• 11k-22k·18薪 经验3-5年 / 本科
    IT技术服务|咨询,科技金融 / 不需要融资 / 500-2000人
    岗位职责: 1.负责信贷风控、营销、反欺诈、决策支持等领域建模指标和模型体系开发; 2.参与模型管理,监控、评估模型表现,为业务条线提供策略建议。 任职要求: 1.具备3年及以上银行、互联网金融机构信用风险管理、营销拓客、交易反诈、反洗钱中至少一个领域的数据建模经验; 2.熟悉Python、SQL语言,以及Sklearn、Pandas、Numpy等常用组件,掌握LR、RF、XGB等常用机器学习算法; 3.熟练使用Tensorflow、Keras和Pytorch中至少一种深度学习框架者优先;熟悉NLP、CV、Graph、Audio中至少一个领域的常用深度学习算法,并有具体实践落地经验者优先。
  • 11k-22k·18薪 经验3-5年 / 本科
    IT技术服务|咨询,科技金融 / 不需要融资 / 500-2000人
    岗位职责: 1.负责信贷风控、营销、反欺诈、决策支持等领域建模指标和模型体系开发; 2.参与模型管理,监控、评估模型表现,为业务条线提供策略建议。 任职要求: 1.具备3年及以上银行、互联网金融机构信用风险管理、营销拓客、交易反诈、反洗钱中至少一个领域的数据建模经验; 2.熟悉Python、SQL语言,以及Sklearn、Pandas、Numpy等常用组件,掌握LR、RF、XGB等常用机器学习算法; 3.熟练使用Tensorflow、Keras和Pytorch中至少一种深度学习框架者优先;熟悉NLP、CV、Graph、Audio中至少一个领域的常用深度学习算法,并有具体实践落地经验者优先。
  • 15k-25k 经验1-3年 / 本科
    其他,金融 / 未融资 / 2000人以上
    1、参与和推动相关大数据应用算法的设计、研发与产品化,包括但不限于用户画像、个性化推荐、排序、行为预测、关系网络、精准营销等方向,为浙江农信各项业务赋能; 2、参与算法类产品的商业需求发掘、技术预研,以及推动业务方共同落地,并制定后续运营计划和优化计划,含标签开发、业务逻辑架构制定、模型优化调整等; 3、深入理解银行各项业务流程,充分应用数据分析技术,与业务团队紧密合作,深入挖掘不同商业场景中能够应用数据模型提升商业效益的关键点; 4、探索前沿人工智能算法理论进展(如deep learning),并且将优秀的算法应用到业务场景当中,提升业务效果。
  • 18k-25k·16薪 经验3-5年 / 本科
    金融业 / 不需要融资 / 500-2000人
    岗位描述 1、负责优化综合搜索、商城搜索等场景的电商结果排序,提升转化效率和搜索体验; 2、负责优化电商推荐场景的召回、排序等任务 岗位要求 1、在搜索、推荐等领域至少两年工作经验; 2、对机器学习、深度学习、nlp等有一定的理解和实践经历,有NER、文本分类等方向实践经验者优先 3、熟悉掌握Python/C++/JAVA/至少一门语言,熟悉常用算法和数据结构,有算法工程实践经验者优先; 4、良好的逻辑思维能力,对数据敏感,能够发现关键数据、抓住核心问题; 5、良好的沟通能力和团队协作能力,有强烈的上进心和求知欲,善于学习新事物。
  • 16k-32k·14薪 经验1-3年 / 本科
    数据服务|咨询,人工智能服务 / 不需要融资 / 150-500人
    岗位要求: 1. 负责信贷业务及其他业务用户增长与风险管理模型搭建; 2. 负责信贷业务及其他业务风控策略与增长策略的迭代优化; 3. 参与外部合作项目模型与策略开发,推动模型策略的上线、追踪、评估工作; 岗位职责: 1. 统计、数学、计算机、物理等理工科相关专业本科及以上学历; 2. 熟悉常用数据挖掘算法与模型,包含统计学习、机器学习、深度学习等建模方法; 3. 熟练使用 python、R 等一种以上编程语言,熟练使用SQL; 4. 具备良好的逻辑思维能力,具备较强的责任心与沟通能力; 5. 有信贷行业、互联网广告行业经验优先;
