职位职责： 1、负责组建和管理BPO团队，完成贷后催收业绩指标； 2、制定、落实、完善催收部各项管理规章、制度、操作流程和各类应急方案； 3、监控分析贷后催收各类指标，基于数据优化回收业绩与催收成本； 4、参与催收系统建设，运用专业技能，结合数据分析，与产品研发等团队一起完善催收相关系统。 职位要求： 1、本科及以上学历，有5年以上贷后管理经验， 2、熟悉催收流程与贷后运营，具有丰富的互联网金融催收管理经验； 3、有从0到1搭建催收团队经验； 4、具备良好的人际沟通，团队管理能力与抗压能力。

职位职责： 1、构建全面的人员画像体系，设计合理的数据采集和存储方案，确保画像数据的准确性和完整性； 2、针对特定场景下产生的问题进行深入分析，提供精准的诊断报告，为管理者开发辅助决策的信息参考工具，助力流程规范和优化； 3、与交付团队、管理层及相关部门紧密沟通，深入了解业务需求和痛点； 4、制定产品项目计划，明确项目目标、任务、时间节点和资源分配，确保项目按时交付； 5、建立产品运营数据监控体系，实时跟踪产品运行数据，分析业务指标，为产品决策提供数据支持。 职位要求： 1、具有结构化思考，处理过团队的运营管理流程，对复杂和多样的业务流程能充分抽象； 2、熟悉交付团队的运营管理的相关业务流程，站在运营使用视角设计产品和数据处理； 3、有数据驱动的产品设计思路，了解不同用工模式的特点和运作方式； 4、具有3年以上产品管理工作经验，有成功的产品项目案例，熟悉产品开发流程； 5、在安全审核产品、交付团队管理产品、运营后台产品等领域有相关工作经验者优先。

美团金融服务平台成立于2016年，以“场景+金融”模式，携手合作伙伴构建开放生态，为美团平台用户和商户提供底层账户、支付通道、信贷、保险和理财等金融解决方案。我们致力于以科技为核心，助力金融机构打通金融普惠“最后一公里”。我们期待与大家共同完成每一件平凡而卓越的事情，一起为用户提供优质的产品体验，守护用户的资金安全，让生活变得更美好。 岗位职责 1.负责贷后系统的迭代规划和需求收集、调研统筹，与技术团队紧密合作，确保产品的技术可行性和可实施性与推动落地。 2.跟进市场需求，进行市场调研和分析，持续优化和升级贷后管理平台，提升用户体验与作业效率。 3.跟进产品的上线、运营和维护，对所负责的模块和平台进行例行监控、定期分析报告，与业务建立良好的产品数据监测、沟通和改进机制。 4.跟进行业政策和法规的变化，及时调整产品策略，确保平台的合规性和风险控制。 岗位基本需求 1.本科及以上学历。 2.5年以上贷后产品相关工作经验，熟悉贷后业务流程和产品特点，熟悉贷后管理平台架构优先。 3.对互联网金融、贷后管理、法诉等有一定的理解和认识，拥有业务分析和用户需求分析经验； 4.具备较强的沟通能力和团队协作能力，能够与不同部门和团队紧密合作，共同完成产品目标。 5.具备定量分析能力，有较严谨的逻辑思维。 岗位亮点 1.丰富的贷后产品经验积累，承担贷后产品的规划和管理工作，发挥自己的专业能力和影响力，能够在贷后产品规划中发挥重要作用。 2.拥有良好的工作环境和发展机会，能够充分发挥自己的职业潜力。

职责描述： 1. 深入了解信贷产品的产品属性、业务场景、客群，识别风险； 2. 以数字化运营的方式提升贷后运作效率，设定贷后催收目标，对催收产能、运营效率进行监控，发现业务各环节存在的问题并提出改进意见；； 3. 根据催收业务过程制定相应数字化运营指标体系，持续进行问题发掘与归因分析； 4. 抽象总结贷后业务中的问题，通过数据的方法提供决策方向及改进方案； 5、管理团队完成贷后分析工作。 任职要求： 1.本科及以上学历，较好的数学或统计学教育背景；优秀的逻辑思维能力，高度的业务敏感性与数据敏感性； 2.3年以上数据分析/BI/策略相关工作经验，具备丰富的从业务问题发现到运用数据分析技术解决问题的能力； 3. 熟悉SQL，熟悉常用的统计方法，Python，R等软件进行分析与建模； 4. 有贷后数据分析经验，了解贷后催收业务； 5. 银行信用卡中心/零售金融、互联网金融公司策略团队人员优先。

工作职责 1. 数据面性能测试工具(spate)研发； 2. LR-GW 研发； 3. EP-GW 研发； 4. L4LB-GW 研发。 任职要求 1. 熟悉Linux操作系统下C/C++开发，能运行常见工具定位调试问题代码； 2. 熟悉Linux内核网络协议栈，有内核开发经验； 3. 熟悉路由器/交换机工作原理，熟悉NAT、VPN、负载均衡、SDN、NFV、Overlay等网络技术； 4. 熟悉Openstack/Cloudstack等云平台，有OVS/OVS-DPDK等开发经验者优先； 5. 熟悉DPDK、VPP等，有用户态协议栈开发经验者优先； 6. 良好的沟通与团队协作能力。

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. 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。

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、对产品技术体系进行数据需求支持，挖掘分析主题，开展数据分析工作，基于数据分析成果，为产品部门提供业务优化建议，持续改进产品运营效果； 2、参与数据分析呈现分析结果，核心指标挖掘，建立数据可视化监控； 3、参与相关数据体系建设工作，搭建数据指标体系，制定数据指标、统一数据口径，并落地。 任职要求: 1、本科学历及以上，统计学、数学、计算机相关专业； 2、具备互联网公司数据分析或数据挖掘岗位3年以上经验； 3、具有良好的逻辑分析能力，能够独立跟进项目； 4、勤奋好学，积极上进，能够快速掌握相关业务/技术知识； 5、有责任心，抗压能力强，性格开朗，注重人际沟通。

岗位职责： 1、参与产品功能迭代实验、ABT实验效果回收、异动归因、因果推断等 2、熟悉推荐/搜索业务链路，能够构建链路中的数据体系 3. 参与推荐/搜索的策略分析，探索增长点赋能业务增长 3、了解埋点，业务日常数据需求支持，数据提取、报表配置等 岗位要求： 1、3-5年，本科及以上学历，有数学、统计相关专业或数据分析经验优先； 2、熟悉常见的数据分析方法，SQL能力较强； 3、熟悉tableau配置； 4、较强的学习能力、沟通表达能力、理解能力及洞察能力； 5、熟悉AB tesing基本原理和方

岗位职责： 1、深入分析玩家数据，了解玩家行为和偏好，为产品迭代和新功能开发提供数据支持 2、开发和维护数据仪表板，提供实时游戏性能指标和KPI跟踪 3、使用统计学方法和机器学习模型来预测游戏趋势，识别用户增长和留存机会 任职要求： 1、本科以上学历，具备扎实的数据分析和建模相关理论知识，统计学、数学、计算机相关专业优先 2、五年以上数据分析相关工作经验，有丰富的数据驱动业务的实战经验 3、精通Excel，熟悉SQL和至少一种数据分析工具（如Python、R） 4、熟悉Tableau/PowerBI等可视化工具 5、对游戏行业的商业模式、市场趋势和玩家心理有深刻理解 6、出色的分析思维和问题解决能力，能够处理复杂的数据集并提出洞察 7、强大的沟通技能，能够将复杂的分析结果转化为易于理解的报告和展示 8、有数据建模或机器学习项目经验者优先

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。

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。