岗位职责： 1、使用建模工具进行信用模型及反欺诈模型开发，包括数据准备、建模及数据分析、模型的选取与优化、模型验证等工作； 2、对海量业务数据进行分析，深度挖掘内部数据，构建风控指标体系并具备开发特征库及解释相应衍生变量、规则的能力； 3、熟悉风控审批、额度、定价策略的制定方法及相应建模流程； 4、针对不同金融机构和业务给出相应的风控建模方案，向客户进行阐释并参与实施； 5、针对客户痛点进行业务引导并提供技术支持； 6、具备探索新业务场景的能力与热情，对于知识与技术向新场景迁移和应用有独立的见解。 岗位要求： 1、三年以上相关领域工作经验，统计、数学、计算机、金融工程等相关专业硕士及以上学历； 2、至少能熟练运用SAS/R/Python中的一种进行数据分析或建模，熟练掌握数据库操作（如SQL语句）； 3、掌握逻辑回归、决策树、机器学习等建模方法，了解算法的原理； 4、拥有银行/互金/消金等金融机构数据分析、策略开发以及建模工作经验者优先； 5、具备独立思考能力，逻辑严谨，对数据敏感，善于发现、探索并解决问题，自我驱动力强； 6、有较强的责任心及抗压能力。

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： 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. 硕士及以上学历，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、 承担数据提取、数据分析、数据挖掘等相关工作； 2、 按时保质地完成数据处理的各项工作任务，确保数据输出质量和进度达到目标要求； 3、 输出数据分析报告，给出运营建议，进行资产质量监控、模型监控； 任职资格: 1、本科及以上学历，金融、经济、会计、数学、统计、计算机等专业； 2、熟练掌握SQL基本操作，至少熟练使用一种机器学习的工具和框架（R, Python等）； 3、具有良好的逻辑思维能力和分析能力，能够基于对业务的深入理解，从数据中探查和解决问题，能独立出具分析报告； 4、具备良好的团队协作和沟通合作能力，对新技术有强烈求知欲； 5、具备一定金融行业经验 6、思想作风正派，能够严格遵守银行各项规章制度，服从安排，抗压能力强。

职责描述： 1、探索平台内部及外部各类数据，形成完整的客户画像体系； 2、从金融产品的各个环节着手，通过量化分析的方式制定专题分析方案； 3、持续监控各产品线风险状况，对关键指标的异动进行及时的分析与原因查找； 4、和其他部门同事协同工作，进行跨部门业务沟通与合作； 5、能够独挡一面，完成数据分析相关工作。 任职要求： 1、***本科及以上学历，熟练掌握SQL语言，并至少熟悉SAS/R/PYTHON之一； 2、能够快速理解业务逻辑，擅长运用量化分析的方法解决业务问题；有金融贷款业务工作经验者优先； 3、能熟练运用Excel的数据分析模块进行数据分析，熟悉Powerpoint优先； 4、工作踏实，逻辑清晰，学习能力强； 5、具有团队管理经验或者相关意向者优先。

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；

岗位职责：1.负责电营各业务条线数据流转规则策略制定、落地实施及系统自动化；2.负责电营各业务条线数据流转全链路监控分析，实现数据流转规则策略迭代；3.负责为电营数据流转分配的动态匹配模型提供数据基础，提升业务效益，数据驱动业务发展的分析闭环。岗位要求：1.*****本科及以上学历，数学、统计、计算机、金融等相关专业；211或985优先2. 有2年以上银行运营分析工作经验，信用卡行业经验优先；3. 至少精通SQL/Python/SAS其中之一，并能运用上述工具独立完成数据分析工作；4. 精通常用的数据分析方法，能快速的构建问题框架和分析框架；5. 良好的沟通能力和团队协助能力；

职责描述：1.建设基于电销场景的业务全链路实时监控看板、可视化数据驾驶舱以及自动预警机制（1）BI数据信息清洗，及时准确提供各类销售报表，并对于输出信息不断优化（2）管理基础信息及共享平台的日常运维，发现异常及时反馈并沟通解决；进行月、季、年的分析总结，并反馈给内部各协助部门（3）跟进业务现状定期制定相应应对计划（4）销售大数据分析，从数据背后发掘业务待优化和提升点2、数据运维监控（1）根据具体业务需要，针对业务运营数据进行分析和深度挖掘，提供有价值的专项分析报告（2）针对业务的属性和模式，有效监控关键指标，及时发现数据问题3、数据运维优化，对店铺运营提出创新的分析观点（1）根据业务部门数据分析、统计工作，搭建电商数据分析指标体系及报表体系，及时优化（2）理解业务方向和战略，建立分析模型，为业务运营提供决策支持4、完成上级安排的需求工作任职要求：1. *****本科及以上学历，数学、统计、计算机、金融等相关专业；211或985优先2. 有2年以上数据分析或BI工作经验，信用卡行业经验优先；3. 至少精通SQL/power bi/Python/SAS其中之一，并能运用上述工具独立完成数据分析工作；4. 精通常用的数据分析方法，能快速的构建问题框架和分析框架；5. 良好的沟通能力和团队协助能力；

