工作职责 1、深入了解互联网贷款业务的市场动态，产品属性、业务场景、客群特征、风险模式，基于海量数据进行衍生变量挖掘，构建各类特征标签和风险特征集市； 2、负责第三方外部资信底层数据挖掘和建模评估； 3、与业务团队深度合作，完成需求沟通对接，评估框架体系设计和数据分析挖掘等工作。 岗位要求 1、研究生及以上学历，统计学、应用数学、计算机、通信等理工科相关专业，工作经验3年左右； 2、熟练使用python，熟悉SQL,Hive,Spark，Hadoop，具备扎实的数据分析功底；熟悉常用数据挖掘算法与模型，熟悉逻辑回归，树模型、无监督、神经网络等建模方法； 3、具备消费金融风险模型开发经验和大数据挖掘/分析经验；优秀的逻辑思维能力，高度的业务和数据敏感性； 4、有金融信贷行业风控数据挖掘或建模经验，有风控策略经验、征信挖掘经验为加分项。

职位职责： 1、通过数据分析、特征挖掘、逻辑推理等方法，还原互联网风险事件链路，主导风险案事件分析； 2、通过风险分析提炼风险规律与特征，实现风险数据标准化沉淀，从而推动业务逻辑优化、防控规则、模型与数据产品的升级； 3、深入了解风控业务，总结案事件分析的方法论，并推动产品化沉淀。 职位要求： 1、统计、数学、计算机等类数据专业毕业，熟练使用 SQL，数据意识强； 2、熟悉互联网数据与风控业务，2年以上互联网风控策略或案件分析工作经验； 3、逻辑思维能力强，好奇心强，善于钻研与挖掘； 4、沟通协同能力强，善于寻求不同资源完成工作。

职位职责： 1、通过数据分析、特征挖掘、逻辑推理等方法，还原互联网风险事件链路，主导风险案事件分析； 2、通过风险分析提炼风险规律与特征，推动业务逻辑优化、防控规则、模型与数据产品的升级； 3、深入了解风控业务，总结案事件分析的方法论，并推动产品化沉淀； 4、通过推动资源的运营，最大化的发挥数据智能在风控安全领域的应用。 职位要求： 1、统计、数学、计算机等类数据专业毕业，熟练使用 SQL，数据意识强； 2、熟悉互联网数据与风控业务，2年以上互联网风控策略或案件分析工作经验； 3、逻辑思维能力强，好奇心强，善于钻研与挖掘； 4、沟通协同能力强，善于寻求不同资源完成工作。

职位描述 1、负责商业化风控数据仓库的建设，构建各垂直应用的数据集市； 2、定义并开发业务核心指标数据，负责垂直业务数据建模； 3、根据业务需求，提供大数据计算应用服务，并持续优化改进； 4、参与风控数仓应用数据开发工作，支持业务需求。 任职要求 1、有Hive、Kafka、Spark、Flink、HBase等两种以上两年以上使用经验； 2、熟悉数据仓库理论方法及ETL相关技术，对于数据的架构和设计有一定的思考，具备良好的数学思维和建模思维； 3、熟练使用Java、Python编程语言； 4、熟悉分布式计算框架，掌握分布式计算的设计与优化能力，了解流式计算； 5、有很强的学习、分析和解决问题的能力，良好的团队合作意识，较强的沟通能力； 6、有风控业务、画像业务背景优先。

岗位职责：1、数据监控和分析，理解业务逻辑，及时察觉数据波动并深入分析原因，迅速定位业务异常和风险点，提供解决方案2、数据决策支持，负责数据分析，为整体风控策略提供数据支持3、推动策略升级，通过分析数据提炼作弊特征，优化风控策略4、建立全面的指标体系，监控和数据看板职位要求：1、计算机科学、数学、统计等理工科相关专业本科及以上学历2、熟练MySQL、Sqlserver、Hive等数据库及相关应用技能3、具备良好的学习和适应能力，具备出色的沟通协调能力，具备一定的项目推动能力

工作职责: 1.梳理、制定和完善现金贷/消费分期产品的全流程风险策略，包括信用政策、授信政策、审批流程、风控建模等。 2.负责数据分析与特征工程，基于数据的深入挖掘来加深对用户行为的理解，并提炼有效的入模变量与规则策略； 3.协助测算并设定金融产品的各项风险指标，并制定跟踪策略报告。 4.根据业务目标需要，对制定的风险策略做定期的数据分析，根据分析结果对策略做持续的优化迭代。 5.搭建监控体系，包括告警、监控指标等，并用报表的形式对监控情况做输出汇报。 任职资格: 1. 本科以上学历，金融、数学、统计等相关专业背景。 2. 3年以上互联网现金贷，消费金融公司的风险建模/策略经验。 3. 对东南亚、北美市场有一定认识和了解，有浓厚兴趣深耕。 4. 熟悉基本的数据分析工具、SAS、R语言、PYTHON等，并能通过分析不断优化风险策略。 5. 学习能力强，具有良好的团队协作精神、抗压性好，结果导向。

