职位职责： 1、参与数据中台的汇聚和采集ETL详细设计和开发工作； 2、负责数据平台相关数据管理工作，如研发规范、质量规范、保障规范的制定与推动实施落地； 3、负责数据分析需求的模型开发和实现； 4、负责来自业务团队数据方面的研发需求。 职位要求： 1、5年以上大数据开发经验，精通SQL语言，具备存储过程开发能力，能熟练进行SQL查询优化； 2、熟悉Hive数据仓库设计，了解数据仓库模型及思想、维度建模思想，了解数据仓库、CDP者优先； 3、熟悉Hadoop、Spark、Flink、Sqoop、DataX、Hive、Flume、Kafka等相关技术； 4、熟练Scala、Python、Java中至少一种语言； 5、具有良好服务意识，抗压力和沟通能力强，有过ToB行业服务经验优先。

职位职责： 1、在对产品增长业务理解的基础上，负责增长相关数据管理工作，跟进数据采集、核心指标构建及看板搭建和维护； 2、在数据建设的基础上进行线索增长分析，并进行线索质量评估，分析输出相应的优化策略，并跟进增长动作落地及效果评估； 3、主动进行产品功能及应用场景分析探查，通过跟踪和监控重点数据，发现潜在的问题与机会，给出数据支持、分析报告、问题解决方案建议，为业务决策提供数据支撑。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机科学、数理统计、数学、经济学等相关专业优先； 2、具备一定的数据分析工作经验，有过ToB品相关增长分析、具备一定行业背景、深度参与过新业务增长者加分； 3、熟练掌握SQL、Python/R等数据分析工具和编程语言，熟悉Hadoop、Hive、Flink等大数据相关技术应用，能够高效地进行数据提取、清洗和分析； 4、熟练掌握数理统计方法，逻辑性好；有一定数据挖掘的基础，掌握线索评估的具体流程和方法，并能灵活运用这些方法进行线索增长分析； 5、具备严谨的逻辑思维能力和强烈的好奇心，能够深入挖掘数据背后的价值；具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与不同部门的人员协作完成线索增长和评估任务； 6、有较强的学习能力和自我驱动力，能够快速适应不断变化的业务需求和数据分析技术；敢于表达观点，能独立负责具体项目完整分析，拿结果。

美团平台为用户的基础产品体验负责，还承担了美团的用户增长、市场和品牌营销、前端技术基础设施建设以及多条业务线的产品设计职责，建立了融合文字、图片、视频和直播等不同形式的內容生态系统，同时整合地图服务部、客户服务和体验部、企业业务部、网约车业务部等部门，致力于用科技提升美团数亿消费者、近千万商家、骑手、司机和团长的服务体验。美团平台拥有高并发、多业务的复杂场景，为技术深度优化提供了最佳实践可能。这里有简单、讲逻辑、有爱的团队，更是一块理想的实战场地，舞台广阔，欢迎你来尽情施展。 岗位职责 1.负责美团平台供给系统的规划及建设，针对不同业务商品的接入流程，存储管理，应用分发等环节进行系统化迭代，为数据的准确性和在各类业务场景的使用效率负责； 2.能通过数据分析、深刻理解商品供给和用户需求，全链路拆解和分析商品数据应用场景，对需求高度提炼和抽象，给出有效解决方案并推动交付落地； 3.对标行业，深入研究商品管理体系，数据管理平台，结合业务特性搭建合理的系统架构，满足业务场景需求的同时，具备高扩展性及易用性； 4.与业务、研发等部门高效沟通，紧密协作，制定合理的落地方案。 岗位基本需求 1.本科及以上学历，3年及以上中后台产品/B端产品经验 2.具备较强的业务思维，善于通过数据发现问题，并推进解决； 3.极度关注客户的体验，能积极主动发现并解决客户的体验问题； 4.有良好的学习和团队协作能力，具备逻辑化、结构化思考能力、责任心强； 5.心态开放，善于沟通与协调，有亲和力，有灵活解决问题的方法。 具备以下者优先 商品产品经验，数据平台经验。 岗位亮点 可以全局了解美团各类业务的供给情况，获得丰富的产品视角和业务经验。