  • 25k-40k 经验3-5年 / 硕士
    金融 / 不需要融资 / 150-500人
    工作职责: 1、深入理解业务需求,运用机器学习/深度学习技术和工具,构建高效的算法和模型体系,支撑业务决策提供高质量模型和结果; 2、针对海量的数据进行分析和建模工作,具体包括目标制定、数据清洗和预处理、特征工程、模型构建和评价等; 3、针对个人用户和小微客户建立信用评价模型,对用户进行分层管理和风险控制; 4、持续跟踪业内先进技术,实现技术积累复制和规模效应。 任职资格: 1、硕士以上学历,具有数据科学、计算机、统计学、信息技术等背景,熟悉运营商、金融数据优先; 2、具备扎实的编程能力,拥有python、sql,pyspark等使用经验,熟练使用深度学习框架tensorflow、pytorch优先; 3、具有大规模数据建模经验,熟练掌握机器学习算法原理,有模型调优,部署监控等经验,有金融风控经验优先; 4、具有较强的数据敏感性和自驱力,在国内竞赛平台如kaggle、天池等获得优秀成绩者优先。
  • 10k-12k 经验3-5年 / 大专
    移动互联网 / 不需要融资 / 50-150人
    任职要求: 1、计算机或相关专业,有3年及以上的大数据仓库及数据治理相关经验; 2、精通大数据仓库模型设计,主题模型、逻辑模型、物理模型;; 3、精通数据仓库建模及设计,主数据建模; 4、熟练数据治理体系相关知识及有过数据治理项目实践经验; 5、精通Hadoop、Hive、Hbase、Impala、MySQL、Oracle等数据库; 6、精通SQL、存储过程、Spark开发技能; 7、精通kettle等数据采集工具; 8、精通Linux操作命令及Shell脚本
  • 10k-18k 经验3-5年 / 本科
    数据服务|咨询 / D轮及以上 / 500-2000人
    岗位职责: 1、参与数据中台模型开发; 2、保质保量完成上级交代的开发任务。 职位要求: 1、了解dataphin平台规范建模流程,或者了解阿里maxcompute计算平台的开发; 2、有2-3年数据建模经历,有完成交付经验的数据建模开发工程师; 3、熟悉hive,hadoop四大模块及其原理,熟悉关系型数据库性能调优方法。
  • 8k-12k 经验在校/应届 / 本科
    软件服务|咨询,IT技术服务|咨询,网络通信 / 不需要融资 / 2000人以上
    工作职责: 1. 通过对网络数据、运营数据的指标,采样业务数据,运用数据挖掘、机器学习等方法,进行风险监控与预测; 2. 对业务行为进行数据分析和建模,监控与预测客户需求热点和行为,为业务发展提供智能手段建议; 3. 与研发一起,将数据分析成果IT化,实现数据分析模型的应用研发; 4. 通过业务系统中海量数据,挖掘业务数据之间关系及规律,为行业提升竞争力解决方案提供依据; 5. 支撑业务涉及大数据需求实施、运营。 任职资格: 1. **本科及以上学历,统计学、应用数学、数据科学、计算机科学等领域硕士优先; 2. 对数据敏感,有系统化分析思维,自我驱动强,能通过数据主动发现问题并解决问题; 3. 掌握数据分析模型的逻辑回归模型、决策树模型、随机森林模型等模型原理、应用,根据模型结果对特征重要性评估的能力; 4. 至少精通python、R语言等其中一种数据挖掘工具; 5. 了解大数据处理框架:Hadoop、storm、Spark等平台的海量数据处理。
  • 30k-60k·16薪 经验3-5年 / 本科
    工具 / 上市公司 / 2000人以上
