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哈啰出行
数据分析-数科海外
立即应聘

数据分析-数科海外

发布于 大约 17 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析
数据挖掘
SQL
金融信贷
风控模型
海外现金贷

AI 估算 · 18k–28k

互联网金融数据分析需求旺盛,3年经验且涉及海外现金贷,技能要求较高,薪资有竞争力。

职位详情

关于这个职位

该职位主要负责海外现金贷业务的数据分析工作,包括数据收集、整理、挖掘及建模,为业务决策提供支持

需要运用Excel、SQL、Python等工具进行数据处理和分析,并撰写报告
适合有金融信贷背景、3年以上经验的数据分析专家,能承受一定工作压力

最低要求

知名院校本科及以上学历,计算机、统计、数学等相关专业优先

3年以上数据分析、风控策略分析相关工作经验
熟练掌握Excel、SQL、Python等数据处理工具
具备良好的沟通能力和团队协作精神,能够承受一定的工作压力
对数据分析领域有浓厚兴趣,愿意不断学习和创新

工作职责

负责收集、整理和分析海外现金贷相关数据,为业务决策提供数据支持

运用数据分析工具和方法,挖掘数据中的潜在价值和规律,为业务优化提供依据
参与构建和优化数据分析模型,风控模型,提高数据分析和预测的准确性
定期撰写数据分析报告,向业务决策者汇报关键数据和发现,提出改进策略建议
与相关部门紧密合作,确保数据分析项目的顺利进行和高质量完成

优先资格

有金融信贷相关经验优先,有海外现金贷相关数据分析优先

AI 洞察

优缺点分析

  • 哈啰出行作为大型互联网公司,平台稳定,数据资源丰富
  • 海外现金贷业务涉及跨境与金融领域,经验稀缺度高,有行业壁垒
  • 技能积累全面,从数据处理到模型构建,提升复合能力
  • 金融风控方向属于高价值岗位,职业天花板较高
  • 现金贷业务对数据时效性和准确性要求高,工作压力较大
  • 需要快速学习海外金融监管与业务差异,适应性强
  • 竞争激烈,需持续学习新技术与业务知识保持竞争力
  • 适合有数据分析基础,对金融风控感兴趣,愿意在高压下快速成长的技术型人才

角色解读

  • 在业务与技术结合中积累深度,可成长为数据科学家或风控策略专家
  • 横向发展可转向产品、运营或商业分析等方向,理解业务全貌
  • 纵向晋升为数据团队负责人,带领团队主导业务数据策略
  • 收集并清洗海外现金贷业务的海量数据,确保数据质量
  • 运用统计分析或机器学习方法挖掘用户行为规律与风险特征
  • 构建和迭代风控模型,提升审批效率与风险识别能力
  • 定期输出数据报告,为产品、运营、风控等团队提供决策依据
  • 扎实的数据处理能力,精通SQL和Python进行数据提取、清洗与分析
  • 熟悉统计学与机器学习基础,能独立完成数据建模
  • 了解信贷业务逻辑与风控策略,有金融数据分析经验者优先
  • 优秀的沟通与报告撰写能力,能清晰呈现分析结论

申请策略

  • 了解哈啰出行在海外金融业务的布局,展现对业务的兴趣
  • 准备一个完整的分析案例,从问题定义到结论输出,展示分析思维
  • 突出金融信贷或风控相关项目经验,尤其是现金贷或海外业务
  • 详细展示数据分析项目成果,如模型提升的指标、优化效果等
  • 强调SQL、Python的技能熟练度,以及使用过的工具如Tableau等
  • 如果有海外学习或工作背景,将是加分项
  • 学习金融风控常用模型如逻辑回归、决策树、评分卡等
  • 熟悉海外现金贷产品的数据指标和风控策略,了解相关法规

面试指南

  • 使用STAR法则(情境、任务、行动、结果)结构化描述项目
  • 对于分析类问题,先明确业务目标,再定义指标,然后选择方法,最后给出建议
  • 体现逻辑清晰、数据驱动、注重业务落地的思维
  • 请介绍一个你处理过的金融数据分析项目,如何从数据中提取价值?
  • 如何评估一个风控模型的效果?你会用什么指标?
  • SQL中如何处理缺失值和异常值?请举例
  • 如果海外现金贷用户逾期率上升,你会如何分析原因?
  • 你如何向非技术背景的同事解释一个复杂的数据结论?

匹配度报告

68
综合匹配度

大厂数据分析岗,聚焦海外现金贷风控,技能成长快,薪资中等偏上,WLB一般。

适合人群
适合追求技能成长和职业发展的求职者,对工作生活平衡要求不高,能接受现场办公。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值60

薪资福利匹配

75中等

薪资处于市场较高水平,但JD未明确福利待遇,补偿性动机满足较好。

薪资信号未披露 (18K-28K/月)

成长发展匹配

85较高

职位涉及风控建模和海外业务,技能成长空间大,但未明确晋升路径。

技术前沿主流现代技术
技术栈Excel、SQL、Python、数据分析、数据挖掘、风控模型
业务类型ambiguous

工作生活匹配

50较低

工作地点在闵行区,非市中心,且未提及弹性工作,生活化动机满足一般。

工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

60中等

海外现金贷业务有一定社会争议,但数据分析工作本身价值中立,意义感一般。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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