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。

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。

职位职责： 1、负责字节跳动相关产品线（抖音、头条等）风控方向的数据产品开发； 2、负责数据质量，数据安全，元数据的监控，整合； 3、面向超大规模数据问题，每天处理千亿增量的用户数据； 4、设计和实现高并发关键数据服务，用数据衡量产品并驱动产品演进。 职位要求： 1、熟悉互联网产品和服务的开发过程，熟悉后端技术架构，具备良好的系统设计能力； 2、善于沟通，对业务敏感，能快速理解业务背景，具备优秀的技术与业务结合能力； 3、熟悉Kafka/Flink/HBase/Doris 等实时计算引擎的开发和使用优先； 4、有大规模实时数据平台落地经验者优先。

职位职责： 我们正在寻找AI/ML技术的技术专家，包括计算机视觉(CV)，自然语言处理(NLP)和音频信号处理。您将负责与各种利益相关者(产品、运营、政策和工程)合作，并开发最先进的模型。 1、利用自然语言处理、机器学习或计算机视觉等内容理解能力设计和构建产品核心能力，提取数据洞察并优化变现策略； 2、基于最新的深度学习、机器学习、统计和优化技术的算法开发创新性解决方案并构建业务问题原型； 3、从0到1管理数据项目，并与产品经理协作定义用户故事和成功指标来指导开发过程； 4、使用不限于AB测试等方法验证项目的商业价值和预计收益； 5、与工程团队合作部署数据模型并将解决方案规模化。 We are looking for generalists and specialists in AI/ML techniques, including computer vision (CV), natural language processing (NLP), and audio signal processing. You will be responsible for partnering with a variety of stakeholders (product, operations, policy, and engineering) and developing state-of-the-art models. 1. Design and build core capabilities by leveraging content understanding; capabilities, such as natural language processing, machine learning, or computer vision, to extract insights and improve monetization strategies; 2. Develop creative solutions and build prototypes for business problems using algorithms based on the latest deep learning, machine learning, statistics, and optimization techniques; 3. Independently manage data projects from 0 to 1, and collaborate with product managers to define user stories, and success metrics to guide the development process; 4. Verify the business value and estimated revenue of the project using methods such as AB testing; 5. Collaborate with engineering teams to deploy and scale data science solutions. 职位要求： 1、了解统计学，机器学习和分析的基本数学基础知识； 2、至少 3 年数据分析经验，具有 ML/DL 和 CV/NLP/Speech 之一的行业经验； 3、具有探索性数据分析、统计分析和假设检验以及模型开发的经验； 4、精通 SQL、Hive、Presto 或 Spark，并具有处理大型数据集的经验； 5、熟练掌握Python和SQL，以及tensorflow、pytorch等ML/DL框架； 6、清楚地了解数据pipeline、模型开发、模型测试和部署； 7、有 CI/CD（如 git）和云服务（如 AWS/GCP/Azure）的经验者优先； 8、具备英文沟通能力强；能够以易于理解的方式向技术/非技术同事传达分析和技术内容； 9、具有求知欲以及出色的解决问题和量化能力，包括拆解问题、找出根本原因并提出解决方案。 1. Knowledge of underlying mathematical fundamentals in statistics, machine learning and analytics; 2. At least 3 years experience in data modeling/analysis, with industry experience in ML/DL and one of CV/NLP/Speech; 3. Experience with exploratory data analysis, statistical analysis and hypothesis testing, and model development; 4. Fluency in SQL, Hive, Presto, or Spark and having experience working with large datasets; 5. High proficiency in Python and SQL, and ML/DL frameworks such as tensorflow, pytorch; 6. Clear understanding of data pipeline, model development, model testing and deployment; 7. Experience in CI/CD such as git and cloud services such as AWS/GCP/Azure will be highly desirable; 8. Advanced English with good communications skills; able to communicate analytical and technical content in an easy to understand way to both technical and non-technical audiences; 9. Intellectual curiosity, along with excellent problem-solving and quantitative skills, including the ability to desegregate issues, identify root causes and recommend solutions.

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、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。

岗位职责： 1、负责业务数仓建设和主题指标体系的开发，支持各业务线的数据需求； 2、负责离线数据应用服务（如数据同步、离线ETL等）的技术架构设计和落地实现，优化数据链路性能； 3、负责数据治理的相关工作，实现业务数据资产化管理。 任职要求： 1、精通维度建模理论，具备数据仓库模型设计相关经验，深入了解数据仓库体系，并支撑过实际业务场景； 2、具备较强的coding和sql能力，熟悉hadoop生态中的常用组件和基本原理，了解数据倾斜等分布式场景常见问题的解决方案； 3、善于沟通，对业务敏感，能快速理解业务背景，具备优秀的技术与业务结合能力； 4、有大数据实时系统/实时数仓相关研发经验优先； 5、熟悉AWS 技术生态体系，有用户画像，风控系统，指标系统等数据中台建设经验优先。 6、具备较好的数据分析能力，结合业务做对应的数据分析。 7、机动性强，积极参与紧急事项。

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。

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。

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。

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。

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。

岗位职责: 1.独立完成建模方案设计、模型开发及部署，运用各类算法开发包括不局限于反欺诈、信用评估、额度模型、行为评分、催收评分等风险模型及营销响应、流失预警等营销模型。并对现有模型进行优化完善；根据客户需求，独立带领项目成员进行咨询项目的实施，包括方案设计、项目计划安排、实施过程管理、项目质量把控、报告撰写及交付汇报； 2.充分了解客户业务端审批流程及风险表现，结合用户特征，制定或优化贷前、贷中及贷后风控策略；为客户提供用户分层筛选、审批自动化率提升、差异化营销手段、渠道管理等策略建议； 3.配合商务进行客户需求沟通、方案讲解及咨询支持，对客户提出的业务痛点提供有效的解决方案及量化的决策建议；统筹分析并定位信贷机构风险/运营管理中出现的问题，结合行业动态趋势、监管力度，把握市场机遇，提供有效落地的解决方案，促成项目开展和有效落地； 4.不断学习/探索/优化算法，通过量化算法、业务经验等，基于内外部数据，统筹设计、开发有效用于风险/运营管理的创新数据及模型产品，并推进其实施落地；基于自身对汽车金融行业与风控、营销特征的理解，设计新模式/新解决方案，并尝试推进实施落地。 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； 2.5年以上银行、持牌消金、头部互金、金融科技公司模型及策略相关工作经验，有汽车金融相关经验/金融科技公司工作相关经验/项目管理经验优先； 3.至少能熟练使用Python/Spark/R其中一种分析及建模工具，数据挖掘及建模经验丰富，能够有效利用LR/树型机器学习/神经网络等深度学习算法构建特征与模型； 4.对零售信贷市场、信贷产品形态有深刻的认知；对全生命周期风控管理流程有深刻的理解，并掌握各环节的风控要点及风控策略制定逻辑； 5.具备独立思考的能力，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；与时俱进，对不断更新迭代的算法（如GPT）持续学习和应用； 6.工作主动性强，踏实、勤奋、细心，愿意并乐于接受新尝试、新挑战，探索创新主动性强；

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。