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.协助进行国家重点项目中的ETL、指标计算、数据治理等的研发工作； 2.协助进行数据中台设计和研发，为知识图谱、人物建模、搜索推荐等提供高质量数据，开发灵活可扩展的处理流程以及直观易用的数据界面； 3.协助进行全球多语言技术数据的抓取/补全； 4.协助进行数据正确性/完整性自动化检查； 5.协助进行自动抓取入库流程框架开发； 6.数据统计框架开发； 7.相关数据文档的撰写。 【岗位要求】 1.硕士，计算机/数学相关方向专业，可确保每周3天实习； 2.熟练掌握python编程，了解常用的数据处理库如pandas等； 3.熟悉mysql数据库，能够熟练编写sql语句并优化； 4.有数据清洗、数据处理、数据自动化监测经历者优先； 5.熟悉一种或多种主流开源大数据平台组件者优先，如Flume、Kafka、Hadoop、Hive、Spark、Flink； 6.了解数据分析/挖掘常用方法者优先，如序列分析、关联分析、异常点挖掘、分类、聚类等； 7.有编程竞赛获奖经历者优先，如 ACM、中国大学生程序设计大赛、蓝桥杯、CCF 相关竞赛或 CCF 等级考试相关、PAT 等级考试； 8.良好的团队合作，较强的沟通能力、学习能力，对解决具有挑战性问题充满激情。

职位职责： 1、风险分析：对舆情数据进行深入挖掘和分析，洞察舆情发酵情况和风险程度； 2、问题管理：从舆情风险中发现业务治理难点，并制定问题治理长期跟进方案； 3、报告撰写：根据分析结果，撰写清晰、准确、有深度的舆情分析报告，包括定期报告和专题报告； 4、机制创新：不断探索和优化数据分析方法和策略，提高舆情分析的准确性和效率。 职位要求： 1、本科及以上学历，具备数据分析/策略制定相关工作经验，具备较强的数据挖掘和数据分析能力； 2、熟悉舆情传播特点，新闻工作经验优先； 3、关注新闻热点话题，对公共事件有独到及深刻的见解，具备经济、国际、历史等知识储备或相关领域媒体工作者优先； 4、具备良好的沟通能力，目标明确，积极主动，责任心强； 5、有项目工作经验并在多个项目中担任负责人角色者优先。

岗位职责： 1.用户运营数据分析支撑，通过用户特征、行为数据、产品转化数据等对业务进行挖掘和分析，挖掘数据并进行数据的统计建模分析； 2.通过数据分析找出潜在趋势、特点、异常等，对精细化运营提供支持； 3.结合业务特点，探索并建立分析主题，对数据进行深度分析和挖掘，输出可读性强的分析报告；针对不同产品出具分析报告，支持各产品的数据分析，并提出优化策略； 4.针对产品、数据模型建立直观的评价指标体系，根据指标体系，指导运营和业务； 5.将数据分析成果应用于实践，并持续进行跟踪与优化； 6.制定数据分析的工作流程和规范，协助建立分析平台； 7.根据业务要求，结合实际工作需要，协助挖掘新的数据沉淀机会，并据此产生创新应用价值。 任职要求： 1.**211、985本科及以上学历，计算机或数理统计相关专业毕业； 2.两年及以上数据分析经验。 3.熟练掌握SQL，了解Python、R等，加分项：有算法实际应用并取得成果； 4.具有互联网金融、互联网保险、电商、社交、游戏等平台类运营、用户运营经验或产品运营经验，有互联网金融、互联网保险经验尤佳； 5.具有较为成熟的业务思维能力和业务分析方法论，有较为丰富的数据推动业务的实践经验； 6.使用过Tableau等数据可视化工具。 7.熟悉HIVE数据库，能熟练使用基础Shell命令； 8.具有良好的学习能力、时间管理意识、沟通能力

职位职责： 1、负责直播风控、审核和生态方向的业务指标体系搭建，对短期异常进行归因，对长期趋势进行解读； 2、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； 3、深入理解直播业务，通过探索性的数据分析，从数据中挖掘直播安全&生态方面存在的问题，并提出相应的优化方案； 4、与策略、算法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。 职位要求： 1、本科及以上学历，2年以上数据分析经验，具备安全和风控经验者优先、统计学、数学、数据科学、计算机专业优先； 2、独立完成数据提取与清洗，分析业务问题，并能够基于分析结论提出改进方向； 3、熟练使用 SQL&Python，具备一定的机器学习与数据挖掘理论和技术基础； 4、善于沟通，工作积极主动，有主人翁意识，责任心强，具备良好的团队协作能力与承压能力； 5、具备强烈的好奇心和自我驱动力，喜欢接受挑战，追求极致。

岗位职责： 1、针对个人及小微企业信贷业务，以促进业务发展、风险管控为目标，进行大数据分析、挖掘，形成有效的规则、模型； 2、负责客户挖掘、授信、流失、预警等信贷业务生命周期数据分析及模型开发； 3、负责信贷客户风险成因分析； 4、负责信贷业务数据分析、模型效果监控。 任职要求： 1、本科及以上学历，5年以上相关工作经验； 2、熟悉个人、小微企业信贷业务； 3、熟练掌握数据清洗、缺失处理方法； 4、熟练掌握逻辑回归建模方法； 5、熟练掌握机器学习建模方法，能理解并解释使用的机器学习算法； 6、掌握模型验证方法； 7、掌握模型效果、稳定性等模型监控方法； 8、善于归纳总结，主动跟踪学习最新的数据分析、模型开发技术、方法。

