数据科学家(金融)职位描述与岗位职责任职要求
职位描述:
岗位职责:
1、熟练使用Python进行金融信贷场景建模和业务洞察挖掘;
2、参与制定金融数字化方案,包括不限于产品政策、市场政策、审批政策、反欺诈政策和催收政策并参与实施;
3、主导或深度参与金融建模项目前期的数据清洗和后期的商业决策。
任职要求:
1、3年以上相关工作经验,信贷风控服务商或银行金融机构经验优先;
2、突出的数据分析能力,熟练使用Python;
3、具有很强的独立思考能力,能够站在公司角度出发制定相关策略;
4、较强的沟通能力和以目标为基础的团队协作意识;
5、需要具备一定的领导力和影响力,能够领导或影响相关部门从而实现公司政策落地。
篇2:数据科学家博士(R2)职位描述与岗位职责任职要求
职位描述:
职责描述:
1、了解课题的实际业务问题和需求,将复杂的工作问题翻译转化为循证和数据科学问题
2、设计和规划相关数据科学的解决方法及范围,进行大数据处理,开发建立机器学习或统计分析模型来提供以循证为基础的解决方案
3、提供有效的可视化数据和情节式陈诉来完成有影响力的综合报告
任职要求:
1、在以下其中一个或多个领域有很强的阅历
2、计算机科学;统计学;经济学;计算语言学
3、在循证和深度学习领域有一定的工作经验和切身体会
4、能提供切实案例证明具有开发建立多种数学模型的经验和技能,包括先进的机器学习建模和统计学验证及方法论
5、具有优秀的计算机编程技能并熟悉一种或多种开发平台
6、拥有不断进取的精神和开放的胸怀
7、对R语言,Python有深层次的理解和较强的实用能力
8、熟悉SQL、Java计算机语言应用能力
9、计算机或统计学硕士毕业,博士优先考虑
10、在机器学习或统计分析领域有三年以上工作经验
11、英语口语流利
篇3:数据科专家科学家(P6P8)4职位描述与岗位职责任职要求
职位描述:
职责描述:
1.建立完整科学的业务指标监控;通过主动的数据分析,建立统计模型来帮助业务挖掘增长提升机会,并具备体系化和产品化的能力;
2.和产品技术团队共同发现、孵化算法/产品类项目,并参与项目的共同推进;
3.非常强的跨团队合作能力和沟通能力。
任职要求:
1.统计,应用数学,运筹学,经济学或者类似专业的教育背景,至少3年数据分析工作经验;非常好的统计的基本知识;
2.熟悉数据库基本原理和结构,能熟练运用SQL,独立且高效地完成数据的提取及分析,具备一定的算法能力更佳;
3.熟练地使用数据分析相关的语言例如R,Python等;
4.具备良好的产品业务感觉和数据敏感度,能从海量数据提炼核心结果,并用简洁清晰的方式呈现数据分析背后的业务逻辑;
5.有出色的结构化思维能力,能够很好地把分析的结果转化成产品和业务决策;
6.有良好的跨团队、部门沟通及资源整合能力,能够独立开展研究项目。
篇4:数据科学家职位描述与岗位职责任职要求
职位描述:
职责描述:
"负责MIG多产品业务的海量数据分析工作;
搭建产品的用户行为数据指标体系,用数据驱动各个产品改进;
负责产品和运营核心策略的分析建模,指导业务科学决策;
设计和分析A/BTesting实验,并将实验分析结果转化为可行的业务策略;
探索产品生命周期、产品健康指数、产品增长机会等;
自驱开展专题数据研究,通过数据驱动产品体验优化和用户增长。
任职要求:
"计算机科学、数据科学、机器学习、统计学、应用数学等领域硕士及以上学历;
5年以上数据科学相关岗位的工作经验;
有系统性数据分析方法论的沉淀,熟悉常用的统计方法如:线性回归、逻辑回归、实验设计、聚类、分群等,熟悉主流统计分析软件,数据挖掘的常用算法,能够进行海量数据处理和挖掘;
有设计和分析A/BTesting的经验;
有应用机器学习进行业务建模的经验,根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法;通过数据探索和模型的输出进行分析,给出分析结果;
熟练使用SQL/Hive语句,有数据建模、分布式数据挖掘项目经验;
熟练使用Python/R/SAS等数据分析工具;
熟练使用EXCEL/Tableau等数据可视化工具。
篇5:研发部数据科学家职位描述与岗位职责任职要求
职位描述:
职责描述:
"负责多产品业务的海量数据分析工作;
搭建产品的用户行为数据指标体系和产品研发数据指标体系,用数据驱动业务增长;
负责产品和运营核心策略的分析建模,指导业务科学决策;
设计和分析A/BTesting实验,并将实验分析结果转化为可行的业务策略;"
任职要求:
"计算机科学、数据科学、机器学习、统计学、应用数学等领域硕士及以上学历;4年以上数据科学相关岗位的工作经验;
有系统性数据分析方法论的沉淀;
有应用机器学习进行业务建模的经验,
熟练使用SQL/Hive语句;
熟练使用Python/R/SAS等数据分析工具;
符合以下条件优先:有Spark等平台的海量数据处理经验;有国内外互联网公司或其他行业的数据科学或用户增长经验;有机器学习博士学位"