崗位職責(zé):
崗位職責(zé)
1、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析部工作計(jì)劃的制定與執(zhí)行；
2、負(fù)責(zé)公司智能配對(duì)的工作開(kāi)展，針對(duì)熱門(mén)城市對(duì)流線(xiàn)路、用戶(hù)促活等進(jìn)行分析和研究，并推動(dòng)各部門(mén)圍繞智能配對(duì)工作進(jìn)行持續(xù)的業(yè)務(wù)工作開(kāi)展；
3、負(fù)責(zé)公司數(shù)據(jù)分析和研究工作，通過(guò)對(duì)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等各項(xiàng)商業(yè)數(shù)據(jù)的分析，找到經(jīng)營(yíng)和管理問(wèn)題，分析公司各項(xiàng)年度預(yù)算指標(biāo)的達(dá)成，包括經(jīng)營(yíng)指標(biāo)、財(cái)務(wù)指標(biāo)、管理指標(biāo)、產(chǎn)品指標(biāo)等，并向公司管理層提供管理決策建議；
4、基于平臺(tái)數(shù)據(jù)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能算法，解決業(yè)務(wù)的實(shí)際問(wèn)題，減少人工成本、提升工作效率。；
5、負(fù)責(zé)公司信用體系的建設(shè)，開(kāi)發(fā)信用評(píng)分、風(fēng)控、金融等模型，并開(kāi)發(fā)各種可應(yīng)用的業(yè)務(wù)場(chǎng)景；
6、通過(guò)整合、分析和挖掘會(huì)員數(shù)據(jù)，構(gòu)建會(huì)員畫(huà)像和會(huì)員標(biāo)簽體系，從風(fēng)險(xiǎn)控制、信用等級(jí)、價(jià)值等級(jí)、忠誠(chéng)度等級(jí)等多維度刻畫(huà)會(huì)員特征，為會(huì)員分級(jí)分層管理提供數(shù)據(jù)支持。
7、承擔(dān)公司信用和風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)算法工作，把控平臺(tái)摘單、支付、承運(yùn)等各環(huán)節(jié)的風(fēng)險(xiǎn)，提前預(yù)判和識(shí)別不良客戶(hù)，降低不良事件發(fā)生的概率。
任職要求:
任職條件：
1、本科及以上學(xué)歷
2、從事相關(guān)工作4年及以上，有物流、互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、大數(shù)據(jù)分析等相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先
3、具備較好的算法知識(shí)背景。熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)原理與算法，能熟練運(yùn)用分類(lèi)、回歸、排序等模型解決相關(guān)問(wèn)題；
4、有搜索、推薦、文本的算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
5、熟練使用MySQL、Hive，熟悉常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，熟練掌握Python、Scala、R等一種或多種建模分析語(yǔ)言
6、對(duì)實(shí)時(shí)處理框架flink/大數(shù)據(jù)處理框架spark使用有相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
7、了解智慧物流領(lǐng)域的最新進(jìn)展，能夠?qū)⑶把胤椒ㄒ氲饺终{(diào)度、優(yōu)化匹配、提升運(yùn)輸效率中不斷提升效果。 |