核心定位‌：负责大数据要素的整合与创新，设计符合金融行业风控及合规要求的数据驱动型产品，推动业务智能化升级。

‌核心职责‌

1. ‌数据要素整合与产品创新‌

· 深度挖掘多源数据（用户行为、交易记录、外部征信等）的价值，构建数据资产体系，驱动金融产品的创新设计（如智能风控、精准营销）。

· 主导数据要素的标准化、资产化流程，开发可复用的数据服务模块（如API、数据沙箱），提升产品迭代效率。

2. ‌风控与合规产品设计‌

· 基于金融业务场景（信贷、反欺诈、反洗钱），设计端到端风控数据产品，整合规则引擎、机器学习模型。

· 确保产品符合《数据安全法》《个人信息保护法》等法规要求，制定数据分级分类、脱敏策略。

3. ‌行业洞察与政策响应‌

· 实时跟踪金融科技趋势（如隐私计算、联邦学习）及监管政策变化（如央行《金融科技发展规划》），快速调整产品策略以应对合规挑战。

· 分析行业竞品动态，提炼差异化功能点（如实时风控拦截、动态额度调整），提升产品竞争力。

4. ‌产品全生命周期管理‌

· 从需求分析到落地交付，协调技术、合规、业务团队完成产品开发，通过A/B测试验证效果并持续迭代优化。

· 输出产品文档（PRD、交互原型、合规评估报告），建立数据监控指标体系（如模型准确率、规则覆盖率）。

‌任职要求‌

1. ‌核心能力‌

· ‌学习能力‌：能快速掌握新技术及政策法规，适应金融行业快速迭代的环境。

· ‌数据整合能力‌：熟悉数据治理全流程（采集-清洗-建模-应用），具备从复杂数据中提炼业务价值的能力。

· ‌行业敏感度‌：对金融行业风控、合规有深刻理解，熟悉反洗钱（AML）等核心监管框架。

2. ‌专业知识‌

· ‌技术基础‌：熟练使用SQL/Python进行数据分析，了解大数据技术栈及机器学习算法。

· ‌合规知识‌：熟悉金融行业数据安全标准（如ISO 27001）、隐私保护技术（如匿名化、差分隐私）。

3. ‌经验要求‌

· 3年以上数据产品经验，主导过金融风控或合规相关项目（如信用评分模型、反欺诈系统）。

· 有数据要素市场化或数据交易所项目经验者优先（如参与数据产品定价、流通机制设计）。

4. ‌软技能‌

· 出色的跨部门协作能力，能通过清晰的原型设计（Axure/Figma）与文档（PRD）推动技术落地。

· 逻辑严谨，具备从业务需求到技术实现的系统性思维。