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、博士研究生优先； 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。

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。

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、博士研究生优先； 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。

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。

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。

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。

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。

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、运用数据挖掘/统计学习的理论和方法，深入挖掘和分析用户行为、业务数据； 2、负责并参与方案讨论、技术调研及产品开发，负责相关文档的编写； 3、与团队内部以及需求部门进行有效沟通，跟进项目进度以及解决相关数据问题。 任职要求： 1、本科及以上学历，统计学、应用数学或计算机科学等相关专业背景优先考虑； 2、熟悉互联网行业，了解用户需求，懂用户体验； 3、熟悉数据挖掘、机器学习、人工智能技术，尤其是关联分析、分类预测、协同过滤、聚类分析、回归分析、时间序列分析等常用分析方法，2年以上有数据挖掘、数据产品开发等相关项目经验者优先考虑； 4、至少掌握一门编程语言，熟练使用常用算法和数据结构，有较强的实现能力，能熟练使用R语言、Python者优先考虑； 5、具备责任心和良好的团队协作精神，乐于沟通交流和分享，充满激情，乐于接受挑战

岗位职责 1.1. 协助策划和组织各类大数据、AI竞赛活动，包括但不限于行业调研、方案出具、活动宣传、选手招募与管理、社群管理、线下活动筹备、现场执行及后期总结等； 1.2. 协助项目经理与客户、参赛团队、评委及供应商的沟通协调，确保竞赛活动的顺利进行； 1.3. 协助策划线上运营活动，以提高比赛知名度、用户参与度等； 1.4. 协助制定竞赛规则、评分标准及奖项设置，确保竞赛的公平、公正和专业性； 1.5. 协助项目经理完成竞赛活动的预算编制、费用控制及结算工作； 1.6. 参与竞赛活动的相关文档编写，包括但不限于活动方案、执行手册、总结报告等； 1.7. 配合项目经理完成其他竞赛活动相关的工作。 任职要求 2.1. 1-3年工作经验，本科及以上学历，计算机科学等相关专业优先； 2.2. 对大数据、AI及其他前沿科技行业有浓厚兴趣； 2.3. 具备较强的组织协调能力、沟通能力和团队合作精神； 2.4. 有责任心，工作细致，执行力强，具备快速响应和解决问题的能力； 2.5. 熟悉常用办公软件（如Word、Excel、PowerPoint等），具备良好的文档编写能力； 2.6. 有数据竞赛活动经验者优先。

工作职责: 1、承担数据治理各阶段的相关工作，包括用户调研、分析业务数据需求与数据痛点、设计数据资产目录、数据资产盘点、盘点分析、根因分析、设计方案等； 2、负责客户管理与需求引导，深度把握客户需求，作为项目的核心交付成员，开展数据治理体系规划、数据架构、数据资产、指标体系设计、数据标准制定、数据质量管理等工作； 3、设计公司数据治理各领域的制度、规范、流程并落地推广，建立、发布和维护相应的标准化文档,与产研、产品、算法团队协作推进公司在细分场景的业务模型/指标/数据模型/算法的沉淀; 4、负责数据平台关键模块和技术方案的设计、攻关和优化，把控技术风险，协调、领导团队解决研发、交付过程中的各项技术难题，有效沉淀技术组件、形成技术积累和复用能力； 任职要求： 1、具有本科及以上学历，工作经验3年以上，*****本科及以上学历，计算机、大数据、数据科学等相关专业; 2、具备优秀的大数据需求分析、技术验证、技术方案设计、技术难点攻克能力及良好的项目交付与团队协作能力，能够组织跨团队协作、推动项目落地； 3、精通数据仓库相关理论，有企业级的数据仓库建设经验，有数据治理相关成功经验； 4、熟悉大数据生态相关技术，具备整体架构视角，熟悉数据治理方法论、ETL开发及大数据平台产品和组件，包括但不限于Hive、HBase、Kafka、Flink、ES、Spark等，至少具有1项企业级数据平台和数据中台架构设计管理经验； 5、对批流一体、数据湖等业内前沿方向有深刻理解，有实际团队落地经验者优先； 6、具备良好的沟通表达和业务理解力，能从业务视角看问题，从技术角度解决业务问题；

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、对接企业管理、运营侧的用户数据需求，对数据需求进行分析归纳，输出需求文档 2、基于业务需求，配合业务完成业务流程及业务指标梳理，参与KPI指标设计，撰写需求文档PRD，协助数据团队完成相关数据报表、数据服务及BI看板的设计与开发； 3、有良好的用户需求分析把握能力，能够独立完成需求调研，捕获用户需求痛点，扩展需求，挖掘潜在需求 任职资格: 1、至少3年以上需求分析或产品设计经验 2、了解保险行业业务，具有保险行业数据中台、数据仓库、数据平台、数据应用、数据治理项目经验者优先 3、具备较强的需求分析、产品设计能力、文档撰写能力 4、有数据分析经验，数据敏感性高，熟悉SQL语言、有数据类项目经验优先； 5、候选人需具备较强的逻辑、沟通与组织能力和抗压能力，有项目协调/团队管理的经验优先

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；