工作職責(zé)
1. 深度數(shù)據(jù)分析與洞察
1.1 獨(dú)立完成經(jīng)營分析、AB測試設(shè)計(jì)、用戶行為分析、用戶增長與流失歸因等專項(xiàng)研究,輸出可落地的結(jié)論。
1.2 通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)問題(如異常還款、渠道效率),并提出改進(jìn)建議。
2. 數(shù)據(jù)處理與整合
2.1 運(yùn)用SQL和Python完成數(shù)據(jù)清洗、整合及基礎(chǔ)ETL流程,確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和可用性。
2.2 與數(shù)據(jù)開發(fā)團(tuán)隊(duì)協(xié)作,推動(dòng)數(shù)據(jù)倉庫和報(bào)表體系的優(yōu)化。
3. 業(yè)務(wù)需求分析與抽象
3.1 深度理解小額信貸業(yè)務(wù)(如貸款審批、用戶分層、還款行為等),將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為可落地的數(shù)據(jù)需求。
3.2 向數(shù)據(jù)開發(fā)團(tuán)隊(duì)提供清晰的技術(shù)需求文檔,推動(dòng)數(shù)據(jù)工具與模型建設(shè)。
4. 協(xié)作與賦能
4.1 與風(fēng)控、產(chǎn)品、運(yùn)營團(tuán)隊(duì)緊密合作,通過數(shù)據(jù)支持業(yè)務(wù)決策。
4.2 搭建核心業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控體系,定期輸出動(dòng)態(tài)分析報(bào)告。
崗位要求
1. 有互聯(lián)網(wǎng)金融工作經(jīng)驗(yàn)的候選人優(yōu)先。
2. 熟練使用SQL完成復(fù)雜查詢及數(shù)據(jù)處理,掌握Python基礎(chǔ)編程及Pandas/Numpy等數(shù)據(jù)分析庫。熟悉常用數(shù)據(jù)分析方法:描述性統(tǒng)計(jì)、AB測試、漏斗分析、歸因模型等。
3. 對(duì)金融/信貸業(yè)務(wù)有基本認(rèn)知,如風(fēng)控指標(biāo)、貸款生命周期管理等,具備將數(shù)據(jù)結(jié)果與業(yè)務(wù)場景結(jié)合的能力。
4. 能獨(dú)立完成專題分析報(bào)告,具備問題梳理、數(shù)據(jù)分析能力,能夠通過數(shù)據(jù)洞察輸出具備高可行性的解決方案。
5. 能夠獨(dú)立完成 AB 測試試驗(yàn),包括提出假設(shè)、用戶分層、試驗(yàn)設(shè)計(jì)、結(jié)果分析等環(huán)節(jié)。能夠推動(dòng)技術(shù)團(tuán)隊(duì)完成相關(guān)基礎(chǔ)能力建設(shè)。
6. 具備用戶行為采集、分析能力。包括埋點(diǎn)上報(bào)設(shè)計(jì)、用戶行為表規(guī)劃等。 能夠通過用戶行為分析給出產(chǎn)品流程優(yōu)化建議。
7. 熟練使用Excel及主流BI工具(如Tableau、帆軟、QuickBI 等),具備數(shù)據(jù)可視化以及數(shù)據(jù)看板搭建能力。
8. 有需求抽象和跨團(tuán)隊(duì)溝通經(jīng)驗(yàn),能清晰傳遞技術(shù)需求并提供數(shù)據(jù)反饋。
9. 具備數(shù)據(jù)敏感度,能快速識(shí)別數(shù)據(jù)異常并定位問題根源。
10. 邏輯清晰,具備較強(qiáng)的問題拆解能力與報(bào)告撰寫能力。
11. 熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如邏輯回歸、決策樹、聚類),有用戶分群、信用評(píng)分建模經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。