一、岗位职责 1. 数据体系建设 - 负责搭建和完善公司数据指标体系，优化数据采集、清洗、存储和分析流程。 - 设计并维护数据看板（Dashboard），为业务部门提供可视化数据支持。 2. 业务数据分析 - 深入业务场景，分析用户行为、产品表现、运营效果等关键数据，提供数据洞察。 - 针对业务问题（如用户增长、留存、转化、风控等）进行专题分析，输出优化建议。 3. 数据建模与挖掘 - 运用统计学、机器学习等方法，构建预测模型（如用户分群、流失预警、推荐算法等）。 - 掌握信用评分卡、反欺诈规则引擎、机器学习模型（如随机森林、GBDT）的应用。 - 优化现有数据模型，提升业务决策的精准度和效率。 4. 跨部门协作 - 与业务、运营、风险等部门紧密合作，推动数据驱动的业务决策。 - 向管理层提供数据报告，辅助战略制定。 5. 数据治理与优化 - 监控数据质量，发现并解决数据异常问题。 - 探索新的数据分析方法和工具，提升团队分析效率。 二、任职要求 1. 教育背景 - 本科及以上学历，数学、统计学、计算机、经济学、金融等相关专业优先。 2. 技能要求 - 数据分析工具：熟练使用SQL（复杂查询、优化）、Python（Pandas、NumPy、Scikit-learn等）或R。 - 可视化工具：熟悉Tableau、Power BI、FineBI等，能独立搭建数据看板。 - 统计与建模：掌握回归分析、聚类、分类、时间序列等统计建模方法。 - 业务理解：具备较强的商业敏感度，能快速理解业务需求并转化为数据分析方案。 3. 经验要求 - 5年及以上数据分析/数据科学相关工作经验，有互联网、金融、风控经验优先。 - 风控ABC卡的，催收模型，贷中客户行为评分卡模型，贷前准入模型，预测模型、AB测试、用户增长、风控建模等实战经验者优先。 三、加分项 - 熟悉机器学习（如XGBoost、深度学习）或大数据技术（如Hadoop、Flink）。 - 熟悉风控模型和金融行业优先 - 熟悉行业数据分析方法论（如AARRR、RFM、漏斗分析等）。