● 建设快驴数据仓库，开发优化数据模型，支持业务方的数据需求； ● 梳理业务系统和操作流程，提高数据生产质量； ● 建设数据服务，支持业务系统的数据需求； ● 数据治理、保证数据准确性、一致性； ● 数据分析与挖掘，发现数据中的价值； ● 指导团队新同学。 岗位基本要求： ● 3年以上数据开发经验，精通SQL、了解数据仓库建模理论； ● 熟悉大数据生态技术，如Hadoop/Hive/Spark等，了解大数据下的性能优化； ● 对数据敏感，有较强数据分析和解决问题能力； ● 积极沟通，工作主动，愿意尝试新的技术、业务领域。 加分项： ● 有多主题域数据建模经验； ● 熟悉统计原理，有数据挖掘经验； ● 有团队管理经验； ● 了解数据治理和多维数据分析； ● 有供应链、财务方向的数据建模经验。

岗位职责： 1、主要负责快手主站和新产品的账号安全、社区、UGC内容、反爬、运营活动反作弊； 2、 深入了解短视频社区风控业务场景，基于用户投诉反馈和业务数据进行分析与风险策略挖掘，找到关键问题，设计合理有效的产品方案和评估方法，并主导落地； 3、建立数据监控体系，与相关部门进行有效沟通，对风控策略效果进行准确评估并进行持续迭代。 岗位要求： 1、较好的数学或统计学教育背景； 2、1年以上产品设计经验，有数据挖掘分析经验，熟悉数据分析工具； 3、优秀的逻辑思维能力，高度的业务敏感性与数据敏感性； 4、较强的沟通协调能力和主动性，为结果负责； 5、良好的学习意愿和学习能力，能够快速掌握工作所需技能。

【注：岗位未来需要base海外，介意者慎投】 岗位职责： 1、负责业务数仓建设和主题指标体系的开发，支持各业务线的数据需求； 2、负责离线数据应用服务（如数据同步、离线ETL等）的技术架构设计和落地实现，优化数据链路性能； 3、负责数据治理的相关工作，实现业务数据资产化管理。 任职要求： 1、精通维度建模理论，具备数据仓库模型设计相关经验，深入了解数据仓库体系，并支撑过实际业务场景； 2、具备较强的coding和sql能力，熟悉hadoop生态中的常用组件和基本原理，了解数据倾斜等分布式场景常见问题的解决方案； 3、善于沟通，对业务敏感，能快速理解业务背景，具备优秀的技术与业务结合能力； 4、有大数据实时系统/实时数仓相关研发经验优先； 5、熟悉AWS 技术生态体系，有用户画像，风控系统，指标系统等数据中台建设经验优先。

岗位职责： 1、独立完成建模方案设计、模型开发及部署，运用各类算法开发包括营销响应、流失预警等营销模型及反欺诈规则、申请评分、额度模型、行为评分、催收评分等风险模型，并对现有模型进行优化完善； 2、配合商务进行客户需求沟通、方案讲解及咨询支持，对客户提出的业务痛点提供有效的解决方案及量化的决策建议； 3、充分了解客户业务端审批流程及风险表现，结合用户特征，制定或优化贷前、贷中及贷后风控策略；为客户提供用户分层筛选、差异化营销手段等策略建议； 4、根据客户需求，独立带领项目成员进行咨询项目的实施，包括方案设计、项目计划安排、实施过程管理、项目质量把控、报告撰写及交付汇报； 5、其他创新探索工作：深入挖掘用户行为序列数据，设计特征维度框架及指标体系结构，进行特征开发；探索如图算法等创新算法实践及应用，并进行充分工程验证后推广应用在已有业务中。 岗位要求： 1、硕士及以上学历，数学、统计学、计算机等相关专业优先；5年以上银行、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； 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、对零售信贷市场、信贷产品形态有一定的认知度，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； 4、具备独立思考的能力，逻辑严谨，对数据敏感，善于发现. 探索并解决问题，自我驱动力强； 5、具备较强的抗压能力，踏实、勤奋、细心，愿意并乐于接受新尝试、新挑战，探索创新主动性强。

职位描述 1、支撑广告场景的流量反作弊业务，构建基于机器学习或深度学习模型的识别系统，为流量提供识别风险的核心能力 3、运用各类异常检测方法对流量日志、用户行为数据进行分析与建模，进行风险pattern挖掘和识别 4、建立完善的在离线异常指标监控体系，能迅速高召回的发现及定位疑似作弊行为； 任职要求 1、2年及以上反作弊/风控工作经验，熟练Python/pySpark，熟悉SQL，有良好的编程风格； 2、对数据敏感，熟悉常用机器学习/数据挖掘/深度学习/异常检测算法，并有一定实践经验； 3、有用户行为分析、社群关系挖掘相关经验者优先； 4、有端安全、广告反作弊、广告风控算法及相关领域工作经验者优先。