工作职责: 1、负责保险数据中台整体架构设计与优化，负责主导数据中台/数据仓库/数据集市的模型架构设计； 2、构建数据治理体系，包括制定数据标准管理规范，元数据管理，主数据、数据质量监控等数据管理工作； 3、负责团队内数据建模方法体系的构建和理论指导、能够带领团队提高技术水平，培养团队人才； 4、理解并合理抽象业务需求，发挥数据价值，带领团队完成数据仓库/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、**本科及以上学历，5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； 2、具备数据仓库和数据建模能力，熟悉建模理论与方法、维度建模、不同行业的模型主题域，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； 3、具有数据仓库建模经验，熟悉IBM和teradata的FS-LDM的建模方法，并有金融企业数据中台/数据仓库建模实际落地经验； 4、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、熟悉大数据开发技术，包括Hadoop,Hive,Spark,Flink,Kafka等大数据框架原理及应用，对常见数仓技术体系：Kylin,Doris,Clickhouse,Hive,Spark,Flink,Kafka等，有一定实际研发经验。 6、具有良好的沟通能力和抗压能力，有项目协调/团队管理的经验。 加分项： 1、熟悉数据仓库总线矩阵设计和数据仓库项目的实施流程； 2、熟悉保险行业相关业务，具备项目协调/团队管理的经验； 3、有阿里大数据生态Maxcompute、dataworks项目经验；

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。

职位描述 1. 搭建适合综合金融业务运营的策略体系，输出专项分析报告：基于不同业务场景，设定指标体系，对业务进行监控，并输出定期管理层追踪报告。 2. 与各业务团队沟通协调用研需求并进行支持，定义业务专题核心数据指标，定义适配业务口径，搭建数据看板，形成体系化的数据支持对部门业务推进提供新的视角与洞察，引导业务思路调整。 3. 基于业务波动输出专题分析报告及可落地的提升策略，牵头协同各部门推进策略落地 任职要求： 1.计算机、统计、数学、信息技术等专业本科及以上学历，有6年以上互联网、金融或保险相关数据分析工作经历，具备数据分析团队管理经验优先； 2.具备大数据的处理能力，掌握hive、SQL等相关数据提取工具，熟练操作excel、SAS/SPSS/PYTHON/R、PPT等工具； 3.良好的数据敏感度，有丰富的数据统计、分析的经验，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，具备良好的商业敏感度和创新意识； 4.具备良好的抗压能力、沟通能力和团队精神，有独立开展分析研究项目经验。

岗位职责： 1、负责挖掘与分析各类业务数据建立用户画像，并通过算法模型提升风控和反欺诈能力，以数据动风险决策，并提升决策效率； 2、挖掘业务需求，基于对机器学习的理解，定义不同场景下的数据解决方案，并选择有效的算法解决可能遇到的数据、场景相关问题，提升模型的性能和稳定性； 3、配合开发人员和大数据工程师完成模型的上线运行，并进行模型的监控、维护和调整； 4、跟踪模型或方案产生的业务影响，与各业务部门紧密合作，推动数据化决策。 任职资格： 1、**本科及以上学历，统计学、数学、经济学、金融等相关专业，并在数据挖掘相关工作上有1-3年工作经验，金融信贷行业的工作经验更佳。 2、扎实的机器学习和数据挖掘理论和技术基础； 3、有一定的PYTHON 和 SQL使用能力，熟悉常用数据统计、分析和建模方法； 4、较好的团队合作精神和沟通能力； 5、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情； 6、有一定英文沟通能力。

岗位描述： 1.深入了解小微企业经营业态，针对有房客群特征，能够进行授信方案设计和个案审批； 2.通过运用数据驱动的风险管理思维，将风险审核要点转化为数据、规则和自动化的形式，并与数据团队紧密协作，共同完成全流程的风险管理工作。 3.具有积极开放的态度和创新意识，能够在核心风险控制的基础上，综合考虑风险与业务发展之间的平衡关系。 任职资格： 1.本科及以上学历，3年以上授信审批工作经验，有银行、消金公司工作经验的优先 2.有较强的业务敏感度和项目落地能力。 3.具备自我驱动力和团队协作精神，具有责任感，乐于探索和创新。

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。

工作职责: 1、深入理解业务需求，运用机器学习/深度学习技术和工具，构建高效的算法和模型体系，支撑业务决策提供高质量模型和结果； 2、针对海量的数据进行分析和建模工作，具体包括目标制定、数据清洗和预处理、特征工程、模型构建和评价等； 3、针对个人用户和小微客户建立信用评价模型，对用户进行分层管理和风险控制； 4、持续跟踪业内先进技术，实现技术积累复制和规模效应。 任职资格: 1、硕士以上学历，具有数据科学、计算机、统计学、信息技术等背景，熟悉运营商、金融数据优先； 2、具备扎实的编程能力，拥有python、sql，pyspark等使用经验，熟练使用深度学习框架tensorflow、pytorch优先； 3、具有大规模数据建模经验，熟练掌握机器学习算法原理，有模型调优，部署监控等经验，有金融风控经验优先； 4、具有较强的数据敏感性和自驱力，在国内竞赛平台如kaggle、天池等获得优秀成绩者优先。