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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。
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职位职责: 1、负责国际化商业化营销度量的策略方向的业务指标体系建设,对短期营销效果进行归因,对长期趋势进行解读; 2、深入理解国际化商业化营销业务目标,通过数据分析与数据建模(统计学+机器学习)形成分析洞察,使用因果推断模型、营销组合模型衡量营销活动效果,找到潜在优化方向,为业务决策提供数据支持; 3、主导并执行营销数据分析项目,根据业务需求完成较为深入的专项数据分析,通过对数据的洞察、定性和定量分析以及模型建设,迅速定位问题或发现机会,给出具体可行的优化建议; 4、与营销经理、产品、工程技术以及其他部门完成高质量沟通,保证推动数据分析结论的落地与持续优化; 5、探索归纳分析方法论,研究数据科学理论,推进数据产品的迭代优化,提升分析效率。 职位要求: 1、计算机、统计学、数据科学、数学、经济学或者相关专业本科以上学历,硕士、博士研究生; 2、3年以上数据相关工作经验优先,有营销行业、咨询行业数据分析挖掘从业经历者优先; 3、扎实的数据挖掘理论和技术基础,熟练掌握常用的回归分析、因果分析、度量评估等数据科学能力,具有统计分析、数据挖掘、机器学习、算法等相关工作经验; 4、精通Python、R、SQL等编程语言和可视化常用工具,熟练掌握Hive/MySQL等数据处理平台; 5、具备快速学习新技术的能力,能够在较短时间内理解论文,实践动手能力强。 我们还希望你: 1、拥有优秀的英语沟通能力,能够和国际化的团队流畅高效地沟通,尊重不同国家的文化; 2、自驱能力强,做事有热情,心态开放包容,有主动思考和探索的能力和主人翁意识; 3、在跨部门配合时,不设边界,始终创业。
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职位职责: 1、通过定量分析、数据挖掘、数据建模和数据呈现等手段,深入理解开发者需求及痛点; 2、通过探索性的数据分析与数据建模,从数据中洞察、挖掘研发工具类业务存在的关键问题,并提出相应的产品体验提升及业务增长方案; 3、能根据业务需求完成较为深入的专项数据分析,通过对数据的敏锐洞察、定性和定量分析、以及模型建设,迅速定位内部问题或发现机会; 4、与产品、运营、研发以及其他部门跨团队高效合作,完成高质量沟通,推动并确保数据分析结论的落地与持续优化; 5、负责部门的数据资产维护、管理和建设。 职位要求: 1、5年及以上数据分析/数据科学行业经验; 2、本科以上学历,统计学、经济学,数学、计算机科学相关专业优先; 3、扎实的数据分析理论和技术基础,较好的学习能力;能理解开发者业务逻辑,能根据数据提供合理的业务洞察及见解,推动产品优化和迭代; 4、熟练使用SQL和其他数据分析/建模语言(Python, R等),掌握Tableau、PowerBI等数据可视化工具者。
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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。
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岗位职责: 1、对重要业务线设计指标,监控异常,针对业务痛点设计数据解决方案并推动产品、运营或战略决策、落地; 2、深入理解业务问题,通过细致的数据洞察,可抽象出针对性的策略和算法模型; 3、精通AB实验,了解因果推断方法论。通过设计正确合理的A/B实验来加快产品或策略的迭代,具备深入分析实验结果并给出前瞻性策略指引的能力。 岗位要求: 1、**本科,计算机、统计、数学等专业背景优先;2年以上数据分析工作经验。 2、有数据驱动意识,参与过重要数据决策项目(比如搜索推荐相关业务)的优先; 3、具备扎实的编程基础(Python/SQL等)、大数据平台使用经验(Hive/Spark等)和数据分析(Excel, Tableau,PowerBI等)、数据挖掘工具(Scikit-Learn/Keras/TensorFlow)等类型技能的一种或多种; 4、有将数据转化成可理解和执行的决策(A/B实验,产品方案,运营策略等)能力; 5、良好的团队合作意识和积极主动的owner意识。
