职位职责： 1、负责企业服务B端产品功能迭代，参与产品规划、需求定义、开发、测试和上线的全流程，并对产品最终效果负责； 2、关注竞品及数据情况，深入用户使用场景，挖掘用户需求痛点，推动产品持续创新及优化； 3、收集合作方需求，提出合理的产品方案并推动落地，同时配合运营、商务团队管理和规划合作方的产品路径； 4、协调内外部资源，推进产品项目全流程的高效运转，并保证产品上线质量，平衡商业需求，严格把控产品体验。 职位要求： 1、有良好的产品解决方案能力，善于归纳总结，文案条理清晰、逻辑通畅、措辞精准、结构严谨； 2、具有一定的逻辑思维能力，强烈的目标感，做事切中要害，分清主次；做事有明确的执行策略和路径； 3、具备出色的沟通能力和协调能力，拥有强烈的责任心和团队合作精神，有较强的数据分析能力，善于思考和总结，能够准确理解用户需求，把握产品核心； 4、充满激情，主动性和学习能力强，具备创新能力和勇于承担的精神，有兴趣参与研发一款达到行业领先水平的人力产品； 5、有过大型HR系统、薪酬核算系统相关产品研发经验加分； 6、有人力从业经验，熟悉人力资源规划、岗职务体系构建、员工关系、薪酬体系/薪税/佣金计算/社保一个或多个模块的业务和系统应用场景加分。

HRBP（国际薪酬福利） 岗位职责： 1、薪酬福利研究：对标全球领先企业，进行薪酬福利最佳实践及前沿理论的研究分析； 2、薪酬福利策略制定：根据公司业务战略及管理理念，制定薪酬福利策略，搭建及持续优化部门薪酬福利体系；负责海外各国薪酬福利政策的研究，设计新开国家的薪酬福利以及对现有的政策进行修订。 3、推进薪酬福利产品设计与落地：与专业开发团队一同推进薪酬福利管理与服务的产品化； 4、设计业务部门销售与非销售人员的薪酬激励方案，运用数据分析发现现有问题，并持续优化方案。 岗位要求： 1.**本科以上学历， 2.5年以上薪酬福利方向工作经历优先，有咨询背景优先，有海外工作经验者优先， 3.精通薪酬体系设计，具备多种绩效考核方法和工具实战经验及成功实操落地经历，对数据有较强的敏感度，擅长数据洞察力(人效数据分析); 5.较强人际及组织敏感度，深度参与过业务变革过程； 6.有创业精神，抗压能力强。

岗位职责： 1、基于业务战略诉求，匹配行业特性，搭建薪酬体系、绩效管理体系、满足业务发展需求及人员管理的需求 2、组织实施相关薪酬、绩效方案的落地，支撑业务目标达成 3. 负责人力成本预算管理、定期输出人力成本分析报告，发现并跟踪人力成本的波动原因，通过效能分析以提升人效 4. 定期开展外部薪酬调研，通过对内外部数据进行分析，结合企业阶段性战略发展需要对现有薪酬标准进行更新 职位要求： 1、**本科及以上学历； 2、5年工作薪酬策略相关经验，同时具备咨询公司和企业内工作经验优先； 3、熟悉掌握薪酬体系设计的专业工具，经典方法论，并能结合企业实际情况灵活运营； 4、 较强的沟通与协调能力，较好的逻辑思维能力，数据分析处理能力。

职位职责： 1、熟悉广告行业，负责商业化广告变现相关分析及广告执行经营分析工作； 2、构建业务数据指标体系，并以此为基础进行问题诊断进而输出业务改善建议，形成数据策略反馈； 3、通过定性和定量方法对组织内流程、人员效率进行数据规划、收集、处理、分析和预测； 4、对广告产品、受众人群、组织战略进行深入研究，洞察市场方向，找到与业务的结合点，输出业务提质/提效方案。 职位要求： 1、本科及以上学历，统计学、应用数学相关专业优先； 2、具备3年以上经营分析或数据分析经验，统计学知识丰富，SQL和Excel能力优秀，Python等统计软件熟练掌握为加分项； 3、具备管理咨询行业经验者优先； 4、对数据敏感，能从数据中看到问题，并创新性的找到应对方法； 5、具备优秀的协调能力，逻辑严谨，较强的语言表达能力和团队合作意识。

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

岗位职责： 1 协同产品、开发、BI等项目团队，完善商业化场景数据上报以及指标体系和监控能力，对数据准确性负责; 2 支持商业化日常报告的分析，监控和跟踪数据异常波动情况，并深入分析和问题定位; 3 深入理解业务，发现业务特征和潜在机会，输出有效的数据策略，从数据的角度推动商业化决策和产品方向，实验上线验证和结果迭代; 4 统筹搭建商业化相应数据工具和数据分析模型，把控数据优先级合理安排。 岗位要求： 1 统计学、数学、经济学、计算机等相关专业的本科及以上学历； 2 有3年以上数据产品经验，对数据敏感，逻辑严谨，有良好的数据分析能力； 3 熟练掌握SQL，熟悉常用数据统计和分析方法，具备底层数据的理解能力和数据建模能力； 4 熟悉用户行为分析（如付费转化漏斗、归因、收入来源拆解等），能独立完成A/B测试设计、结果解读及业务策略迭代建议； 5 具备较强的学习能力、动手能力、沟通能力、团队合作意识及综合分析能力。

