数据分析工程师(2026校招)

你将深入了解公司的核心业务场景，并通过信贷全流程分析（获客、审批、额度、定价、贷后管理）、用户运营分析（生命周期价值、行为分析）、活动及渠道效果评估，运用数据分析技能，挖掘数据价值，驱动业务决策优化、促进健康增长。具体职责包括： 1、基于对业务场景的深刻认知，运用数据分析技术精准定位业务痛点、识别增长机会（如提升转化率、优化客群结构），产出具有业务指导意义的数据分析报告与可视化成果； 2、结合金融业务目标，参与设计、优化关键业务指标（KPI）指标体系；搭建自动化数据监控看板（如Tableau, Power BI等），实时跟踪运营效率等核心业务健康度，主动发现异常并预警，为管理层决策提供及时依据； 3、协同产品、运营等业务团队，将数据分析结论（如用户分群特征、活动ROI）转化为清晰、可落地的业务建议或优化策略，并推动解决方案的实施与效果追踪评估； 4、支撑借贷转化模型、用户价值模型等金融核心模型/策略的开发、验证、监控与效果分析，利用数据分析评估模型性能及业务影响。

1、2026届毕业生，数学、统计学、运筹学、计算机科学、金融工程、经济学等相关专业本科及以上学历； 2、有金融科技、互联网、银行/咨询公司等相关领域的数据分析实习经历，对金融产品逻辑、用户金融行为有强烈兴趣和扎实认知，能够将数据分析技术与具体金融业务问题紧密结合； 3、必须熟练掌握复杂SQL查询编写（多表连接、子查询、窗口函数、性能优化等），能高效提取和处理大规模金融业务数据； 4、精通Python或R其中一种，熟练使用Pandas/Numpy（Python）进行数据清洗、分析与建模；了解常用机器学习库（如Scikit-learn, Caret）； 5、对复杂的数据分析结果（如模型输出、AB测试结果）能形成独立的、数据驱动的业务见解，并能清晰阐述其背后的逻辑与业务含义； 6、对数据有强烈的好奇心和敏锐度，能使用AI工具从海量数据中主动发现规律、异常、问题与潜在机会。