京东数据开发
社招全职数据开发岗地点:北京状态:招聘
任职要求
1.教育背景:数学、统计学、计算机、软件工程、信息管理、金融工程等量化相关专业,全日制正规本科及以上学历; 2.技能要求: 1)熟练使用HiveSQL进行数据开发(必须项),掌握Python/R至少一门语言(需具备ETL或建模实战经验); 2)熟悉大数据框架如Hadoop/Spark/Kafka/Flink等优先; 3)有大型数据仓库和数据集市的建设及优化经验优先; 4)有数据分析项目经验(如用户画像、经营分析、AB实验等)优先; 3.业务能…
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工作职责
部门介绍:我们是市场与平台运营中心,作为京东科技的核心力量之一,在金融业务的市场拓展、平台运营与生态建设中发挥关键作用。我们以“体验与效率的价值共生”为核心理念,聚焦C端用户,推动产品体验与技术能力的深度融合,实现商业价值与用户体验的共赢。我们通过数据驱动决策、营销创新实践与平台精细化运营,持续优化关键金融场景(如现金贷、财富管理、大支付、保险等)的用户体验;依托京东金融APP、白条频道页、我的钱包页等核心入口,我们构建起连接用户与金融服务的高效桥梁。我们汇聚产品、运营、量化、研发等多职能人才,以协同创新为引擎,推动业务的可持续增长与长期价值创造。我们不仅追求短期目标的达成,更致力于构建一个用户信赖、商业健康、技术领先的金融科技生态。 欢迎加入我们,一起构建可持续的商业未来! 1.业务需求承接与解决方案设计:深入理解业务战略及运营模式,承接业务侧数据需求,提供端到端的数据解决方案(包括指标体系搭建、数据建模、分析洞察等);主动挖掘业务痛点,通过数据诊断问题并输出可落地的改善建议; 2.数据指标体系与看板建设:梳理业务核心观测指标及分析维度,承接数据集市开发和看板建设,提升业务数字化决策效率,确保数据与业务目标的高度对齐; 3.跨部门协作与方案落地:联动产品、数仓、算法等团队,推动数据方案高效落地,确保技术实现与业务需求无缝衔接;沉淀业务场景数据需求,拆解为标准化产品功能并推动迭代,提升数据服务复用性。
包括英文材料
学历+
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.
R+
[英文] R Tutorial
https://www.w3schools.com/r/
R is often used for statistical computing and graphical presentation to analyze and visualize data.
ETL+
https://www.ibm.com/think/topics/etl
ETL—meaning extract, transform, load—is a data integration process that combines, cleans and organizes data from multiple sources into a single, consistent data set for storage in a data warehouse, data lake or other target system.
https://www.youtube.com/watch?v=OW5OgsLpDCQ
It explains what ETL is and what it can do for you to improve your data analysis and productivity.
大数据+
https://www.youtube.com/watch?v=bAyrObl7TYE
https://www.youtube.com/watch?v=H4bf_uuMC-g
With all this talk of Big Data, we got Rebecca Tickle to explain just what makes data into Big Data.
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1、 负责金融业务的数据开发,为金融业务增长提供算法模型的特征数据支持 2、 利用大数据的处理技术,分析用户行为偏好、输出多维度用户画像标签,建设用户增长的数据基础体系 3、 持续迭代和数据挖掘,深入业务分析、洞察,发掘高质量用户增长的价值数据
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