主要职责： 支持市场部的Campaign和数字营销策略，提供关于平台内部流量转化的详尽分析。 理解数据埋点和上报机制，有效处理A/B测试数据。 建立和维护基础事实表和维度表，为上游分析提供稳定的数据模型基础。 与研发和产品团队进行日常沟通，确保数据需求的准确性和实时性。 熟练使用SQL和Python进行数据分析和模型开发。 使用ETL工具优化数据处理流程和数据质量。 任职资格： 熟悉数仓建模方法，具备支持市场部Campaign、数字营销及平台内部转化率分析的相关经验。 了解数据埋点、上报及A/B测试数据处理。 能够独立建立和优化基础事实表和维度表。 精通SQL和Python，有使用ETL工具的经验。 良好的沟通技巧和团队合作能力，能够与技术团队和业务团队有效合作。 强大的分析能力，能够从数据中提取有价值的业务洞察。

职位职责： 1、跨职能团队管理：在隐私事件处理中，负责跨职能、跨团队沟通；协助制定和执行事件响应计划和实现路径； 2、事故根因分析：能在隐私相关事件和问询响应中，对产品功能进行技术分析，并对各技术方案的设计提供建议； 3、止损与修复措施：为技术团队提供跨职能指导，并为止损与修复方案提供最佳实践建议，推动问题的迅速解决； 4、持续改进措施：通过开发定制工具或应用程序，提升漏洞管理过程自动化水平并标准化操作程序，并进行相应培训、分享等； 5、数据保护合规：持续跟进全球隐私法规，维护和改进隐私政策和流程，并确保隐私最佳实践纳入新产品和功能的设计和开发中； 6、文档和报告：维护隐私评估、测试和相关活动的详细记录；为管理层和利益相关者定期生成报告，提供有关隐私风险和修复工作的见解。 职位要求： 1、计算机科学、计算机工程或相关技术领域本科及以上学历，或同等实际工作经验； 2、拥有2年以上项目管理经验，拥有2年以上软件工程开发经验，熟悉各类数据结构和算法，包括使用Python、Golang等进行代码维护和审查； 3、较强的学习能力，能够快速理解系统设计和架构，并通过文档和代码审查快速学习新的技术栈； 4、英语能作为工作语言，沟通能力强，能够有效协调技术和非技术相关方的交流； 5、能够积极应对不确定性与挑战，有较强的自我驱动力和责任感；有较强的抗压能力； 6、了解海内外隐私法规和标准，包括GDPR、CCPA等。

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商业化、产品相关分析经验，有一定行业背景，深度参与过新业务增长加分； 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； 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。

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。

一、职位基本信息 职位名称：大数据与 AI 产品行销经理 二、职位概述 您将作为连接产品（大数据与 AI 产品）、市场与客户的桥梁，全 面推动亚信数智一体化平台在运营商及各垂直行业的广泛应用与加 速落地，助力企业实现数字化转型。 三、主要职责  产品优势宣贯与市场推广 深入理解亚信大数据与 AI 产品的核心优势与技术能力，对各前台 事业部、合作伙伴及最终客户进行产品宣讲与培训，确保产品价值得 到广泛认知与认可。 制定并执行全面的市场推广策略，包括线上线下活动、行业展会、 研讨会等，提升产品知名度与品牌形象，吸引潜在客户关注。  推动产品加速落地 与各前台事业部紧密合作，深入了解客户需求与痛点，定制化产 品解决方案，推动产品在运营商及各垂直行业的快速应用与落地。 系统性负责产品从商机挖掘到订单签订的端到端流程管理，包括 需求收集、方案制定、商务谈判、合同签订等，确保产品从研发侧快 速走向客户侧，实现商业价值。  客户交流与商机拓展 负责编写面向客户的产品布道资料，包括产品白皮书、案例分享、 技术文档等，为销售与售前团队提供有力支持。 与销售、售前工程师共同进行客户拜访与交流，深入了解客户需 求，挖掘潜在商机，促进业务合作与拓展。  市场反馈与产品优化 定期收集客户反馈与市场动态，对产品性能、功能、用户体验等 方面进行评估与分析，为产品迭代与优化提供数据支持。 与研发团队保持密切沟通，将市场需求与客户反馈转化为具体的 产品改进建议，推动产品持续升级与创新。 四、任职要求  本科及以上学历，计算机科学、市场营销或相关领域背景优先。  至少 5 年 IT 产品行销经验，熟悉大数据与 AI 产品及其市场趋势。  具备出色的市场分析与策划能力，能够独立完成产品市场推广与 品牌建设。  优秀的沟通与团队协作能力，能够与各前台事业部、合作伙伴及 客户建立良好关系。  具备较强的学习能力和创新意识，能够快速适应市场变化与产品 迭代。

