一、业务数据体系构建：基于汽车金融业务场景，设计并落地数据采集、清洗、存储标准，搭建业务分析数据集市；可设计分析包括但不限于业务效能分析、资产质量分析等。

二、智能数据运营与自动化：运用Python/SQL等实现多源数据（多系统）的数据采集、深度清洗、整合与分析功能；应用RPA和自研脚本（Python/SQL）自动化数据的采集、清洗、整合、加工流程，大幅提升数据生产效率，提升运营效率；开发轻量化数据工具（如产品计算器、风险预警看板），支持业务部门实时决策。

三、数据驱动风控优化：基于历史资产表现数据，监控资产质量变动，定位高风险客群/渠道特征，输出风险策略优化建议。

四、可视化分析与管理层支持决策：熟练使用Fine BI设计可交互业务仪表盘，涵盖资产全景、渠道效能、资产质量、客户价值分析等模块，通过API接口对接等方式，实现数据驱动管理；独立输出数据运营报告，向管理层及各省业务负责人提供数据支持。

五、信息安全及数据治理：负责汽车金融业务数据库的日常监控、性能调优、容灾备份等，推动数据质量治理（规则定义、元数据管理），确保关键分析字段准确率；保障公司各系统稳定运行，保证公司信息安全，有序运转。

六、跨部门协作：高效地与IT团队、业务部门（风控、销售、运营、财务）和产品部门沟通协作，理解需求，交付数据服务。

任职要求：

一、不超过36岁；

二、本科及以上；

三、计算机相关专业，以SQL/Python为基，RPA+BI提效，AI模型扩能，利用专业能力转化为可量化的业务收益。

四、计算机相关专业，以SQL/Python为基，RPA+BI提效，AI模型扩能，利用专业能力转化为可量化的业务收益。

五、3-5年以上金融数据运营经验（汽车金融/消费金融优先）。

六、至少参与1个完整的汽车金融项目，主导过数据治理、RPA流程优化等实战案例。

七、1、数据处理与分析能力：精通Python/SQL，熟练编写复杂SQL查询构建自动化数据管道，精通使用数据清洗、基础建模、数据可视化等工具；熟练使用BI工具。
2、业务运营与优化能力：精通RPA工具，开发自动化脚本；通过数据定位业务瓶颈，驱动流程重构。
3、技术开发与应用能力：能搭建轻量级数据应用，开发内部工具，对接外部系统；AI工具整合，应用机器学习模型提升运营效率。

八、具备诚信正直的品行，有良好的职业道德和职业操守，工作细心、认真负责，具有较强的责任心、沟通能力和学习能力，具有主动性、积极性和稳定性，抗压能力强。