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岗位职责: 1.负责QQ音乐平台用户增长的数据挖掘/分析/机器学习/因果推断模型建设工作; 2.负责海量用户的画像建设,并落地到推荐/增长策略; 3.大数据挖掘分析,独立完成专项分析,为策略迭代提供有效建议,探寻增长机会,建设实验机制持续驱动产品增长计划; 4.与用户增长产品&运营深度配合,将业务需求转化为数据问题,支持并引导业务发展,支持用户增长策略的AB实验,并沉淀方法论。 岗位要求: 1. 精通数据挖掘、机器学习、因果推断、分布式计算等相关技术,两年及以上工作经验; 2. 精通python、SQL编程,熟悉java/Scala等语言; 3. 善于在大数据中挖掘价值,优秀的产品/数据sense,逻辑思维; 4. 熟练掌握spark/hadoop/Hbase/es等大数据计算存储框架; 5. 熟悉用户画像建设,熟悉推荐系统相关机器学习; 6. 良好的团队合作能力,较强的沟通表达能力; 7. 有用户增长相关工作经验者优先。
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岗位职责: 1、研究、设计和实现更合理的科学实验方法,包括但不限于ABTest、Causal Impact、工具变量法、时间片轮转等,在增长、产品、搜索、推荐、游戏等丰富场景中试点和推广。 2、建立并优化科学实验机制,和产研一起推动实验平台的升级。 3、参与重大项目的实验设计和效果评估,支撑科学决策。 岗位基本要求: 1、统计学、数学、心理学、医学、计量经济学等统计课程较多的专业,硕士以上背景。 2、熟悉实验全流程的关键点,并参与过重大项目的复杂实验设计。 3、能流利阅读英文学术文献,并能熟练使用python/R来实现统计公式、因果模型。 4、能够使用简洁的语言,清晰的表达问题和观点。 5、如果在互联网多业务场景下有丰富实践经验更佳。
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职位描述: 1)参与设计AB实验和科学评估机制,指导电商场景下各业务做出正确的产品和策略决策,快速进行业务迭代; 2)深度参与AB实验系统、归因系统、异常检测系统等方向的底层机制建设,提供专业的数据科学支持; 3)深入理解业务需求,为业务提供实验分析、异动归因等数据分析支持和指导; 4)通过因果分析、机器学习等技术手段,探索新的实验方法和分析技术,不断优化中台产品能力。 任职要求: 1)拥有统计学、应用数学,计量经济学,运筹学、计算机等理工科类或商科类相关专业的本科及以上学历优先(优先); 2)统计学基础扎实,对因果推断、实验科学相关领域具有浓厚兴趣和钻研精神; 3)熟悉Hive, Hadoop 大数据计算框架,熟练SQl,Python,有2年以上数据分析、数据挖掘或者机器学习算法等的实际工程和项目经验者优先; 4)具有良好统计学和概率论、实验设计基础,擅长数据分析,具有较强的可视化能力,有AB测试归因分析等工作经验者优先。
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岗位职责: 1、构建风险量化等风控引擎平台,运用数据分析和AI算法风险评估模型,对健康险业务中的潜在风险进行评估和预测,识别可能导致费用增长的风险因素,提前制定风险预警和应对措施; 2、挖掘疾病风险因素、疾病发展趋势,建立精准的疾病预测模型,构建模型对客户进行风险分层、对医疗网络、疾病进行分层,助力提前洞察健康风险; 3、带领控费分析团队,进行任务分配、绩效评估与培训指导,提升团队整体专业能力;与其他部门紧密协作,确保控费策略在公司各业务环节有效落地; 任职要求: 1、教育背景:硕士及以上学历,统计学、数学、保险学、医学相关专业优先,具备扎实的专业知识基础。 2、工作经验:拥有 5 年以上健康险行业控费分析工作经验,或 3 年以上带领团队进行控费相关工作经验,熟悉健康险业务流程和控费体系搭建。 3、数据分析能力:熟练掌握 SQL、Python 等数据分析工具,精通数据挖掘、机器学习算法,能够独立完成复杂数据分析项目,从海量数据中提取有价值信息。 4、方案制定与执行:具备优秀的方案制定和策略规划能力,能够结合公司实际情况,制定切实可行的控费方案,并推动方案有效落地实施。
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工作职责: 1、梳理及推动B站 商业审核产品的优化及迭代,对于不同资源场景(新增)下的审核系统接入进行对接; 2、对接 B站开发,就商业审核系统的整体改造升级做持续性的跟进及推动,提审审核人员产品上手程度、流转率、准确率; 3、推进审核数据能力的打造,包含,审核效率数据看版 / 审核回查系统优化等; 4、推进机审系统的打造和升级,进一步提升人效策略等; 5、日常汇总一线审核反馈,对系统合理的迭代需求,做定期排期更新,推动优化; 工作要求: 1、具备商业风控产品经验优先,且对于风控产品有整体规划及见解; 2、具备更好的工作自主性,有较强逻辑能力,且可系统化做工作内容沉淀; 3、有较强的推动力,对于不同优先级的需求推动上,可提炼价值,推进开发需求落地; 4、本科及以上学历者,有滴滴,快手,字节,美团等工作经验优先;