    团队介绍: 百度智能云金融联合建模团队。 工作地点:北京 上海 职位描述: 1.参与金融数据订阅服务和金融建模工具平台开发; 2.参与金融大数据ETL工具与离/在线特征服务构建开发; 3.参与金融主流机器学习算法与特征工程安全算子工程侧设计开发与性能优化; 4.参与客户技术问题咨询交流,参与项目POC与交付支持; 5.深入思考项目研发过程中的各项问题,促进团队工作效率和开发质量的提升; 6.充分发挥个人优势和各项特长,帮助团队和个人共同成长; 职位要求: 1.本科(*****)以上学历,三年以上服务端开发经验,具有互联网公司或ToB软件企业背景; 2.JAVA基础扎实,理解io、多线程等基础框架,熟练使用Spring、Mybatis、Spring Boot等主流开源框架,可以根据项目需要快速学习上手新的语言; 3.熟悉分布式系统的设计和应用,熟悉分布式、缓存、消息、分库分表等机制,能对分布式常用技术进行合理应用,解决实际问题; 4.熟悉Linux开发环境,熟悉Netty/Nginx/Mysql/Redis等服务配置部署,对生产环境问题排查有实际工作经验; 5.熟悉云原生Kubernetes,Docker,Chart相关开发和部署,有实际工作经验; 5.对业务有较深的理解,能够独立完成需求分析、设计、编码工作;具有良好的学习能力、团队协作能力和沟通能力; 7.追求**的设计规范和代码质量,具有较强的抽象能力,对系统可重用性、扩展性、可维护性有较多的思考与实践经验; 8.具有强烈的自驱力和上进心,愿意和团队共同成长,成就更好的自己和他人。 加分项: 1.有Python开发经验、算法相关工作经验或者机器学习知识基础优先; 2.对市面上大数据平台、建模平台有过使用或开发经验; 3.有金融行业数据、营销、风控在线服务建设经验者优先; 4.开源项目Owner、Committer或Contributor优先; 5.有极强的组织协调能力、善于表达者优先; 6.有极强的创业精神、乐观而皮实、合作共赢意识强烈者优先;
  • 10k-15k·13薪 经验不限 / 本科
    电商,金融 / 不需要融资 / 150-500人
    岗位职责: 1、负责各类风险模型的开发、测试、运行维护及评估优化,持续为风险决策提供支持,包括不限于贷前、贷中和贷后模型; 2、运用风险决策分析手段对客户的行为进行数据挖掘,研究客群特征,不断优化模型,持续改进资产质量; 3、负责跟进主流和最新的机器学习和深度学习的开源计算框架,研发适用于公司需求的机器学习的大规模计算平台 职位要求: 1. 本科及以上学历、经济、数学、统计学,计算机学等相关专业; 2.有建模分析工作经验优先,具有同类信贷产品或信用卡零售行业信贷风险建模经验者优先; 3.熟练使用支持LR、GBDT、XGBOOST或DNN等常用模型的开源工具,对机器学习开源工具的发展有持续的兴趣和跟进; 4. 较强的数据敏感度,熟悉信用风险的评级和量化模型开发,有完整模型项目开发经验; 5. 熟练掌握一门常用数据处理脚本语言, 如PYTHON,熟悉基于该语言的常用开源算法; 6. 具有较强的逻辑思维能力、数据挖掘分析能力,具备良好的敬业精神,有较强的团队协作能力、沟通能力和问题分析能力等。
  • 7k-10k 经验1年以下 / 硕士
    企业服务,金融 / 上市公司 / 500-2000人
    岗位职责: 1.根据项目或产品要求,配合上级领导,完成项目前期模型建模工作; 2.根据项目或产品要求,完成将客户需求抽象建立成数学模型工作; 3.根据项目或产品要求,撰写数学模型建模后的相关说明文档; 4.与研发工程师沟通配合,实现数学建模内,并验收验证。 任职要求: 1、985/211院校**硕士及以上学历,应用数学相关专业; 2、具有较强的数学建模和逻辑分析能力,善于应用理论模型解决项目或产品中的问题; 3、具有较强的沟通能力、协作能力、自学能力,乐观开朗,能够承受一定压力的工作; 4、大学数学专业均良好以上; 5、热爱从事计算机软件行业的优先。
  • 18k-30k 经验3-5年 / 硕士