岗位职责: 1、定义数据科学家能力框架和培养计划，组建专业的数据科学团队，推动数据驱动的企业文化建设，提升全体员工的数据意识和数据应用能力。 2、开展数据挖掘工作：聚焦公司战略所涉及的经营决策、营销、分控等场景，配合业务部门，形成数据挖掘课题，搭建数据分析框架和模型，指导数据开发团队准备数据和特征，运用统计学、机器学习等方法对数据进行多维分析，为业务决策提供数据支持和量化依据； 3、搭建数据科学家开展数据分析所需具备的工具平台和数据体系，指导在营销风控系统中的算法工程体系搭建 4、梳理当前业务部门的常用的数据分析模型和方法，固化在数据分析平台，沉淀集团数据模型资产； 5、跨部门协作与沟通，作为数据科学领域的专家，参与公司重要业务会议，解读数据洞察，为业务决策提供数据支持，与集团内部各业务部门保持密切沟通与协作，提供数据驱动的决策建议和解决方案，促进业务与数据的深度融合。 任职要求： 1、教育背景：统计学、数学、计算机科学、数据科学等相关专业硕士及以上学位。 2、工作经验：拥有5年以上数据科学领域工作经验，其中至少3年在保险行业或金融领域担任数据科学管理职位，熟悉保险业务流程和数据特点。 3、技能要求：精通统计学理论和方法，熟练掌握机器学习、深度学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，并能熟练运用相关算法解决实际业务问题。熟练掌握至少一种编程语言，如 Python 或 R，熟悉数据处理、建模和可视化相关的工具和框架，如 Pandas、Scikit - learn、TensorFlow、PyTorch、Matplotlib、Seaborn 等。 4、项目经验：主导过多个大型数据科学项目，涵盖风险评估、客户分析、产品定价等保险核心业务领域，具备从项目规划、数据采集与处理、模型开发到上线部署和效果评估的全流程项目管理经验。在学术期刊或会议上发表过数据科学相关的研究论文，或拥有相关专利者优先。 5、团队管理能力：具备卓越的团队领导和管理能力，能够有效激励和指导团队成员，推动团队达成目标。具备良好的项目管理能力，能够合理安排资源，确保项目按时、高质量交付。 6、沟通能力：具备出色的沟通能力和团队协作精神，能够与不同部门的人员进行有效的沟通和协作，将复杂的数据科学问题以通俗易懂的方式向非技术人员进行解释和汇报。 7、创新能力：具有敏锐的创新意识和洞察力，能够不断探索数据科学在保险业务中的新应用和新价值，推动集团业务的创新发展。

岗位职责： 工作内容： 1.负责数据或大数据类项目的设计、需求分析、开发、测试和维护工作； 2.负责数据或大数据类项目的后续优化和升级需求的相关开发测试工作； 3.负责基于大数据平台使用流处理工具进行ETL的相关开发； 4.负责数据中台相关主题域和数据服务的开发和测试工作； 5.配合数据模型分析工作，完成模型分析输入信息的探查、采集、准备等开发工作； 6.协助项目经理跟踪数据类项目的实施进度，需求管理，协调解决项目问题，根据系统后续使用情况，规划优化方案等；    技能要求： 1.计算机相关专业本科及以上学历 ;  2.3年以上寿险数据或大数据类项目工作经验，有数据类项目需求分析经验，熟练掌握SQL,了解寿险业务和指标体系，； 3.熟悉数据中台架构或熟悉数仓分层分主题体系架构;  4.熟悉主流数据库系统：oracle、mysql和nosql数据库,有相关ETL开发经验； 5.熟悉分布式、缓存、消息队列、负载均衡等机制及实现，具备大规模高并发访问的应用系统开发经验者优先； 6.有相关大数据知识，了解大数据平台的基本架构和组件优先； 7.有完整的交付类项目经验，有数据中台用户中台项目经验优先; 8.具备较强的自学能力，团队精神及抗压能力，思路清晰，善于思考，能独立分析和解决问题，较强的沟通表达能力与协作推进能力。