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、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、负责薪酬绩效体系建立并完善及实施； 2、负责工资制作，社保公积金账户管理及相关日常事务处理； 3、负责考勤，休假，商业保险等福利相关运营及管理； 4、负责员工入离调转手续办理及相关日常事务处理； 5、协助部门经理处理临时性的其他工作。 【岗位要求】： 1、本科及以上学历，至少2年以上薪酬福利相关经验者； 2、韩语精通，听说读写流利，***或者有韩国留学经验优先； 3、熟悉国家及地区劳动法律法规、相关政策，熟悉绩效及薪酬体系设计； 4、有较强的数据分析和统计能力，有一定的公文写作能力； 5、诚实守信，责任心强，原则性强，适应能力强；

岗位职责： 1、根据业务发展需求，通过提取数据，并对数据进行统计分析、可视化等工作； 2、监测业务的日常数据，关注数据趋势，并能够分析和解读数据异常； 3、基于对业务深刻理解的基础上，产出可以落地的数据模型，能通过数据建模分析出业务存在问题，提出可行性建议； 4、监控业务指标，定期输出相应周报、月报等，对业务进展给出解读； 5、针对不同运营业务的需求，输出数据报告。 能力要求： 1、数据分析经验3年以上； 2、熟悉运用SQL、EXCEL、Python等工具进行数据处理和分析，掌握数据统计分析常用的方法和模型； 3、对数据敏感，擅长分析、总结，能够将数据分析与业务相结合； 4、逻辑思维清晰，积极主动，善于思考，有创新精神； 5、数学、统计学、计算机等相关专业优先。

职责描述： 1、对数据业务场景敏感,能够横向协同,跨界整合资源,有效结合业务形成完整数据解决方案; 2、围绕流量、转化等目标,制定营销策略及推广计划,在数据上对各项活动进展及方向提供决策和优化依据 3、通过业务数据分析,及时监测业务健康度,并针对异常点开展专项深度分析,发现问题并提供合理业务建议 4、协助推广端定制客户画像标签,并落地到相关数据营销系统,助力用户精准营销。 任职要求： 1、**本科及以上学历,3年以上相关工作经验; 2、具有裂变营销模式成功经验,独立完成项目建模,分析及优化实验等; 3、具有 APP 、微信、抖音等平台流量经营及用户 负责裂变营销经验； 4、有互联网金融产品或信用卡网络营销工作经验优先； 5、掌握 SQL ,以及 Python , SAS , R 语言(至少一种)的数据分析处理技能优先;

职责描述： 1、通过数据对业务相关问题进行量化分析和数据建模，并提出优化策略； 2、负责相关业务报表自动化的开发及维护，构建并完善目标及变量体系； 3、监测业务的日常数据，关注数据波动并能够及时分析和解读数据异动； 4、负责电销关键指标及费用的跟踪管理，专项业务的分析与预测，KPI指标的制定与分解。 任职要求： 1、本科或以上学历，5年以上数据分析或相关职能岗位经验； 2、具有银行零售信贷、信用卡，或持牌消费金融公司、知名互联网金融企业从事数据分析、模型搭建或机器学习工作经验优先； 3、具有扎实的数理统计相关知识，熟练使用SQL语句； 熟练使用Python/R的数据分析工具包，经典机器学习算法包； 熟练使用EXCEL/Power BI等数据可视化工具； 有海量数据处理经验者优先。

岗位职责： 1、负责公司各业务的数据分析工作； 2、承接各部门的数据分析专项； 3、搭建并完善业务的报表及监控体系，通过对数据的敏锐洞察，迅速定位内部问题或发现机会，针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析； 4、建设与完善数据分析体系方法论，关注业务动态，解决业务的核心诉求，通过数据驱动业务增长的同时，挖掘流量、产品、策略的商业变现机会，驱动商业化业务发展； 5、负责业务的精细化运营工作。 任职要求： 1、本科及以上学历，三年以上工作经验，计算机科学、数据科学、机器学习、统计学、应用数学等领域优先； 2、熟练使用sql，hive等技术，对大数据计算有一定了解； 3、熟练掌握数据分析工具（R、python、excel等），能够独立产出数据分析报告； 4、有一定的业务数据敏感度，较强的数据分析能力、逻辑思维能力，以及分析问题、解决问题的能力； 5、有推荐/广告/搜索等机器学习相关的算法经验优先； 6、较强的沟通能力和团队合作能力，勇于承担工作压力。

岗位职责： 1.建立与维护财务分析管理报表体系，及时提供与财务状况、经营成果及现金流量相关的财务分析，重点包括车型成本分析、费用分析、利润分析、现金流量分析等； 2.建立集团与投资企业的财务分析与数据分析的监督管理、闭环跟踪体系，督促各投资企业建立完善财务数据分析运营体系； 3.参加管理层业务会议，准备会议资料并后续跟踪；根据财务分析提出合理化建议和意见； 4.推动财务分析工作的自动化；梳理财务数据分析流程管理，开展数据业务分析需求梳理，制定并管理财务数据标准，推动财务数据管理平台等系统建设； 任职资格： 1.具备5年以上带领团队进行财务分析及数据分析的工作经验 2.熟悉大型制造业财务分析和产品损益分析体系 （制造业、成本分析、项目经验） 3.拥有财务领域数据管理及治理经验优先； 4.熟悉常用的BI数据分析工具 5.具备较强的项目管理和跨团队协调能力 6.良好的职业道德、吃苦耐劳、责任心强。

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。