平安科技数据分析师（金融数据方向）

1、负责业务数据的梳理和报表搭建，监控核心指标异动并定位问题 2、参与AB测试设计，量化活动/策略效果，提出迭代优化建议 3、协助团队挖掘数据insights，洞察业务机会点，输出可落地的商业分析报告。

1、作为行业BP，对金教资讯&汽车业务展开深度分析，发现行业机会点与风险点，探索增长路径和驱动因素； 2、从经营策略和精细化运营的角度，通过数据分析产出对业务有直接推动作用的经营策略和数据洞察，并推动落地实施，评估策略效果，不断提高业务经营管理效率和质量； 3、全面了解产品方案、客户诉求、营销模式等，从行业变化、广告漏斗、业务判断中发掘洞察，追踪业务进展，对接产算、运营、销售团队，支持策略测算、方案选择、效果评估，形成周期性、系统性评估报告，规划业务专项并利用业务激励推动项目落地； 4、根据公司战略和业务发展情况制定合理的目标，并监控目标达成情况，及时发现业绩波动异常并分析归因； 5、目标管理：根据业务发展制定商业化目标。

1. 负责信贷或保险业务，基于业务目标及商业模式，搭建全面、准确、客观的指标体系和监控框架。同时基于业务监控体系，清晰洞察业务全局和定位业务问题。 2. 通过分析报告或专题研究等形式，对业务问题进行深入分析，为平台机制、行业策略、产品方向、资源调配等业务决策提供数据和分析支撑，输出经营管理建议，协助达成业务目标并提升效率。 3. 深入理解场景、用户和产品，通过数据分析三者特点，挖掘用户需求，获得用户行为洞察，给出用户增长建议 4. 将监控体系及分析方法逐步总结沉淀，抽象、提炼数据产品需求，与技术、产品等相关团队开展跨部门合作并推动数据产品的落地。

1、负责金融风控和营销领域数据的特征挖掘和模型开发，挖掘并整合三方数据特征，运用逻辑回归、XGBoost、神经网络等算法进行数据建模； 2、能设计模型开发流程，评估模型有效性，并持续监控与优化模型； 3、根据业务模型需求构造适合的特征变量，挖掘数据价值，基于对数据的理解，对数据进行清洗、分析与加工； 4、负责开发用于风险分析，模型构建的相关工具。