岗位职责： 1. 针对海量数据开发包括不局限于营销响应、流失预警等营销模型及反欺诈评分、信用评分、额度模型、行为评分、催收评分等风险模型； 2. 跟进实施以量化分析为基础的咨询项目，项目业务围绕信贷、财富等金融业务领域，实施内容包括不局限于流程设计、业务框架设计、特征设计、模型开发、策略制定、实施部署等； 3. 熟悉公司所提供的解决方案，配合商务对机构进行方案介绍与答疑；通过量化分析工具为合作机构提供决策分析报告，配合商务有效推动机构合作与落地应用； 4. 对海量内部底层数据进行清洗和深度挖掘，探索有效稳定的维度/变量/模型/标签以形成标准化的产品； 岗位要求： 1. 本科及以上学历，211/985院校毕业优先，数学、统计学、计算机等相关专业优先； 2. 3年及以上互联网/信贷/金融科技机构模型开发/算法/量化策略相关工作经验； 3. 熟练运用Python/R进行数据分析或建模，熟练掌握数据库操作（如SQL语句）； 4. 了解LR/RF/XGB/LGBM等机器学习算法的原理及其应用； 5. 对金融产品/客户全生命周期运营/风险管理有深刻理解者优先； 6. 表达清晰，逻辑严谨，对数据敏感，敢于创新，善于发现、探索并解决问题； 7. 具备较强独立思考能力、学习能力、自我驱动力、责任心及抗压能力；

工作职责: 1、对接企业管理、运营侧的用户数据需求，对数据需求进行分析归纳，输出需求文档 2、基于业务需求，配合业务完成业务流程及业务指标梳理，参与KPI指标设计，撰写需求文档PRD，协助数据团队完成相关数据报表、数据服务及BI看板的设计与开发； 3、有良好的用户需求分析把握能力，能够独立完成需求调研，捕获用户需求痛点，扩展需求，挖掘潜在需求 任职资格: 1、至少3年以上需求分析或产品设计经验 2、了解保险行业业务，具有保险行业数据中台、数据仓库、数据平台、数据应用、数据治理项目经验者优先 3、具备较强的需求分析、产品设计能力、文档撰写能力 4、有数据分析经验，数据敏感性高，熟悉SQL语言、有数据类项目经验优先； 5、候选人需具备较强的逻辑、沟通与组织能力和抗压能力，有项目协调/团队管理的经验优先

岗位职责： 1.负责电商供应链数据仓库及模型建设和设计，并根据需求变化和业务发展，持续优化模型； 2.负责电商供应链数据仓库模型代码开发、部署，并对数据质量进行管理和优化； 3.提升电商供应链数据质量和运营效率，参与相关事件应急响应； 4.参与大数据体系的建立以及配套系统平台的建设与运营。 岗位要求： 1.计算机或信息技术相关专业，大学本科及以上学历; 2.3年以上大数据数仓开发相关工作经验； 3.有扎实的数据仓库理论功底和丰富的数据治理实战经验，能够围绕业务和产品特性建模并解决实际问题； 4.熟悉大数据系统组件(如Hive、MapReduce、Spark、HBase等)，具备编写、优化复杂SQL的能力； 5.掌握实时处理技术相关组件(如Kafka、Flink等)； 6.负责过数据治理或数据仓库设计优先；

工作职责: 1.结合业务，梳理业务逻辑、疏通底层表结构及数据流转关系，搭建中间表； 2.建立全面业务风险监控体系，开发并维护自动化报表，跟踪核心指标变化，监控数据异常并通过数据分析定位问题，提出解决方案。 3.定期展开专题分析，包括但不限于客户画像、额度分析、营销流程和效果分析等，输出分析报告，提出合理的方案建议，辅助决策。 4.外部服务效果评测及对外数据支持（如机构尽职调查数据支持、监管报送等）。 任职资格: 1.统计、金融数学类及其他理工科背景专业，本科及以上学历，研究生优先； 2.3年及以上数据分析经验，熟悉SQL/python/SAS，熟悉tableau等数据可视化工具，有信贷风险数据分析经验者优先。 3.思维敏捷，自驱力强。

