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1、 负责面向大数据的金融风险和信用建模问题，搭建金融模型与大数据之间的桥梁；
2、 针对金融风险和信用建模的业务需求，开发设计面向海量数据的高可扩展/高并发/高效的统计分析算法；
3、 基于海量电子商务数据以及其他数据，开发设计高可扩展的机器学习算法，挖掘用户社会关系及行为特征；
4、 深刻理解互联网金融业务体系框架，并结合传统金融信贷体系，从业务出发从中寻求数据商业价值点，从整体的角度寻找数据中间的商业价值和机会；
5、 根据客户的行为表现，结合客户的属性及行为数据，建立风险和信用的计量模型；
6、 提升数据团队数据价值挖掘能力以及影响力；
7、 将研究成果转化成业务规则并跟进落实，最终部署在控制决策系统中；
8、 参与完成各类分析报告、报表等其他指定的工作。


1、 数学、统计学、计量经济学、计算机等专业硕士、博士，2年及以上相关工作经验；
2、 较好的数学或统计学教育背景；
3、 对传统的金融体系有一定的熟悉度和见解，银行风险管理从业背景者优先；
4、 从事过机器学习、数据挖掘、统计分析、推荐等算法相关的项目经验，熟悉常见的概率统计、数据挖掘、机器学习算法；
5、 熟练使用SAS、SPSS等分析软件进行建模分析者优先；
6、 熟悉Hadoop、Hive、Mahout、R等大数据相关技术者优先；
7、 有较强的动手实现能力及学习能力，熟悉Java者尤善；
8、 良好的学习意愿和学习能力，能够快速掌握工作所需技能；
9、 能够适应高强度、快节奏的工作氛围；
10、 非常期待你具备Data和 Business的超凡敏感度、敏捷的思维与解决复杂问题的能力；
11、 优秀的沟通与团队协作能力，勇于探索与坚持创新。

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关键词：Business 机器学习算法 Hadoop mahout 银行风险管理 北京 电商