jobber

申请人

责任：
负责大数据量的用户消费、信贷、互联网行为等文本数据的处理、清洗和挖掘，并持续迭代优化信用模型；
负责大数据量的用户关系链网络的分析和图挖掘，构建反欺诈模型；
负责多维度模型融合，结合信用、欺诈等多个子模型做融合模型，在此基础上做风险定价。

要求
1、统计学、计量经济学或者数学、计算机专业优先，5年以上工作经验，优秀候选人可放宽要求，零售银行、信用卡、电商、电信、互联网行业；
2、熟悉常用数据挖掘、机器学习算法，有丰富数据挖掘的项目经验；
3、熟悉零售内评法，熟悉PD/LGD/EAD分池，经济资本及风险定价的优先；
4、熟练使用下列一种以上分析开发工具，SAS/R/excel/SQL/java/python/weka；
5、具有良好的沟通、表达能力，能够快速、准确地理解需求，并将业务需求转换为数据模型；
6、有责任心，工作独立性强，良好的团队合作精神，积极上进，具备良好的学习能力。

待遇：
上市公司
非常优厚 15薪

简历邮箱：moye2014@foxmail.com