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资深算法工程师(国际支付风控方向) 岗位职责: 1.支付风险识别与防控 ●负责跨境电商业务中支付风险的全面识别与防控,重点治理欺诈(盗卡、盗账户 友好欺诈)等方面风险,确保支付全链路安全可靠。 ●利用数据分析和机器学习技术,精确识别支付风险,建立有效的风控模型体系。 2.风控模型全链路管理 ●主导支付风控模型的全链路开发与上线工作,包括需求调研、风险探索、方案设计、模型开发、系统集成、部署上线、效果评估、持续优化和监控预警。 ●与产品、工程、业务团队紧密合作,确保风控模型精准全面覆盖业务场景,并能够及时应对市场变化。 3.前沿技术应用与创新 ●深入探索全球各大市场的新型支付作弊行为,利用多模态大数据进行风险评估与预测。 ●应用异常检测、集成学习、强化学习、序列模型、图模型、大规模预训练模型等前沿技术,提升风险识别的准确率和召回率。 职位要求: 1.经验与教育背景 ●拥有3年以上风控算法研发经验,对跨境支付业务有系统性理解和实际风控经验。 ●计算机科学、数据科学、统计学或相关专业,本科及以上学历。 2.技术能力 ●精通Python编程,熟悉主流机器学习框架(如TensorFlow、PyTorch等),具备优秀的算法实现和优化能力。 ●深入理解大规模数据挖掘、机器学习、分布式高性能计算等技术,能够高效处理海量数据,能够应对高QPS低延时模型需求。 3.业务敏感性与团队合作 ●对风控领域充满热情,具备敏锐的业务洞察力,熟悉全球各主要区域常见支付欺诈风险模式,能够迅速适应和响应业务需求的变化。 ●具备强烈的责任心和主观能动性,能够独立完成任务,同时拥有优秀的团队合作精神和沟通能力,推动项目顺利进行。
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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。
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主要职责: 1.利用统计学和机器学习方法,分析和预测信贷用户违约风险,制定数据驱动的风控审批策略; 2.参与金融风控产品的需求分析、设计、开发与优化,承载互联网信贷风控模式和信贷全流程决策; 3.参与规划、设计、落地公司内部整体风控平台,包括但不限于特征平台、规则引擎、决策引擎、风险处置等模块; 3.与算法团队、产品团队和工程团队紧密协作,统筹资源确保风控策略的准确、高效执行; 4.相关的日常数据分析工作; 任职要求: 1.本科及以上学历,2年以上互联网信贷风控策略经验; 2.熟练掌握统计分析软件(如SQL、Python等),具备良好的编程能力。 3.熟悉互联网信贷业务流程,对风控决策引擎和反欺诈系统等深刻认知,具备风控系统架构设计和功能开发能力,了解相关法规和标准; 4.深入了解信贷业务,对行业监管、行业动向和技术有深刻理解,有参与设计或迭代风控决策引擎经验优先; 5.具备良好的团队合作精神,有较强的抗压能力。
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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。
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职责描述:1、 建立线上信贷业务风险策略,包括反欺诈策略,准入策略,额度定价策略,额度管理策略,复贷策略,早期预警策略,催收分案策略,外包催收策略等覆盖贷前、贷中、贷后的策略。2、 跟踪线上信贷业务数据,监测业务发展态势,为业务指标异常提供预警、监测和解读;3、 密切关注风控指标,基于业务数据,对风控策略提出改进方案,评价策略及模型效果,出具分析报告;4、 不断提升产品线安全和盈利能力,将风控策略应用于整体产品流程与产品定价各个环节;5、 测试和部署风控策略。任职要求: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、3年以上策略开发经验,有互联网金融风控策略开发经验者优先;3、具备一定的数据处理能力,熟练使用Python、R、SQL等工具者优先;4、优秀的逻辑思维能力,高度的业务敏感性与数据敏感性良好的分析思维和项目管理能力;5、具有较强的业务分析、沟通协调、业务创新、文字表达能力,以及强烈的责任感和良好的职业道德;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。