岗位职责： 1. 针对海量数据开发包括不局限于营销响应、流失预警等营销模型及反欺诈评分、信用评分、额度模型、行为评分、催收评分等风险模型； 2. 跟进实施以量化分析为基础的咨询项目，项目业务围绕信贷、财富等金融业务领域，实施内容包括不局限于流程设计、业务框架设计、特征设计、模型开发、策略制定、实施部署等； 3. 熟悉公司所提供的解决方案，配合商务对机构进行方案介绍与答疑；通过量化分析工具为合作机构提供决策分析报告，配合商务有效推动机构合作与落地应用； 4. 对海量内部底层数据进行清洗和深度挖掘，探索有效稳定的维度/变量/模型/标签以形成标准化的产品； 岗位要求： 1. 本科及以上学历，211/985院校毕业优先，数学、统计学、计算机等相关专业优先； 2. 3年及以上互联网/信贷/金融科技机构模型开发/算法/量化策略相关工作经验； 3. 熟练运用Python/R进行数据分析或建模，熟练掌握数据库操作（如SQL语句）； 4. 了解LR/RF/XGB/LGBM等机器学习算法的原理及其应用； 5. 对金融产品/客户全生命周期运营/风险管理有深刻理解者优先； 6. 表达清晰，逻辑严谨，对数据敏感，敢于创新，善于发现、探索并解决问题； 7. 具备较强独立思考能力、学习能力、自我驱动力、责任心及抗压能力；

工作职责: 1、基于业务发展和风险要求，能够独立挖掘关键变量，优化贷中的额度策略； 2、基于业务逻辑，能够独立构建评分卡，辅助和优化相关风控策略； 3、独立评估策略和模型效果，出具相关分析报告； 4、能够独立部署相关监控及密切关注风险和业务各项指标，及时发现异常； 5、支持数据提取和分析需求； 6、与多部门沟通合作，提高业务整体发展效率； 7、能在规定时间内完成相关分析及策略优化。 任职要求: 1、**本科及以上学历，统计、计量、数学、计算机等相关专业； 2、具有风控相关工作经验，如风控策略、模型； 3、熟悉相关机器学习算法，包括不限于逻辑回归，决策数，gbdt、xgboost等； 4、能够熟练使用SQL、Python或R、SAS； 5、对数据敏感，有风险意识； 6、有较强的逻辑分析和沟通能力，及团队合作意识。

工作职责: 1、负责数据中台/数据仓库的模型架构设计和研发； 2、负责大型金融机构企业数据仓库模型设计，将源系统离散的数据按照各类主题进行建模，通过数据集成和质量管控，解决企业的数据使用问题； 3、参与数据治理工作，推动数据治理体系落地，参与数据标准，元数据管理，数据质量监控等数据管理工作； 4、理解并合理抽象业务需求，发挥数据价值，参与数据仓库/数据集市/数据应用等的设计与数据建模，与业务，BI团队紧密合作； 任职资格: 1，3年以上数据中台/数据仓库/数据平台相关经验；具备乙方或者大型实体企业内部的数据建模项目经验，优先考虑；**本科或以上学历； 2，具备数据中台/数据仓库和数据建模能力；熟悉建模理论与方法，熟悉维度建模，能够按照需求正确划分主题，产出概念模型，业务模型，逻辑模型等；熟悉数据仓库总线矩阵设计和数据仓库项目的实施流程 3、具有1年以上的数据仓库建模经验，了解IBM和teradata的FS-LDM的建模方法，并有至少1个以上的的金融企业数据仓库建模实际落地经验；熟悉保险行业业务更佳； 4，具备团队管理能力，有项目管理经验；个人具有良好的数据分析、逻辑推理能力，良好的学习能力与团队精神，工作热情努力、积极主动、高效负责。 5、了解大数据开发技术，包括Hadoop,Hive，Spark，Flink，Kafka等大数据框架原理及应用，有阿里大数据生态Maxcompute、dataworks项目经验的优先考虑。对常见数仓技术体系：Kylin、Doris、Clickhouse、Hive、Spark、Flink、Kafka等，有其中一个或多个有实际研发经验；

