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首頁(yè)職業(yè)發(fā)展企業(yè)名稱：安徽獵必達(dá)企業(yè)管理咨詢有限公司 招聘崗位：銀行正編-數(shù)據(jù)分析崗（信貸方向） 25-50k （數(shù)據(jù)分析崗位招聘信息）
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2025-07-07
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銀行正編-數(shù)據(jù)分析崗（信貸方向）

25-50k

崗位職責(zé)： 

1、風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)體系建設(shè)與監(jiān)控：負(fù)責(zé)銀行信貸業(yè)務(wù)全流程風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的采集、清洗、治理與存儲(chǔ)，搭建并完善風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控指標(biāo)體系及自動(dòng)化報(bào)表，覆蓋貸前、貸中、貸后各環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景，為風(fēng)險(xiǎn)決策提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)支持。 定期輸出風(fēng)險(xiǎn)專題分析報(bào)告，監(jiān)測(cè)資產(chǎn)質(zhì)量（如不良率、遷移率、損失率等），結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，并推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)復(fù)盤及處置閉環(huán)。

2、 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策支持分析:分析客戶行為數(shù)據(jù)（如用戶畫像、交易習(xí)慣、營(yíng)銷偏好等），挖掘風(fēng)險(xiǎn)特征變量，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)指標(biāo)體系，為業(yè)務(wù)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)提供數(shù)據(jù)支持。參與跨部門協(xié)作項(xiàng)目，推動(dòng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品建設(shè)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景落地，包括數(shù)據(jù)需求梳理、特征工程開發(fā)、模型效果評(píng)估等。

3、監(jiān)管合規(guī)與數(shù)據(jù)治理:熟悉銀保監(jiān)EAST、客戶風(fēng)險(xiǎn)報(bào)送等監(jiān)管數(shù)據(jù)規(guī)范，確保數(shù)據(jù)報(bào)送合規(guī)性，并參與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定與治理流程優(yōu)化。

任職要求

 1、專業(yè)背景：統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、金融工程、經(jīng)濟(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科（211，985）及以上學(xué)歷，具備CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證或同類資質(zhì)者優(yōu)先。

 2、技能要求：精通SQL、Python/SAS/R等工具，掌握數(shù)據(jù)挖掘、特征工程及機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如GBDT、XGBoost等），熟悉Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)技術(shù)者優(yōu)先。熟悉金融行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)（如征信數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、反洗錢數(shù)據(jù)）及常用風(fēng)控模型（如評(píng)分卡、決策樹模型）。

 3、經(jīng)驗(yàn)要求： 3年以上銀行、消費(fèi)金融、金融科技公司風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析或建模經(jīng)驗(yàn)，熟悉信貸業(yè)務(wù)全流程及監(jiān)管要求。 有跨部門協(xié)作經(jīng)驗(yàn)，能夠結(jié)合業(yè)務(wù)需求獨(dú)立完成數(shù)據(jù)分析報(bào)告。

 4、軟性能力：邏輯思維嚴(yán)謹(jǐn)，數(shù)據(jù)敏感度高，具備出色的結(jié)構(gòu)化分析能力與問題解決能力； 

5、溝通能力強(qiáng)，能清晰傳達(dá)分析結(jié)論，推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)策略落地；抗壓能力強(qiáng)，適應(yīng)快節(jié)奏工作環(huán)境，具備主動(dòng)學(xué)習(xí)與創(chuàng)新意識(shí)。

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