京东数据科学(偏风控策略)
社招全职数据科学岗地点:北京状态:招聘
任职要求
1.计算机(机器学习、人工智能等方向)、数学、统计、信息技术、计量分析本科或硕士以上学历; 2.3年或以上互联网、电商、零售或金融等行业,从事风控、数据分析等工作经验优先; 3.熟练使用SQL、Python进行数据分析建模; 4.思维敏捷,能快速理解业务方意图,有丰富的数据分析、挖掘的经验,可快速响应业务、政策、产品迭代需求。 符合京东价值观:客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。
工作职责
1.根据业务发展以及风控能力提升的需要,规划风控系统策略管理的框架并进行持续优化,推动系统策略管理工具的升级; 2.负责风控域的对抗(包括但不限于营销反作弊、反刷单、反欺诈等),对用户/商家/推客/骑手行为等数据进行深度挖掘分析,布控对抗策略,平衡风险损耗与公司发展战略; 3.探索并制定风险指标,进行日常监控、输出分析报告供业务、公司管理层深度了解业务风险,推动业务流程优化。
包括英文材料
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
学历+
数据分析+
[英文] Data Analyst Roadmap
https://roadmap.sh/data-analyst
Step by step guide to becoming an Data Analyst in 2025
SQL+
https://liaoxuefeng.com/books/sql/introduction/index.html
什么是SQL?简单地说,SQL就是访问和处理关系数据库的计算机标准语言。
https://sqlbolt.com/
Learn SQL with simple, interactive exercises.
https://www.youtube.com/watch?v=p3qvj9hO_Bo
In this video we will cover everything you need to know about SQL in only 60 minutes.
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文,免费,零起点,完整示例,基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
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1、业务数据建模:负责数据建模工作,针对用户增长、社区生态等业务场景,构建精准有效的数据模型。 2、因果推断应用:运用因果推断模型,深入分析业务策略、产品功能迭代等对关键业务指标的因果影响。 3、模型优化与监控:持续关注数据模型的性能表现,根据实际业务反馈和数据变化,对现有模型进行优化和调整,确保模型的准确性和稳定性。 4、跨团队协作:与产品、运营、研发等团队紧密合作,深入了解业务需求,提供专业的数据支持和解决方案。
更新于 2025-07-16