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；

岗位职责： 1. 结合集团可持续发展需求及行业与社会热点动态，深度联动业务，进行独立的传播策略制定与选题策划，支持集团重点项目与业务传播项目的高效落地； 2. 结合集团向IP资源及内容生态资源，制定商业内容营销策略，打造可规模化的商业合作项目玩法；并进行IP衍生品开发及营销推广落地，不断提升IP商业价值与品牌价值，为效果负责。 岗位要求： 1. 热爱音乐，对年轻圈层与流行文化趋势有深入研究和独特理解，具备优秀的学习能力及资源整合能力；具备熟练的英语听说能力； 2. 思维灵活、创意突出，勇于探索与尝试，擅长从0到1的创新型项目发起与落地； 3. 具备一定的营销与互联网产品思维，具有一定数据分析能力，善于挖掘数据背后深层意义。

职位描述 1、开发灵活可靠的轨迹与行为预测算法，满足下游决策规划模块的需求。 2、探索基于learning的决策规划与端到端方案 3、构建数据闭环，完成模型自动化迭代。 职位要求 1、熟悉学术界前沿基于学习的预测与规划算法的研究，并有实际动手经验； 2、良好的编程能力，熟悉python, c++，掌握常见的算法和数据结构知识。 1、有相关研究经验，在顶会上有高水平论文发表； 2、参加kaggle或知名会议上举办的相关比赛取得优异成绩； 3、ACM/ICPC、CCPC、NOI、IOI等计算机/信息学竞赛获奖经历。 4、参与过预测算法在实车的部署，了解预测算法在部署中的实际问题。 5、了解传统的决策规划算法，并知晓能力边界与待解决问题。

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、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、充分理解业务需求及痛点，利用数据挖掘、数据分析、机器学习等技术挖掘业务价值，解决业务需求； 2、负责风控、定价等板块具体的数据挖掘项目，包括但不限于数据加工、数据分析、特征工程、构建模型等工作，并就对应项目阶段性成果进行汇报与分享，为业务发展提供支持； 3、参与构建用户全生命周期营销管理，构建以用户运营为核心的高质量的标签体系； 4、与业务团队构建良好的合作关系，积极沟通交流，推动合作项目成功。 任职资格: 1、3年以上数据分析/数据挖掘/机器学习等相关领域经验；**本科或以上学历；熟悉保险业务优先考虑； 2、熟练使用Python/Scala/Java中一门或多门语言；熟悉Spark/Hadoop/Hive等大数据处理技术，有阿里大数据生态Maxcompute、Dataworks、PAI项目经验的优先考虑；熟练使用Sql进行数据处理； 3、熟悉机器学习基本理论、数据分析常用方法论等相关理论知识，了解概率论与统计学基础； 4、有多类数据挖掘项目的实施落地经验，全链路打通并工程化部署，且能不断优化，进而产生业务效果； 5、自我驱动，能主动深入了解业务，适应业务变化；有良好的个人表达和组织沟通能力，推进项目开展。

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；

职位描述： 1. 从事工业数据的采集、传输、分析、集成等技术研究及开发应用； 2. 负责但不限于生产制造管理主题领域的指标体系、数据模型和治理逻辑设计，从业务应用的视角，构建数据驱动的运营管理平台方案； 3. 作为大数据专家角色，充分与内外部合作，负责项目数据类的方案架构设计和技术规划并确保最终落地， 4. 牵头项目关键架构设计和组织技术难点攻关； 5. 参与工业数据标准制订，并且推动团队应用标准； 任职要求 1. 计算机、软件工程及相关专业，本科及以上学历，至少3年以上大数据项目相关工作经验； 2. 掌握Hadoop、HBase、Kafka、Hive、Flink、Spark、datav等组件中至少2项的工作原理，熟悉Hadoop生态系统； 3. 精通Java，Python中的一种或多种语言，熟练掌握海量数据分析的相关模型、算法，有制造行业大数据分析模型经验者优先； 4. 熟悉数据库开发，精通面向对象设计、设计模式，熟练MySQL、Redis等数据库； 5. 有指标系统和数据可视化系统开发经验优先； 7. 具备开发项目管理经验。

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。