职位描述：
1.数据收集与处理：负责从不同数据源（线上、线下）收集、清洗、处理数据，确保数据的准确性、完整性及一致性，为后续分析提供可靠的基础数据。
2.数据分析与建模：运用统计分析、机器学习和数据建模技术，深入分析数据，识别业务中的趋势、模式和潜在机会，支持公司决策。包括但不限于用户画像构建、用户生命周期管理、行为预测、流失预警等。
3.用户画像与标签体系建设：基于用户行为数据，构建精细化的用户画像标签体系（如人口属性、消费标签、兴趣标签等），通过机器学习/深度学习技术持续优化标签体系，提升标签的覆盖率和准确性。
4.用户增长与生命周期管理：构建并优化用户增长模型，分析用户生命周期，挖掘新用户、预测用户转化，实施流失预警机制，提供有针对性的用户管理策略。
5.营销与运营支持：通过数据分析为营销活动提供支持，提升活动的转化率。基于用户数据分析，提供定向营销策略，提高业务指标和产品体验。
6.跨部门协作：与产品、市场、运营、技术团队紧密合作，理解业务需求，提供数据驱动的洞察和建议，提升产品和运营的整体效率和用户体验。
任职要求：
1.统计学、数学、计算机科学、信息技术等相关专业本科及以上学历。
2.至少4年以上数据分析、数据开发经验。
3.熟练掌握SQL，能够进行复杂的数据查询和优化操作，熟悉了解数据仓库设计经验。
4.熟练使用数据分析工具（如Excel,SQL,Python,R）和可视化工具（如Tableau,PowerBI）进行数据工作。
5.熟悉至少一种编程语言（Python、R、Scala或Java），具备通过编程进行数据处理和建模的能力。
6.数据建模与机器学习：掌握常用的机器学习/深度学习模型，能够进行用户画像建模、缺失标签预测填补，提升标签体系的覆盖率。
加分项：
1.具备区块链相关行业经验，对行业充满热情。
2.熟练使用至少一种深度/机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch或Caffe。
3.具有大数据框架（如Hive、Spark、Flink、Kafka等）的实践经验。
4.沟通与协作：具备良好的沟通能力，能够将复杂的数据分析结果清晰简洁地传达给非技术团队，具备较强的跨部门协作能力。
金融科技公司，致力于成为行业内的领军企业