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數(shù)據(jù)挖掘崗崗位職責(zé)(2篇范文)

發(fā)布時間:2024-11-29 查看人數(shù):90

數(shù)據(jù)挖掘崗崗位職責(zé)

第1篇 數(shù)據(jù)挖掘崗崗位職責(zé)

數(shù)據(jù)挖掘崗 職位要求

1、線上產(chǎn)品各項風(fēng)險指標(biāo)的監(jiān)控及逾期表現(xiàn)分析

2、通過大數(shù)據(jù),挖掘欺詐特征

3、開發(fā)授信模型

4、科室其他常規(guī)報表支持

任職資格

1、本科以及以上學(xué)歷

2、2年金融行業(yè)或互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用經(jīng)驗

3、計算機、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)或其他相關(guān)專業(yè)優(yōu)先.

職位要求

1、線上產(chǎn)品各項風(fēng)險指標(biāo)的監(jiān)控及逾期表現(xiàn)分析

2、通過大數(shù)據(jù),挖掘欺詐特征

3、開發(fā)授信模型

4、科室其他常規(guī)報表支持

任職資格

1、本科以及以上學(xué)歷

2、2年金融行業(yè)或互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用經(jīng)驗

3、計算機、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)或其他相關(guān)專業(yè)優(yōu)先.

第2篇 高級數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)

崗位職責(zé):

1、負(fù)責(zé)風(fēng)險模型(包括但不限于反欺詐類、資質(zhì)評估類模型)建設(shè)所需數(shù)據(jù)收集、清洗及模型數(shù)據(jù)預(yù)處理;

2、負(fù)責(zé)風(fēng)險模型構(gòu)建的變量設(shè)計、變量計算及模型建設(shè);

3、負(fù)責(zé)風(fēng)險模型上線部署及效果監(jiān)測,并監(jiān)測線上效果、定期輸出模型效果評估報告;

4、將業(yè)內(nèi)先進(jìn)算法應(yīng)用到業(yè)務(wù)場景,提高團(tuán)隊整體技術(shù)攻關(guān)能力以及業(yè)內(nèi)技術(shù)影響力。

任職資格:

1、全日制大學(xué)本科以上學(xué)歷,數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)計量學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機等相關(guān)專業(yè);

2、具備3年以上大數(shù)據(jù)處理、建模經(jīng)驗,具備獨立建模的能力;

3、對數(shù)據(jù)敏感,具備良好的邏輯思維能力,對互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品及風(fēng)險有一定了解;

4、具備高度的責(zé)任心及較強的執(zhí)行能力,能夠?qū)W⒌綌?shù)據(jù)處理的細(xì)節(jié)中不斷打磨模型效果;

5、熟練掌握數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)處理工具,sqlrpyhtonhivesparkjava等;

6、有deep learning相關(guān)經(jīng)驗/線上金融產(chǎn)品建模經(jīng)驗/大數(shù)據(jù)風(fēng)控相關(guān)經(jīng)驗者優(yōu)先。

數(shù)據(jù)挖掘崗崗位職責(zé)(2篇范文)

數(shù)據(jù)挖掘崗 職位要求1、線上產(chǎn)品各項風(fēng)險指標(biāo)的監(jiān)控及逾期表現(xiàn)分析2、通過大數(shù)據(jù),挖掘欺詐特征3、開發(fā)授信模型4、科室其他常規(guī)報表支持任職資格1、本科以及以上學(xué)歷2、2年…
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