数据挖掘工程师（工作地：浙江宁波）

岗位目标：
运用数据分析与挖掘技术，解决银行在风险管理与合规、财富客户营销及分层、欺诈识别与防控等方面的业务挑战，支撑客户开发流程，响应业务需求，并辅助客户落地实施。

岗位职责：
1.基于财富管理相关数据开展数据驱动的探索性分析，进行特征提取与优化，构建并迭代私银客户权益偏好模型、资产潜力预测模型、客户画像模型、资产提升模型及流失预警模型，完成模型开发与验证工作，协助行方完成上线前的需求文档编制。
2.积极配合团队负责人推进项目管理工作，确保任务高质量按时交付；主动与团队成员协作，形成良好的互助氛围。
3.主要承担数据探查、深度分析、模型设计、模型搭建及规则策略优化等工作。
4.在需要时，主动向客户汇报分析成果，并将客户关注的核心问题及时整理反馈至团队管理层，推动问题解决。
5.参与前沿领域的研究与探索，持续创新解决方案，并将有效方法融入产品或工具优化中。
6.完成上级交办的其他相关工作。

任职要求：
1.计算机相关专业背景，本科需具备5年以上工作经验，硕士需具备2年以上相关经验；
2.熟练掌握常用数据分析工具如Python、SQL，精通各类机器学习与深度学习算法，深入理解其原理，能结合实际业务场景合理选型；
3.具备处理大规模数据的能力，擅长复杂数据清洗、特征工程及模型调参，以提升模型效果与泛化能力；
4.拥有扎实的编程基础，可实现算法优化、模型部署及系统性能调优；
5.学习能力强，责任心强，具备优秀的沟通表达能力和团队合作精神。