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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。
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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、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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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、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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岗位职责: 1、深入分析玩家数据,了解玩家行为和偏好,为产品迭代和新功能开发提供数据支持 2、开发和维护数据仪表板,提供实时游戏性能指标和KPI跟踪 3、使用统计学方法和机器学习模型来预测游戏趋势,识别用户增长和留存机会 任职要求: 1、本科以上学历,具备扎实的数据分析和建模相关理论知识,统计学、数学、计算机相关专业优先 2、五年以上数据分析相关工作经验,有丰富的数据驱动业务的实战经验 3、精通Excel,熟悉SQL和至少一种数据分析工具(如Python、R) 4、熟悉Tableau/PowerBI等可视化工具 5、对游戏行业的商业模式、市场趋势和玩家心理有深刻理解 6、出色的分析思维和问题解决能力,能够处理复杂的数据集并提出洞察 7、强大的沟通技能,能够将复杂的分析结果转化为易于理解的报告和展示 8、有数据建模或机器学习项目经验者优先
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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。
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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;
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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
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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。
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工作职责: 1.结合业务,梳理业务逻辑、疏通底层表结构及数据流转关系,搭建中间表; 2.建立全面业务风险监控体系,开发并维护自动化报表,跟踪核心指标变化,监控数据异常并通过数据分析定位问题,提出解决方案。 3.定期展开专题分析,包括但不限于客户画像、额度分析、营销流程和效果分析等,输出分析报告,提出合理的方案建议,辅助决策。 4.外部服务效果评测及对外数据支持(如机构尽职调查数据支持、监管报送等)。 任职资格: 1.统计、金融数学类及其他理工科背景专业,本科及以上学历,研究生优先; 2.3年及以上数据分析经验,熟悉SQL/python/SAS,熟悉tableau等数据可视化工具,有信贷风险数据分析经验者优先。 3.思维敏捷,自驱力强。
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工作职责: 1、负责数据中台/数据仓库的模型架构设计和研发; 2、负责大型金融机构企业数据仓库模型设计,将源系统离散的数据按照各类主题进行建模,通过数据集成和质量管控,解决企业的数据使用问题; 3、参与数据治理工作,推动数据治理体系落地,参与数据标准,元数据管理,数据质量监控等数据管理工作; 4、理解并合理抽象业务需求,发挥数据价值,参与数据仓库/数据集市/数据应用等的设计与数据建模,与业务,BI团队紧密合作; 任职资格: 1,3年以上数据中台/数据仓库/数据平台相关经验;具备乙方或者大型实体企业内部的数据建模项目经验,优先考虑;**本科或以上学历; 2,具备数据中台/数据仓库和数据建模能力;熟悉建模理论与方法,熟悉维度建模,能够按照需求正确划分主题,产出概念模型,业务模型,逻辑模型等;熟悉数据仓库总线矩阵设计和数据仓库项目的实施流程 3、具有1年以上的数据仓库建模经验,了解IBM和teradata的FS-LDM的建模方法,并有至少1个以上的的金融企业数据仓库建模实际落地经验;熟悉保险行业业务更佳; 4,具备团队管理能力,有项目管理经验;个人具有良好的数据分析、逻辑推理能力,良好的学习能力与团队精神,工作热情努力、积极主动、高效负责。 5、了解大数据开发技术,包括Hadoop,Hive,Spark,Flink,Kafka等大数据框架原理及应用,有阿里大数据生态Maxcompute、dataworks项目经验的优先考虑。对常见数仓技术体系:Kylin、Doris、Clickhouse、Hive、Spark、Flink、Kafka等,有其中一个或多个有实际研发经验;