1、 组织研究行业产品的技术发展方向，主持制定技术发展战略规划；
2、 创建数据挖掘和建模相关的核心算法和代码实现；
3、 应用机器学习、数据挖掘等技术，针对海量数据建模；包括但不限于用户（C端）行为分析、用户画像、异常检测等
4、 结合客户（B端）的属性及行为数据，运用量化分析，识别和度量产品业务存在的风险，建立风险和信用的计量模型；
5、 负责数据产品的策略分析和报告等事宜；
6、 构建及完善各类风险评级模型等风险量化系统、早期风险预警等应用系统的研究规划、需求设计、论证组织、开发测试、推广应用和运行维护。

1、硕士及以上学历，数学、物理、统计、金融工程、机器学习、计算机类专业背景；
2、5年以上数据挖掘或机器学习领域经验，扎实的编程基础，熟练使用下列一种以上软件:SAS/R/SPSS/SQL/python/MATLAB进行数据建模分析；
3、熟悉各类模型分类与回归算法，熟悉各类变量筛选与降维算法，深入理解MapReduce模型，对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验；
4、精通自然语言处理，机器学习和海量数据分析，协助建立和应用常见的机器学习算法，比如聚类算法，分类算法，深度学习，群体识别，主题模型，预测算法，数据降维，最优化方法，关联分析，SVM，神经网络，boosting等。
5、有信用风险建模经验，有海量数据挖掘的项目经验者优先；
6、有互联网数据挖掘经验、金融行业用户评分建模经验、大健康行业经验优先；
7、具备良好的专业背景、逻辑能力好，有较强的创新思维、执行力和沟通能力。