    企业服务 / 未融资 / 150-500人
    岗位职责: 1.深入了解包括税贷、发票贷等在内的小微信贷产品属性、业务场景、客群特征、风险模式,开发与业务模式匹配的小微相关模型(评分模型、额度模型、定价模型等)并负责相关模型的维护、测试和迭代。 2.负责撰写数据分析报告、评分模型开发报告和日常监控报告。 3.负责开发模型监控报表,监测模型准确性、稳定性及区分能力,持续优化模型和策略体系。 4.以业务视角从数据中发现业务特征与潜在风险,为风控决策提供数据分析支持,并提供优化建议。 5.探索机器学习、图谱分析等新技术在信贷产品中的智能应用落地。 岗位要求: 1.硕士及以上学历,统计学、计量经济学、计算机等相关专业。 2.3年以上大型银行、金融机构等公司风险管理部建模经验,了解智能风控的新技术和发展趋势。 3.熟练使用Python、SQL或SAS,熟知主流建模算法的原理并有实际操作经验,包括:逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类、聚类分析、神经网络、xgboost等。 4.具有良好的沟通能力,较强的逻辑思维能力和创新能力。
  • 18k-30k 经验5-10年 / 硕士
    企业服务 / 未融资 / 150-500人
    岗位职责: 1.深入了解包括税贷、发票贷等在内的小微信贷产品属性、业务场景、客群特征、风险模式,开发与业务模式匹配的小微相关模型(评分模型、额度模型、定价模型等)并负责相关模型的维护、测试和迭代。 2.负责撰写数据分析报告、评分模型开发报告和日常监控报告。 3.负责开发模型监控报表,监测模型准确性、稳定性及区分能力,持续优化模型和策略体系。 4.以业务视角从数据中发现业务特征与潜在风险,为风控决策提供数据分析支持,并提供优化建议。 5.探索机器学习、图谱分析等新技术在信贷产品中的智能应用落地。 岗位要求: 1.硕士及以上学历,统计学、计量经济学、计算机等相关专业。 2.3年以上大型银行、金融机构等公司风险管理部建模经验,了解智能风控的新技术和发展趋势。 3.熟练使用Python、SQL或SAS,熟知主流建模算法的原理并有实际操作经验,包括:逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类、聚类分析、神经网络、xgboost等。 4.具有良好的沟通能力,较强的逻辑思维能力和创新能力。
  • 20k-30k 经验不限 / 本科
    专业服务|咨询 / 未融资 / 150-500人
    工作职责 1、独立完成建模方案设计、模型开发及部署,运用各类算法研发反欺诈规则和风险模型,并对现有模型进行优化完善; 2、独立完成业务场景模型构建,运用数据分析工具和技术对实验数据进行处理和挖掘,提供数据参考和支持实验决策。设计和实现实验平台功能,向实验者和管理层提供科学的数据分析结果。协助实验团队制定实验计划和方案,根据实验需求提供数据支持和解決方案。跟踪实验过程中的数据变化和趋势,及时发现和处理数据异常和问题; 3、深入挖掘用户行为数据,构建客户风险画像,刻画客户风险特征,找到潜在风险客户,并制定相应风险策略。 任职资格 1、本科及以上学历,数学、统计学、计算机等相关专业优先;具有保险、银行、持牌消金、头部互金、金融科技公司模型及策略相关工作经验优先; 2、至少能熟练使用Python/ Spark/R其中一种分析及建模工具,数据挖掘及建模经验丰富,能够有效利用LR、xGBoost、LightGBM等机器学习算法以及神经网络等深度学习算法构建特征与模型; 3、具备优先的模型建构能力,能够从具体业务场景抽象成模型,并落地解决业务问题; 4、独立完成项目经验优先,结构化思维,分析能力强、能独立解决问题、沟通表达优秀者优先; 5、对保险反欺诈优先,对全生命周期风控管理流程有深刻的理解,并掌握各环节的风控要点及风控策略制定逻辑。