蚂蚁金服网商银行-金融预测和分析岗-杭州
任职要求
1. 硕士及以上学历，有金融、数学、统计或相关专业背景； 2. 团队合作意识强，善于沟通，能够与上下游模块（业务、算法、数仓及技术等）紧密合作； 3. 熟练掌握和运用各种金融模型与统计方法，如固收资产配置、资产定价、风险管理等； 4. 熟练的SQL数据处理能力，熟练使用至少某一种专业分析工具，如SAS、Python、R等； 5. 从事过银行、Fintech、风险策略、金融咨询等行业，有丰富的金融预测或模型算法应用经验； 6. 具有相关从业资格证书（如CFA、FRM等），具备固定收益产品分析和交易经验，熟悉国内银行间资金和债券市场者优先考虑。
工作职责
1. 基于对资产负债与金融市场业务及上下游各环节的理解，抽象提炼设计并搭建完善的数据模型，用大数据和模型算法能力挖掘业务洞察并建立金融预测、分析和归因框架； 2. 运用金融工程与金融统计方法，对金融市场业务进行研判与预测，对投资组合进行绩效分析、投后管理与配置优化； 3. 使用各类数理方法挖掘债券投资因子，以金融工程师的角色辅助交易员开发量化策略； 4. 推动建设各类数据资产、数据产品，将数据能力组合成综合方案赋能管理，挖掘数据价值，提升管理的预见性、主动性和科学性。
1.负责信贷产品资金侧风控体系的规划与建设，完善资方贷前、贷中、贷后风险监测预警体系的设计，监控各渠道/客群资产池收益与风险的平衡。 2.与前端产品和风控团队进行协同配合，综合各资方/资产池收益与风险水平明确目标资产组合，从渠道/客群资产池角度提出风险策略建议。持续监测风控策略的有效性，跟踪评估风险策略效果。 3.负责各渠道/客群资产池信用风险的监测与预警，搭建信贷业务资产质量监控看板。监测客群结构迁移和风险变化，分析及预测各渠道资产质量情况，确保不良率不超过资产池的风险阈值水平。 4.与数据和模型团队紧密协作，推进信用风险管理能力建设，在数据模型分析的基础上制定和优化⻛险管理相关要求，并持续评估及优化策略效果。 5.为渠道和客群风险团队提供风险偏好支持，协助优化资方/资产池管理的相应策略，与客群风控团队共同建设中台管理能力，达到对渠道量、价、险的综合管控。 6.提出系统建设的业务需求，与系统产品团队共同建设策略系统化能力。
1、开放两类角色：一是base杭州的总部中台运营岗，负责商品与品类策略运营；二是base各产业带的的产地业务岗，负责各产业带的1688数字选品中心全面工作，包括链主选拔、策略规划以及运营方案落地。 2、洞察下游热点趋势，输出商机品类画像，联动地面团队、指导链主/产业带趋势供给的快反上新。 3、货盘控价，对标竞品分析，结合链主成本与利润模型制定价格上限，确保货盘竞争力。 4、场域资源协同，联合场域为链主提供如品类规划、销量预测、订单推送、仓储、配送、库存管理、履约管控、金融服务等全链路功能并跟踪优化，提高链主履约能力与服务体验。 5、精细化爆款运营，负责选品议价、定制化策略设计、联合渠道推广等工作，并对运营效果进行实时监控与评估。 6、目前有需求的base地：杭州总部、华南（广州/佛山、汕头）、华东（宁波、义乌）、华北（石家庄、临沂、郑州）、华中（南通、连云港、亳州）
融资策略设计：基于对资产负债与金融市场的理解，抽象提炼并持续完善融资方向的损益模型，建立稳固的预测、归因框架。 融资量化分析：运用金融工程与金融统计方法，为ABS/ABN存续期管理，提供完善的框架分析、配置优化策略建议。 指标体系建设：具备资产、资金全局视角，持续完善金融市场核心指标体系，实现动态监控与高时效的决策支持。 数据模型能力：与风险、模型等关联团队协作，推动金融模型迭代优化，提供高质量、可持续的量化分析服务。
1.为c端用户增长等提供量化运营支持，包括分析目标客群及潜在客群的需求，研究用户行为和消费习惯，为产品和运营的优化提供科学支持；包括但不限于：用户生命周期管理，兴趣偏好预测，行为特征评分，基础画像标签等； 2.策略设计：根据业务需求，基于大数据平台，通过数据分析工具设计策略，推动策略落地，并设计A/B检验并分析结果，数据可视化； 3.跨部门合作：作为策略驱动人员，与业务方、产品经理及研发共同制定数据化产品上线，包括实时推荐、差异化营销等； 4.数据产品建设：完成数据采集、指标逻辑定义和报表开发，针对不同层级的内部客户设计数据产品； 5.关键业务建模和预测：对注册转化、首购、复购等关键业务节点建立数据模型数据业务分析模型及分析平台的设计和搭建。