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工作职责:
1. 数据挖掘与分析
a. 从多个数据来源提取、清洗并整合数据,支撑后续分析与建模需求。
b. 深入挖掘信贷客户行为数据,发现潜在风险点与业务增长机会。
c. 运用数据可视化工具及编程语言输出分析报告与交互式仪表盘。

2. 风险评估模型的构建与优化
a. 设计并实现信用评分模型,提升贷款审批决策的精准度。
b. 对现有模型进行持续迭代优化,保障其稳定性与预测能力。
c. 借助A/B测试和交叉验证方法评估模型表现,推动模型升级落地。

3. 个贷不良处置策略优化
a. 分析违约资产相关数据,提炼关键特征与演变趋势。
b. 开发回收预测模型,量化不同处置方案的成本与收益。
c. 联合法务部门及外部合作方,改进不良资产处理流程与执行效率。

4. 客户细分与营销策略支持
a. 应用聚类与分类算法对客户群体进行精细化划分。
b. 为市场团队提供数据洞察,辅助制定个性化推广方案。
c. 评估营销活动成效,优化资源投入方向与渠道组合策略。

5. 数据治理与合规管理
a. 确保所有数据分析与建模操作符合内部规范及监管标准。
b. 参与数据质量体系建设,维护数据的准确、完整与一致。
c. 协同法务与合规部门完成数据审查及相关风险评估任务。

教育背景:
● 硕士及以上学位,专业涵盖数据科学、统计学、计算机科学、数学、金融工程或相近方向。
● 拥有博士学位或持有CFA、FRM等专业资质者优先考虑。

工作经验:
● 具备3-5年相关领域从业经历,有在金融科技公司、银行或信贷机构担任数据科学家岗位经验者优先。
● 熟悉信贷业务全流程及风控机制,具备个人贷款不良数据处理经验者优先。

技术与能力:
● 编程与数据分析:精通Python(熟练使用Pandas、NumPy、Scikit-learn等库)或R语言,掌握SQL与NoSQL数据库操作,能高效运用Tableau、Power BI等可视化工具。
● 机器学习与建模:了解常用机器学习算法与深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch),具有实际建模与调优经验。
● 大数据处理:熟悉Hadoop、Spark等大数据技术,具备大规模数据集处理与分析能力。
● 行业知识:理解金融科技行业运作模式与发展动态,掌握信贷风险管理体系与监管要求,对个贷不良资产处置流程有系统认知。
● 沟通与协作:具备良好表达与协调能力,可跨部门推进项目协同。
● 职业素养:责任心强,自我驱动,重视数据安全与合规原则,恪守职业操守。
2026-06-26 12:26
IP属地:广东广州

职位福利

硕士3-5年
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广东盈峰正和数字科技有限公司
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