岗位职责： 1、产品运营策划：负责产品运营策划工作，根据市场需求和竞争情况进行市场调研，协助确定产品定位、目标用户群体、功能需求和产品路线图，制定产品运营方案，并进行方案实施的相关工作。 2、用户分析与洞察：负责数据分析和用户调研，深入了解用户需求和行为特点，挖掘用户洞察并提出相应的产品改进和优化建议。 3、数据分析与效果评估：负责产品运营指标体系制定，对产品运营数据进行监测和分析，并提出相应优化方案。A/B测试等方法验证效果，并根据反馈结果进行持续优化。 4、运营数据报告与沟通：负责制作运营数据报告，向上级汇报产品运营情况、效果评估和改进计划。同时与团队成员、合作伙伴等进行有效沟通，推动项目顺利进行。 任职要求： 1、教育程度：计算机、市场营销相关专业；本科及以上学历。 2、工作经验：具备5年及以上专业工作经验 ，2年以上彩票行业工作经验。 3、知识：具备相关的产品管理、市场营销、商务管理等领域的专业知识；掌握市场/用户/需求研究、产品生命周期管理、产品运营等知识，了解彩票市场发展趋势 掌握与岗位工作相关的运营体系知识。 4、技能：熟练使用办公软件，掌握文档编写技能；具备一定的数据分析能力，能够熟练使用数据挖掘和分析工具（如Excel、SQL、Python等）进行数据处理和解读，并根据数据结果制定相应的产品优化策略。善于从用户角度思考问题，深入了解用户需求和行为特点，并能够提出相应的产品改进建议以提升用户体验。 5、核心能力素质：具有较强的学习能力、创新能力、产品需求识别能力和把控能力、逻辑思维能力、团队协作能力、沟通协调能力、解决问题能力、抗压能力，具备求知欲、责任心、进取心、钻研精神、严谨等素质。

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、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。

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. 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；

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、数据收集与预处理：数据收集：负责从各种数据源（如数据库、文件系统、网络等）中收集数据，确保数据的全面性和多样性。数据预处理：对数据进行清洗、整理、转换和归约等操作，以提高数据的质量和可用性。这包括处理缺失值、异常值、重复值等问题，以及将数据转换为适合挖掘的格式。 2、数据挖掘与分析：数据挖掘：运用统计学、机器学习和数据挖掘技术，对预处理后的数据进行深入分析和挖掘，以发现模式和趋势。这包括分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析、时间序列分析等多种方法。数据分析：通过数据挖掘技术发现数据中的隐藏模式、关联规则和趋势，提取有用的信息和知识。这些分析结果可以用于业务预测、市场趋势分析、用户行为研究等多个方面。 3、模型构建与优化：模型构建：根据业务需求和数据特点，选择合适的机器学习算法或深度学习模型，构建数据分析模型。这些模型可以用于分类、预测、推荐等多个场景。模型优化：对构建的模型进行评估和优化，提高模型的准确性和性能。这包括调整模型参数、选择更合适的算法、优化特征工程等方面。 4、数据可视化与报告：数据可视化：利用数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）将挖掘和分析的结果以直观、易懂的方式呈现出来。这有助于用户更好地理解数据和分析结果，发现数据中的规律和趋势。报告撰写：撰写数据挖掘和分析报告，向决策者和相关人员解释和说明分析结果，并提出相应的建议和决策支持。这些报告可以包括数据摘要、分析结果、模型性能评估等多个部分。 任职要求： 1、教育程度：计算机、数学、统计学相关专业；本科及以上学历。 2、工作经验：具备5年及以上专业工作经验。 3、知识：熟悉常用数据统计、分析和建模方法；熟练掌握各类算法包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘、异常监测等；熟练使用Python、Sql等语言； 熟悉大数据技术栈和工具，如Hadoop、Flink、Kafka等。 4、技能：熟悉数据作业流程，包括指标体系定义、数据清洗ETL、数据分析挖掘、数据可视化与展示；熟悉各种类型的统计方法，比如概率分布、相关性、回归、随机过程等；能够使用机器学习算法建立数学模型；熟悉常用大数据计算引擎flink；熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 5、核心能力素质：分析判断能力、解决问题能力、执行能力、沟通能力、文字能力、抗压能力、业务知识、工作主动性、责任意识、团队协作、严谨细致、服务意识、敬业精神、正直诚信。

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；

岗位职责： 1、基于业务理解和发展需求，不断完善各项经营和运营指标体系； 2、负责对数据进行处理、分析、建模和预测，理解数据背后的业务本质，深度挖掘分析不同业务场景下的数据洞察，为业务决策提供数据支撑； 3、负责业务各项经营和运营指标的数据监控和量化分析，挖掘经营和运营上的变化趋势、指标的驱动因素变化等； 4、基于对业务的深刻理解，形成数据表现跟踪的PDCA闭环，分析、评估、执行和展示统计分析的结果。 岗位基本要求： 1、数学、统计学、经济学、计算机等专业者优先，本科及以上学历，3年以上数据分析相关工作经验；有生鲜零售、电商行业相关工作经验者优先； 2、具备数据敏感性和探知欲、分析、解决问题的能力，逻辑清晰，沟通表达和协调能力强； 3、能够承受工作中的挑战；踏实勤奋，有较强的工作投入度和自我驱动力，富有团队合作精神； 4、精通办公软件，熟练运用SQL。