数据科学家(J13273)

工作职责:
1.数据挖掘与分析
a.从多个数据来源中提取、清洗并整合数据，支撑后续的分析与建模需求。
b.深入挖掘借贷客户相关数据，发现潜在风险点与业务增长机会。
c.运用编程语言及可视化工具输出分析报告和动态仪表盘。

2.风险评估模型的开发与改进
a.构建信用风险评估模型，提升贷款审批决策的精准度。
b.对现有模型进行持续调优，保障其运行稳定性与结果可靠性。
c.采用A/B测试与交叉验证方法对模型效果进行科学评估。

3.个人贷款不良资产处置策略优化
a.分析不良资产历史数据，识别关键特征与演变趋势。
b.建立预测模型，评估不同处置方案的回款概率与成本效益。
c.联合法务部门及外部合作方，推动处置流程高效化与标准化。

4.客户分群与营销支持
a.应用聚类与分类算法实现客户群体细分。
b.为市场团队提供数据洞察，助力制定差异化营销方案。
c.评估营销活动成效，优化资源投入与渠道布局。

5.数据管理与合规保障
a.确保所有数据分析与建模操作符合公司规范及监管标准。
b.参与数据质量体系建设，维护数据的准确、完整与一致。
c.协同法务与合规部门完成数据审计及相关风险评估任务。

教育背景：
●硕士及以上学历，专业方向包括数据科学、统计学、计算机科学、数学、金融工程或相近领域。
●拥有博士学位或持有相关高级资质认证（如CFA、FRM）者优先考虑。

工作经验：
●具备3-5年相关岗位从业经历，有金融科技公司、银行或信贷机构数据科学经验者优先。
●熟悉信贷业务全流程及风控机制，具备个贷不良数据处理经验者更佳。

技术与能力：
●编程与数据分析：精通Python（熟练使用Pandas、NumPy、Scikit-learn等库）或R语言，掌握SQL与NoSQL数据库操作，能熟练运用Tableau、PowerBI等可视化工具。
●机器学习与建模：了解主流机器学习算法与深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch），具备实际建模与模型优化经验。
●大数据处理：熟悉Hadoop、Spark等大数据技术，可高效处理海量数据集。
●行业理解：掌握金融科技领域的商业模式与发展趋势，熟悉信贷风控体系与监管要求，深入了解个贷不良资产处置流程与策略。
●沟通协作：具备良好的表达与协调能力，能够跨部门协同推进项目落地。
●职业操守：责任心强，自我驱动，重视数据安全与合规，恪守职业道德准则。