深圳·福田区
职位详情
岗位职责：
1. 客户数据分析
- 深入分析客户相关数据，涵盖客户基本资料、交易行为、资产情况及消费习惯等，通过数据清洗、整合与深度挖掘，识别客户画像与核心需求，为精准化运营提供有力的数据支撑。
- 持续监控客户数据动态，捕捉客户行为演变趋势，及时识别高价值客户与潜在风险客户，输出详实的数据分析报告并提出可落地的优化建议。
2. 模型构建与优化
- 结合客户数据特征，协同业务部门设计并实施客户相关模型，包括客户分群模型、流失预测模型、交叉推荐模型、客户定价策略模型等，提升模型在实际场景中的应用效果。
- 应用机器学习与数据挖掘技术持续迭代模型算法，提高预测精度与稳定性，确保模型适配业务演进与市场变化。采用A/B测试等方式验证模型表现，并依据结果进行调优与完善。
3. 效果评估
- 搭建科学的效果评估体系，开展数据追踪与绩效分析，从覆盖规模、收益增长、成本控制等多个维度量化评估项目投入产出比（ROI）。
- 基于评估结论提炼关键洞察，为后续战略规划、策略制定与执行优化提供数据支持，助力提升资源配置效率与业务决策水平。
4. 数据可视化与沟通协作
- 将复杂的数据结论和模型输出转化为清晰直观的可视化图表，便于非技术团队理解与使用。
- 与银行内部多个职能部门（如市场营销、产品开发、客户服务、风险管理等）保持高效联动，深入理解业务诉求与痛点，提供专业的数据咨询与技术赋能，推动数据在业务创新中的深度应用。
任职要求：
1. 教育背景
- 本科及以上学历，数学、统计学、计算机科学、信息管理、金融工程等相关专业优先
2. 专业技能
- 精通主流数据处理与分析工具，如 Python（Pandas、Numpy、Scikit-learn 等）、SAS、SQL，能独立完成数据提取、清洗、建模与分析全流程工作。
- 掌握常见机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等，具备将其应用于实际业务场景的能力。
- 具备扎实的统计学基础，熟悉常用统计方法与假设检验流程，能够熟练使用 Python 或 SAS 等工具进行数据建模与分析。
- 熟悉 Tableau、PowerBI 等数据可视化工具者优先（可选）
3. 工作经验
- 具备2年及以上数据分析或挖掘相关工作经验，有金融行业特别是零售银行或对公业务领域建模项目经历者优先。
- 熟悉零售银行运作流程与客户管理机制，了解客户生命周期管理、市场细分策略、产品定价逻辑等知识，能将分析成果有效转化为业务行动方案。
4. 能力素质
- 具备优秀的逻辑思维与问题拆解能力，能快速把握复杂业务问题本质，并通过数据分析提出创新解决方案。
- 对数据具有敏锐洞察力，善于从大量信息中挖掘潜在规律与商业价值。
- 具备良好的跨团队沟通能力与协作意识，能与不同职能团队高效配合，共同推进项目落地与目标达成。
- 工作态度严谨，责任心强，具备较强的职业素养，能在压力下高效完成各项任务与项目交付
1. 客户数据分析
- 深入分析客户相关数据，涵盖客户基本资料、交易行为、资产情况及消费习惯等，通过数据清洗、整合与深度挖掘，识别客户画像与核心需求，为精准化运营提供有力的数据支撑。
- 持续监控客户数据动态，捕捉客户行为演变趋势，及时识别高价值客户与潜在风险客户，输出详实的数据分析报告并提出可落地的优化建议。
2. 模型构建与优化
- 结合客户数据特征，协同业务部门设计并实施客户相关模型，包括客户分群模型、流失预测模型、交叉推荐模型、客户定价策略模型等，提升模型在实际场景中的应用效果。
- 应用机器学习与数据挖掘技术持续迭代模型算法，提高预测精度与稳定性，确保模型适配业务演进与市场变化。采用A/B测试等方式验证模型表现，并依据结果进行调优与完善。
3. 效果评估
- 搭建科学的效果评估体系，开展数据追踪与绩效分析，从覆盖规模、收益增长、成本控制等多个维度量化评估项目投入产出比（ROI）。
- 基于评估结论提炼关键洞察，为后续战略规划、策略制定与执行优化提供数据支持，助力提升资源配置效率与业务决策水平。
4. 数据可视化与沟通协作
- 将复杂的数据结论和模型输出转化为清晰直观的可视化图表，便于非技术团队理解与使用。
- 与银行内部多个职能部门（如市场营销、产品开发、客户服务、风险管理等）保持高效联动，深入理解业务诉求与痛点，提供专业的数据咨询与技术赋能，推动数据在业务创新中的深度应用。
任职要求：
1. 教育背景
- 本科及以上学历，数学、统计学、计算机科学、信息管理、金融工程等相关专业优先
2. 专业技能
- 精通主流数据处理与分析工具，如 Python（Pandas、Numpy、Scikit-learn 等）、SAS、SQL，能独立完成数据提取、清洗、建模与分析全流程工作。
- 掌握常见机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等，具备将其应用于实际业务场景的能力。
- 具备扎实的统计学基础，熟悉常用统计方法与假设检验流程，能够熟练使用 Python 或 SAS 等工具进行数据建模与分析。
- 熟悉 Tableau、PowerBI 等数据可视化工具者优先（可选）
3. 工作经验
- 具备2年及以上数据分析或挖掘相关工作经验，有金融行业特别是零售银行或对公业务领域建模项目经历者优先。
- 熟悉零售银行运作流程与客户管理机制，了解客户生命周期管理、市场细分策略、产品定价逻辑等知识，能将分析成果有效转化为业务行动方案。
4. 能力素质
- 具备优秀的逻辑思维与问题拆解能力，能快速把握复杂业务问题本质，并通过数据分析提出创新解决方案。
- 对数据具有敏锐洞察力，善于从大量信息中挖掘潜在规律与商业价值。
- 具备良好的跨团队沟通能力与协作意识，能与不同职能团队高效配合，共同推进项目落地与目标达成。
- 工作态度严谨，责任心强，具备较强的职业素养，能在压力下高效完成各项任务与项目交付
2026-06-14 14:11
IP属地：广东深圳
职位福利
本科3-5年金融行业数据相关经验Power BI数据分析/挖掘经验TableauMATLABPythonSQL
信永中和会计师事务所（特殊普通合伙）
不需要融资 · 1000-9999人
鱼泡安全保障
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