岗位描述： 1、通过对用户行为及市场、行业的洞察分析，识别客户消费偏好及场景，围绕用户获客、活跃、增收、挽留等目标，结合实时营销等工具，针对用户的不同阶段制定整体用户不同生命周期的营销策略，并根据策略制定推广计划，统筹各项活动进展及调整活动方向； 2、负责业务领域核心数据体系的规划设计，并推动数据采集和数据口径规范。搭建数据服务产品（业务报表开发和维护），利用可视化工具输出动态仪表盘，赋能业务； 3、通过业务数据分析及时检测业务健康度，并针对异常点开展专项深度分析，发现问题并提供合理业务建议； 4、客户画像标签定制，并落地到相关数据营销系统，助力用户精准营销； 5、负责市场关键业务指标的年度预算制定与分解，定期滚动提供合理的业务预估。 任职要求： 1、重点本科及以上学历，理工科、统计学背景，5年以上相关工作经验； 2、对金融业感兴趣，对数据业务场景敏感，能够横向协同，跨界整合资源，有效结合业务形成一套完整的数据解决方案； 3、具备金融行业或互联网企业前瞻性的整套数据管理、数据服务等解决方案的规划和落地经验尤佳； 4、掌握SQL，以及Python/SAS/R语言（至少一种）的数据分析处理技能； 5、优秀的思维逻辑性、语言表达能力； 6、有一定的市场敏锐度，商业嗅觉敏锐者优先。

工作职责 1. 基于业务需求，定义员工核心属性和画像标签，通过各类数据实现画像标签的落地和应用闭环。 2. 定义画像标签含义及计算逻辑，探索集团内外结构化与非结构化数据，进行落地可行性评估，数据包括但不限于系统数据、埋点日志、文本、外域数据等。 3. 定义画像标签准确度评估方式，包括但不限于通过应用效果评估、一线反馈闭环等方式，持续验证和提升画像标签的准确度。 4. 持续挖掘业务应用场景，协同下游产品、业务，使员工画像数据标签能够得到全面应用。 任职要求 1. 有3年以上在用户画像、员工画像、用户增长营销/运营方向相关工作经验，有过画像分析项目落地经验者优先。 2. 计算机、数学、统计等相关专业本科及以上学历，具备统计/机器学习/深度学习领域的知识和能力基础，有数据科学、大模型相关工作经验者尤佳。 3. 熟悉SQL操作，可以使用python、sql、hive等数据处理工具进行数据分析处理。 4. 具备业务视野和数据敏感度，能够快速熟悉业务领域、敏锐地捕捉业务核心和数据价值。 5. 有良好的信息提炼与整合能力，能熟练制作美观、专业、可读的汇报材料。 6. 具备优秀的沟通和统筹协调能力，对工作有高度的自驱力、责任心、执行力，有强烈的好奇心，乐于接受挑战。

岗位职责： 1、运用数据挖掘/统计学习的理论和方法，深入挖掘和分析用户行为、业务数据； 2、负责并参与方案讨论、技术调研及产品开发，负责相关文档的编写； 3、与团队内部以及需求部门进行有效沟通，跟进项目进度以及解决相关数据问题。 任职要求： 1、本科及以上学历，统计学、应用数学或计算机科学等相关专业背景优先考虑； 2、熟悉互联网行业，了解用户需求，懂用户体验； 3、熟悉数据挖掘、机器学习、人工智能技术，尤其是关联分析、分类预测、协同过滤、聚类分析、回归分析、时间序列分析等常用分析方法，2年以上有数据挖掘、数据产品开发等相关项目经验者优先考虑； 4、至少掌握一门编程语言，熟练使用常用算法和数据结构，有较强的实现能力，能熟练使用R语言、Python者优先考虑； 5、具备责任心和良好的团队协作精神，乐于沟通交流和分享，充满激情，乐于接受挑战