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金融营销算法工程师
金融营销算法工程师
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Sql
信贷风控
图模型
大模型
推荐算法
数据挖掘
机器学习
特征工程
用户画像
AI 估算 · 20k–35k
北京金融算法岗需求旺盛，国企薪资稳定，综合市场水平估算为20-35K。
职位详情
关于这个职位
该职位负责金融信贷场景的营销算法建模，通过深度挖掘数据、构建特征体系，开发营销响应和客户流失预警模型，并落地业务优化
作为中国移动旗下金融科技公司的算法工程师，你将接触海量金融业务数据，并跟踪大模型、图模型等前沿技术，对业务指标负责
适合具备金融建模经验、热爱数据挖掘的算法人才
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数据科学、电子信息、应用数学等相关专业，具备扎实的算法与数理统计基础，2年以上银行、持牌消金、头部互金、金融科技公司模型及策略相关工作经验
熟悉特征工程、数据挖掘、用户画像、客群分层体系搭建，具备信贷、支付等金融营销场景建模经验
熟练使用Python、SQL等数据分析与建模工具，掌握常用算法，能够独立完成模型开发、落地与迭代优化
熟悉推荐算法、营销响应、流失预警等业务模型，具备金融场景模型落地与指标优化经验，具备良好的业务理解与数据解读能力，了解大模型、图模型等前沿技术
具备良好的逻辑思维、抗压能力和跨部门协作能力，对数据敏感，具备较强的问题拆解与业务复盘能力
工作职责
围绕信贷、支付等金融业务场景，开展内部海量数据深度挖掘，设计特征变量，搭建具备业务可解释性的特征体系，把控数据质量，挖掘数据潜在业务价值
深耕金融客群挖掘与分层运营，以业务增量为目标，挖掘垂类细分客群，提升整体转化与留存效益
基于海量数据搭建营销响应、客户流失预警等营销算法模型，结合信贷业务场景特性优化算法效果，主导金融信贷营销模型全流程：开发落地、效果监控、迭代调优，对业务核心指标负责
跟踪大模型、图模型等前沿技术，完成技术调研与业务适配，落地到产品迭代，持续提升产品技术竞争力
优先资格
有相关场景落地研究者优先
具有金融行业精准营销等金融场景实战经验者，熟悉金融行业数据特征处理经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台稳定，属于中国移动旗下国企，福利待遇有保障
- 业务场景丰富，金融信贷和支付领域数据价值高
- 技术有前瞻性，可接触大模型、图模型等新方向
- 职业发展清晰，数据算法岗位需求持续旺盛
- 国企体系可能决策流程较长，创新速度受一定限制
- 需要同时掌握业务和技术，跨部门协作多，沟通成本高
- 适合有金融算法建模经验，希望在稳定平台深耕数据挖掘和营销模型的技术型人才
缺点 / 挑战
- 金融业务建模对准确率和业务理解要求高，压力较大
角色解读
- 专业路线：从算法工程师成长为高级算法专家、技术专家
- 业务路线：深入金融业务，成为风控或营销方向的业务负责人
- 技术管理路线：积累经验后带领算法团队，负责核心策略
- 围绕信贷、支付等金融业务，挖掘分析海量数据，设计特征变量并构建可解释的特征体系
- 负责金融客群分层与运营，挖掘细分客群以提升转化率和留存率
- 开发营销响应、客户流失预警等算法模型，并完成从开发到迭代的全流程
- 跟踪大模型、图模型等前沿技术，进行调研并落地到产品
- 扎实的机器学习与数理统计基础，熟悉常用算法
- 精通Python、SQL，能独立完成数据分析和建模
- 理解金融业务，有信贷、支付等场景的建模经验
- 了解前沿技术如大模型、图模型，具备技术选型和落地能力
申请策略
- 准备一段业务建模的完整案例，突出业务理解
- 了解中移金科的业务定位和金融科技布局，在面试中展现匹配度
- 突出金融领域建模项目，具体说明业绩提升（如转化率、流失率降低）
- 展示特征工程和客群分层的实战细节
- 体现Python/SQL编码能力和模型落地经验
- 如有大模型相关探索，单独列出
- 系统复习机器学习经典算法和评估指标
- 补充金融风控和营销业务知识
面试指南
- 使用STAR法则：情景-任务-行动-结果，突出量化成果
- 回答问题先讲业务目标，再讲技术方案，最后复盘优化
- 展示数据驱动的决策思维，强调业务可解释性
- 请介绍一个你主导的金融营销模型项目，如何设计特征和评估效果？
- 如何解决信贷营销中样本不平衡的问题？
- 你对大模型在金融营销中的应用有什么想法？
- 如何应对业务指标波动，如何进行模型调优？
- 在跨部门协作中，如何与技术团队和业务团队有效沟通？
职位点评
73
综合评分
稳定国企平台，金融数据场景优质，技术有一定前沿性，WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
该职位最适合重视技术成长和业务挑战，同时希望获得国企稳定性的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展80
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
国企平台提供稳定的薪酬福利，但具体薪资未在JD中披露，整体处于市场中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
80较高
职位涉及主流机器学习技术并积极跟踪大模型等前沿方向，业务目标明确，成长空间较大。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、SQL、特征工程、数据挖掘、机器学习、推荐算法、大模型
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未提及远程或弹性工作安排，作为国企可能相对规律，但加班情况不确定。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
金融科技赋能数字生活有一定社会价值，但整体偏商业驱动，使命感知中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号为实现美好数字生活积极贡献力量
创新程度积极采用新技术
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