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崗位職責(zé)： 1、 深入了解個(gè)人信貸業(yè)務(wù)模式和流程、分析線上客戶(hù)的屬性及行為數(shù)據(jù)，針對(duì)用戶(hù)各類(lèi)數(shù)據(jù)，探索和提取與風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)營(yíng)、獲客相關(guān)的特征變量，建立業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，了解同行業(yè)新模型及分析技術(shù)，結(jié)合業(yè)務(wù)現(xiàn)狀進(jìn)行模型優(yōu)化； 2、 通過(guò)特征挖掘與建模，圍繞業(yè)務(wù)端到端提出優(yōu)化建議，并推動(dòng)落地產(chǎn)生實(shí)際貢獻(xiàn)：包括不限于不同渠道客群特征分析，制定投放策略?xún)?yōu)化方案、客群額度、定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)過(guò)件率策略?xún)?yōu)化方案、挖掘客群營(yíng)銷(xiāo)響應(yīng)，制定經(jīng)營(yíng)策略?xún)?yōu)化方案； 3、負(fù)責(zé)挖掘與分析各類(lèi)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建立用戶(hù)畫(huà)像，并通過(guò)算法模型提升風(fēng)控和反欺詐能力，以數(shù)據(jù)推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)決策，并提升決策效率； 4、負(fù)責(zé)公司數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)和構(gòu)建，包括數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)指標(biāo)的制定、數(shù)據(jù)源的設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)采集的設(shè)計(jì)等； 5、對(duì)支付類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的挖掘與分析，形成一套完整的特征變量體系以及支付類(lèi)數(shù)據(jù)在風(fēng)控與營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景下的通用與定制模型產(chǎn)品等； 崗位要求： 1、本科及以上學(xué)歷， 統(tǒng)計(jì)/數(shù)學(xué)/計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)優(yōu)先，具有3年左右信貸風(fēng)控領(lǐng)域建模經(jīng)驗(yàn)或信貸營(yíng)銷(xiāo)建模經(jīng)驗(yàn)；有支付業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先； 2、具備3年以上數(shù)據(jù)挖掘和信用風(fēng)險(xiǎn)模型建模經(jīng)驗(yàn)，熟悉業(yè)界常用的數(shù)據(jù)分析模型及算法，對(duì)邏輯回歸、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GBDT、BOOSTING算法、SVM模型等有深度了解；具備扎實(shí)的編程基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法基礎(chǔ)； 3、至少熟練掌握一門(mén)編程開(kāi)發(fā)語(yǔ)言；能熟練使用SAS/R/Python/Spark等進(jìn)行數(shù)據(jù)建模分析，熟練掌握SQL數(shù)據(jù)庫(kù)技能； 4、對(duì)數(shù)據(jù)敏感性、安全性、具有優(yōu)秀的業(yè)務(wù)理解、具有數(shù)據(jù)分析和解決問(wèn)題能力，對(duì)于把大數(shù)據(jù)和分析算法的結(jié)果能夠應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值具有強(qiáng)烈的熱情。 入職單位為：通聯(lián)支付子公司通華匯信。