岗位职责： 1、独立完成建模方案设计、模型开发及部署，运用各类算法开发包括营销响应、流失预警等营销模型及反欺诈规则、申请评分、额度模型、行为评分、催收评分等风险模型，并对现有模型进行优化完善； 2、配合商务进行客户需求沟通、方案讲解及咨询支持，对客户提出的业务痛点提供有效的解决方案及量化的决策建议； 3、充分了解客户业务端审批流程及风险表现，结合用户特征，制定或优化贷前、贷中及贷后风控策略；为客户提供用户分层筛选、差异化营销手段等策略建议； 4、根据客户需求，独立带领项目成员进行咨询项目的实施，包括方案设计、项目计划安排、实施过程管理、项目质量把控、报告撰写及交付汇报； 5、其他创新探索工作：深入挖掘用户行为序列数据，设计特征维度框架及指标体系结构，进行特征开发；探索如图算法等创新算法实践及应用，并进行充分工程验证后推广应用在已有业务中。 岗位要求： 1、硕士及以上学历，数学、统计学、计算机等相关专业优先；5年以上银行、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； 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、对零售信贷市场、信贷产品形态有一定的认知度，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； 4、具备独立思考的能力，逻辑严谨，对数据敏感，善于发现. 探索并解决问题，自我驱动力强； 5、具备较强的抗压能力，踏实、勤奋、细心，愿意并乐于接受新尝试、新挑战，探索创新主动性强。

职位描述 1、支撑广告场景的流量反作弊业务，构建基于机器学习或深度学习模型的识别系统，为流量提供识别风险的核心能力 3、运用各类异常检测方法对流量日志、用户行为数据进行分析与建模，进行风险pattern挖掘和识别 4、建立完善的在离线异常指标监控体系，能迅速高召回的发现及定位疑似作弊行为； 任职要求 1、2年及以上反作弊/风控工作经验，熟练Python/pySpark，熟悉SQL，有良好的编程风格； 2、对数据敏感，熟悉常用机器学习/数据挖掘/深度学习/异常检测算法，并有一定实践经验； 3、有用户行为分析、社群关系挖掘相关经验者优先； 4、有端安全、广告反作弊、广告风控算法及相关领域工作经验者优先。

岗位职责： 1、以量化分析为基础，完成并持续优化信贷准入与授信政策的设计开发工作，有效识别反欺诈与信用风险； 2、跟踪策略实施情况，并对出现的风险案件进行深度挖掘，持续完善风控体系； 3、负责信贷策略的优化分析、部署和测试； 4、动态监测资产表现及贷中各节点运行状况，完善预警响应机制，识别风险并出具解决方案； 5、三方数据评估分析，输出评估报告，并出具应用方案，解决业务问题； 6、与技术部门、业务部门沟通推进相关合作项目落地； 7、用户风险画像分析，客群变化监测和模型性能监测。 岗位要求： 1、**本科及以上学历，数学、计算机、统计学或金融等相关专业者优先； 2、3年以上现金贷或消费分期的风控经验，互联网金融公司、银行卡中心风险建模或策略相关经验； 3、具有较强的风险控制意识与危机应对能力； 4、熟悉常用的统计方法，并能熟练使用SQL、Python、SAS等软件进行数据分析； 5、同时有建模与策略开发经验者优先； 6、具备良好沟通能力，学习能力，和团队协作精神。有强烈的学习和提高欲望。有创新和冒险精神，渴望在快节奏的创业公司提升自己，创造价值

工作职责 1、跟进周转灵业务相关的业务目标完成情况，定期进行效果复盘和深度专项分析，有效提供改进策略和实施建议； 2、搭建全方位线下监控体系，包括重点区域人力产能变化，流程转化变化； 3、围绕核心指标变动、重点项目、业务场景等展开深度分析，能够根据数据结论推动业务落地； 4、与风控、销售团队保持紧密的沟通，并联合针对重点项目做统一分析； 5、对线下消费金融、线下客户运营有深入的了解，能从行业趋势和产品形态等角度，给业务方方向与业务模式的建议； 任职资格 1、本科以上学历，2年以上数据分析或者商业分析经验，有互联网金融或者保险行业背景优先； 2、熟练掌握sql、excel； 3、优秀的信息搜集、数据分析、撰写报告及结构化的分析思考能力，能够形成清晰的业务观点； 4、数据敏感、逻辑清晰、业务理解能力强，能从数据中获得业务洞察，清晰了解业务重点和现状； 5、有数据分析及建模相关经验，如：数据埋点、AB实验、用户画像、商业分析等；