职位描述：

基于海量数据构建用户画像和知识图谱,实现对客户的个性化推荐,熟悉互联网数据抓取和内容推荐;
负责BI、数据集市、数据分析门户的建设及维护;
进行数据分析产品的研究和开发,通过数据建模对业务部门提供营销支持,部署模型上线并持续优化算法;
利用大规模机器学习算法建立一套完善的风控模型体系;
从个人征信数据、行为数据、互联网数据等出发,构建面向个人信贷的大数据金融信用风险预测模型,包括但不限于申请评分卡、行为评分卡、催收评分卡等以应用于贷款的自动化和人工授信审批;
建立个人信用评分体系,根据客户贷前、贷中、贷后的数据和行为表现,结合产品特点,建立信用评分模型,包括建模、开发、跟踪、实施,并不断改进评分效果;
根据项目需求,指导数据标准通过数据模型落地,与源数据系统对接等;建立和维护信贷资产质量分析体系,设计和开发反欺诈数学模型,建立完善的欺诈检测系统,实现信贷资产质量监测预警系统;
通过模型在业务场景中返回的数据,进行模型迭代、修正、优化,提升模型表现;
根据不同贷款产品的风险特征,设计并开发风险定价模型,并开展相关风险计量工作
参与项目尽调,判断对接业务、产品适合性及初步产品方案。

任职要求：

具备5年以上银行工作经历及3年以上互联网大数据分析经验,熟悉银行对公业务、零售业务、同业业务,熟悉互联网金融业务;
熟练掌握SQL语言,熟练使用Python、R、SAS等至少一种数据挖掘工具,熟练TensorFlow、Pytorch、Keras等深度学习工具;
具备丰富的银行数据分析项目经验,包括但不限于个性化推荐、精准营销、风控模型建立等;
参与过企业模型评分的开发和上线部署;
熟悉统计理论和数据挖掘算法,包括逻辑回归,决策数,随机森林等,熟练掌握风险计量、SAS/R、SQL工具和决策树构建软件;
熟悉经济、金融和法律有关知识,熟悉风险管理政策制度,熟悉互联网金融风控特点,了解线上、线下风控技术,专注于研究大数据征信和信用评审系统;
具有较强的学习能力和团队合作精神,能承受工作压力。

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