薪酬概览
平均月薪
¥14200
中位数 ¥12500 ｜ 区间 ¥11400 - ¥16900
数据来源：谈职全网50份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
62% 人群薪酬落在 8-15k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
6月新增岗位
41
对比上月：岗位减少16
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 应届 | 23 | 60.5% |
| 1-3年 | 2 | 5.3% |
| 3-5年 | 2 | 5.3% |
| 不限经验 | 11 | 28.9% |
热招职位
1.CDP平台建设与规划：主导消费者数据平台的整体架构设计与功能模块规划，统筹数据采集、整合、建模及应用全流程，确保平台技术先进性与业务适用性。
2.数据治理与质量管理：建立完善的数据治理体系，制定数据标准与规范，确保数据准确性、完整性与合规性，支撑业务决策可信度。
3.消费者洞察与标签体系：构建多维度消费者画像与标签体系，通过数据分析挖掘消费者行为特征与需求趋势，为产品研发、营销策略提供数据洞察支持。
4.精准营销应用：基于CDP平台能力，支撑个性化推荐、精准广告投放、会员运营等业务场景，优化消费者全生命周期管理，提升营销效率与用户体验。
5.团队管理与协作：带领数据分析与数据工程团队，与市场、销售、产品等部门紧密协作，推动数据文化建设与跨部门数据协同。
1、负责整体风险指标体系的管理与指标分析，定期出具风险组合报告；
2、负责整体风险策略系统或引擎的版本维护、功能开发等管理工作；
3、负责全面信贷数据分析工作，包括内部数据挖掘、外部数据引入及数据投产应用工作 ；
4、负责各项风险数据的运维、管理工作，及领导交办的其它工作。
1、数仓设计与开发：客用户画像体系数仓设计、开发、测试，包括数据分层、模型设计、ETL流程开发及性能优化，支撑实时/离线数据处理需求。
2、业务数据分析：支持画像、漏斗、行为等个人金融业务营销、风控、运营等领域的业务数据分析。
3、技术研究与创新落地：跟踪大数据技术及AI在金融领域的应用，推动数仓架构智能化升级；优化数据存储与计算效率。
1.负责客户关系的维护与开发，提升客户满意度和忠诚度;
2.负责客户市场的分析与研究，制定并执行客户经营策略;
3.负责客户经营计划的制定与实施，确保客户经营目标的达成;
4.负责团队的管理与指导，提升团队整体客户经营能力;
5.负责客户经营数据的统计与分析，优化客户经营策略。
1、负责用户侧和产品侧的数据采集、整理与分析，建立完整的用户画像体系，深入挖掘用户特征、偏好及行为规律；
2、协助构建用户行为分析模型，通过漏斗分析、路径分析、留存率分析等方式，揭示用户触达、转化、流失的关键节点及其影响因素；
3、分析用户全生命周期（获取、激活、留存、召回、流失）的表现，挖掘用户增长潜力，优化用户运营策略；
4、支持产品迭代，评估新功能上线效果，设计用户增长与转化的核心KPI指标体系，输出分析报告。
1.负责SSV相关产品数据分析工作，包括产品数据洞察，运营效果分析，数据分析工具建设等；
2.通过数据分析建立用户洞察，为产品迭代提供指引。提供产品策略的数据支撑；
3.协助建设产品数据体系，完善数据pipeline，定位产品关键问题，支撑ab实验。
1.负责供应链全链路数据整合与标准化数据库搭建维护，制定数据规范保障数据准确一致。
2.开展采购环节数据分析，包括品类成本结构拆解与供应商绩效评估，输出优化建议支撑集中采购或协议谈判。
3.监控库存水平并分析周转效率以制定优化策略，联动生产部门分析物资消耗与生产效率关系，输出消耗标准调整建议降低生产成本。
4.定期输出结构化数据分析报告并可视化关键指标，针对异常数据及时预警，为管理层提供数据驱动的决策支持。
5.跨部门协作解决数据相关问题，推动供应链数据在业务端的应用，协助优化内部系统数据流转以提升使用效率。
1、负责平安医疗相关数据整合与深度分析，支持业务决策；
2、构建和优化医疗风险预测、费用控制、疾病趋势等数据模型，提升数据分析的准确性和实用性；
3、与业务、运营等部门协作，理解业务需求，为保险产品定价、营销风控、医疗控费等提供数据支持与分析报告；
4、参与数据治理及数据质量提升工作；
1.负责供应链全链路数据整合与标准化数据库搭建维护，制定数据规范保障数据准确一致。
2.开展采购环节数据分析，包括品类成本结构拆解与供应商绩效评估，输出优化建议支撑集中采购或协议谈判。
3.监控库存水平并分析周转效率以制定优化策略，联动生产部门分析物资消耗与生产效率关系，输出消耗标准调整建议降低生产成本。
4.定期输出结构化数据分析报告并可视化关键指标，针对异常数据及时预警，为管理层提供数据驱动的决策支持。
5.跨部门协作解决数据相关问题，推动供应链数据在业务端的应用，协助优化内部系统数据流转以提升使用效率。
1、监管解读：持续跟踪并解读国家金融监督管理总局、属地监管机构、行业协会等发布的最新法规、指引和通知，按各级监管要求落实数据质量提升
2、制度建设：制定并维护《监管报送管理办法》等管理制度，及时响应外部监管变化进行新增及修订
3、规划落地：给出监管重点事项规划和方案设计，制定详细计划并推动执行落地
4、报送管理：编制月度/年度报送日历，监控关键时间节点，按时完成每月增量报送/年度重报等
5、数据治理：对发现问题进行定性归因，明确责任主体，确保存量问题动态清零；制定总分联动考核方案，定期跟踪执行成效，提升报送数据质量
1、负责用户画像标签挖掘、端到端方案设计和开发工作；
2、负责离线/实时标签的开发、部署、维护等工作；
3、负责画像在广告场景的应用，如lookalike、ROI出价、智能定向等。
1.负责对外报送工作，完成国家金融监督管理总局、行业协会和集团的各项数据及报告报送任务，推动报送工作及时有效进行；
2.负责公司业绩日报、周报、月报，为集团、总公司各部门、机构的数据需求提供支持；
3.负责建立业务数据监控，整理、归纳、跟踪关键过程指标，为经营预测提供数据支持；
4.负责业务报表系统需求审批及相关协调工作。负责核心系统及业务报表系统的报表权限审批流程；
5.领导交办的其他事项。
1. 负责自动驾驶传感器系统的方案设计、系统集成与性能优化，确保系统满足无人驾驶业务场景需求和道路车辆相关法规要求；
2. 主导传感器系统需求分析、功能安全设计与拆解，协同硬件、算法、软件等团队完成系统验证、集成测试与项目交付；
3. 基于实车采集数据和仿真数据，持续推动传感器系统在精度、可靠性、实时性与鲁棒性方面的迭代优化，形成数据驱动的改进闭环；
4. 主导传感器选型评估、验证及系统级调试，解决实际部署中的技术难题。
5. 跟踪行业前沿技术趋势，结合业务需求评估技术引入价值，利用 AI Agent 提升开发效率；