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【招聘】平安银行招资深数据、算法、大数据总

2020-08-06 09:03

  1.深度参与集团个人金融四通一平工程,特别是依托集团数据优势,结合综合金融战略,挖掘全生命周期并紧密结合场景的客户经营优化机会,包括实现获客、迁徙、促活、留存、体验以及客户价值提升等在内的目标;

  2.对接集团内各专业公司业务和数据接口,完成从机会识别、价值潜力评估、数据附能方案设计、数据输出实现以及业务效果追踪、迭代优化、复盘并总结最佳案例在内的全过程的项目实施;

  3.站在集团层面,通过数据洞见和分析,挖掘集团级和跨专业公司的客户经营优化重点机会,并进行开发和交付,最终获得突破性业务成果;

  4.建立和运营个金数据治理管理体系,建立起元数据管理、标签管理、数据质量管理的制度规则,开展日常数据治理管理活动(例如数据质量报告等),协同技术团队完善数据治理IT工具的建设和使用推广。

  3.拥有金融、互联网等领域数据治理经验,对数据治理管理体系比较熟悉,能够开展对于数据质量、标签建设、元数据管理等运营管理活动;

  4.熟练掌握至少一种数据分析语言(如SQL、Python、R等),可进行商业分析、数据建模;熟悉多种模型算法,如逻辑回归、SVM、神经网络、决策树、贝叶斯等,有较丰富的模型业务应用经验;

  5.抗压能力强,能适应快节奏的工作,具备优秀的战略思维和结构化分析能力以及较强的商业和数据敏感度;

  6.来自于互联网公司客户经营领域及金融公司内的从事数据治理、中后台算法建模以及大数据分析相关岗位的候选者优先。

  1、深度参与集团个人金融项目,打造海量个人客户的开拓和发展战略以及以客户为导向的综合金融平台;

  2、以数据为基础,以科技为动力,推动客户驱动的业务发展战略的制定,部署和实施;

  3、围绕客户和用户,依托集团亿级用户数据,挖掘重点场景,利用AI/机器学习,优化算法,总结客户洞察,推动客户迁徙,增加客户忠诚度,提升客户价值;

  4、协调项目资源,跟踪项目进展,对接相关产品、运营及数据部门,总结并沉淀项目产出,形成数据服务和数据产品。

  3、精通常见的机器学习算法(如逻辑回归、SVM、神经网络、决策树、贝叶斯等),熟悉深度学习及相关框架;

  4、熟悉并掌握至少一种模型开发数据分析语言,如python、R、SAS等,有较丰富的模型业务应用经验,具备较强的商业和数据敏感度;

  2、建立数据管理机制,制定相关规范制度,包括但不限于数据治理、数据经营、数据应用、数据修改、数据补录等一系列管理办法,并结合业务需求,持续且有计划的提升数据质量;

  3、配合业务部门,评估并接入内外部有业务价值的数据来源,细化数据颗粒度,为业务问题解决和各种业务需要提供数据依据;

  4、结合业务需要,构建特殊资产数据标签体系,包括债务人(含担保人等)、资产、特管队伍、生态圈用户(律师、催收公司、投资者等)等,满足业务分析、报表统计和建模需要;

  5、结合业务需求,规划建设特殊资产画像体系并持续迭代优化,包括但不限于债务人画像,律师画像,生态圈用户画像等;

  6、结合业务需要,构建特殊资产经营管理报表体系,实现数字经营分析、过程督导追踪、绩效管理等去手工化,提升管理和经营效率;

  7、结合智能应用规划目标,搭建智能应用体系,丰富应用场景,形成智能应用解决方案,负责监控并优化模型效果,不断提升清收经营和管理智能化。

  2、拥有3年以上数据建设经验,且真实参与过大型业务系统或平台建设项目,具有很强的业务思维和沟通能力;

  3、对数据敏感,具备很强的数据分析、挖掘、加工能力,熟练应用主流的数据分析软件和工具;

  4、思维活跃,积极思考,有主见,主动汇报,有较强的表达、总结、汇报及PPT呈现能力;

  5、具备丰富的项目管理经验,可独立主导和推动项目按计划实施落地,达成目标;

  4、挖掘内外部交易、交互及行业数据,洞察业务机会,实现精准流程、服务及营销。

  1、针对金融数据做一些机器学习算法的应用,优化搜索、产品推荐、营销和广告投放的效果;

  4、和业务需求洽谈、抽象出数据应用点,并规划项目的实施路线、主动创新,发现算法应用点,具有分析能力,能够撰写常规的策略运营和分析报告。

  6、有模型上线,封装API者,优先考虑,熟悉Redis,ELK,sparkstreaing等平台优先;

  3、对前端工程化与模块化开发有一定了解,并有实践经验(如RequireJS/SeaJS/KISSY等);

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