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一、崗位職責(zé) 1. 數(shù)據(jù)體系建設(shè) - 負(fù)責(zé)搭建和完善公司數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，優(yōu)化數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲(chǔ)和分析流程。 - 設(shè)計(jì)并維護(hù)數(shù)據(jù)看板（Dashboard），為業(yè)務(wù)部門提供可視化數(shù)據(jù)支持。 2. 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析 - 深入業(yè)務(wù)場(chǎng)景，分析用戶行為、產(chǎn)品表現(xiàn)、運(yùn)營(yíng)效果等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)洞察。 - 針對(duì)業(yè)務(wù)問(wèn)題（如用戶增長(zhǎng)、留存、轉(zhuǎn)化、風(fēng)控等）進(jìn)行專題分析，輸出優(yōu)化建議。 3. 數(shù)據(jù)建模與挖掘 - 運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型（如用戶分群、流失預(yù)警、推薦算法等）。 - 掌握信用評(píng)分卡、反欺詐規(guī)則引擎、機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如隨機(jī)森林、GBDT）的應(yīng)用。 - 優(yōu)化現(xiàn)有數(shù)據(jù)模型，提升業(yè)務(wù)決策的精準(zhǔn)度和效率。 4. 跨部門協(xié)作 - 與業(yè)務(wù)、運(yùn)營(yíng)、風(fēng)險(xiǎn)等部門緊密合作，推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)決策。 - 向管理層提供數(shù)據(jù)報(bào)告，輔助戰(zhàn)略制定。 5. 數(shù)據(jù)治理與優(yōu)化 - 監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量，發(fā)現(xiàn)并解決數(shù)據(jù)異常問(wèn)題。 - 探索新的數(shù)據(jù)分析方法和工具，提升團(tuán)隊(duì)分析效率。 二、任職要求 1. 教育背景 - 本科及以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先。 2. 技能要求 - 數(shù)據(jù)分析工具：熟練使用SQL（復(fù)雜查詢、優(yōu)化）、Python（Pandas、NumPy、Scikit-learn等）或R。 - 可視化工具：熟悉Tableau、Power BI、FineBI等，能獨(dú)立搭建數(shù)據(jù)看板。 - 統(tǒng)計(jì)與建模：掌握回歸分析、聚類、分類、時(shí)間序列等統(tǒng)計(jì)建模方法。 - 業(yè)務(wù)理解：具備較強(qiáng)的商業(yè)敏感度，能快速理解業(yè)務(wù)需求并轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)分析方案。 3. 經(jīng)驗(yàn)要求 - 5年及以上數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，有互聯(lián)網(wǎng)、金融、風(fēng)控經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。 - 風(fēng)控ABC卡的，催收模型，貸中客戶行為評(píng)分卡模型，貸前準(zhǔn)入模型，預(yù)測(cè)模型、AB測(cè)試、用戶增長(zhǎng)、風(fēng)控建模等實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 三、加分項(xiàng) - 熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)（如XGBoost、深度學(xué)習(xí)）或大數(shù)據(jù)技術(shù)（如Hadoop、Flink）。 - 熟悉風(fēng)控模型和金融行業(yè)優(yōu)先 - 熟悉行業(yè)數(shù)據(jù)分析方法論（如AARRR、RFM、漏斗分析等）。