1.利用数据挖掘及特征建模技术，进行客户营销、数字运营、智能风控等算法的研究和设计；
2.带领数据应用工程师完成算法原型工程化、产品化工作，解决业务实际问题；
3.持续监测生产模型运行状况，进行模型优化和迭代，确保模型有效性。
职位要求：
1.熟练掌握Python（或者R、SAS）工程化开发技术；
2.掌握基础的概率统计知识，熟悉常见的数据挖掘、机器学习（如决策树、SVM、关联图谱、神经网络、深度学习等）算法；
3.熟悉银行领域的业务知识者优先。

哈尔滨银行成立于1997年2月，总部位于哈尔滨市。现已在天津、重庆、大连、沈阳、成都、哈尔滨等地设立了17家分行，在北京、广东、江苏、吉林、黑龙江等14个省市发起设立了32家村镇银行，发起设立东北地区第一家金融租赁公司——哈银金融租赁有限责任公司及黑龙江省第一家消费金融公司——哈尔滨哈银消费金融有限责任公司。截至2018年12月31日，哈尔滨银行（集团）拥有营业机构368家，分支机构遍布全国七大行政区。2014年3月31日，哈尔滨银行在香港联合交易所主板成功上市（股票代号：06138.HK），是中国第三家登陆香港资本市场的城市商业银行，也是中国东北地区第一家上市的商业银行。

截至2018年12月31日，哈尔滨银行（集团）资产总额为6155.885亿元，客户贷款及垫款总额人民币2,537.627亿元，客户存款总额人民币3,955.168亿元。在英国品牌咨询公司Brand Finance发布的“2018年度中国最有价值品牌300强”中，位列总榜单第217位，在入榜的47家银行中排名第32位；在英国《银行家》(The Banker)“2018全球银行1000强”中位列第207位，中国区第34位；在《财富》（中文版）“2018年中国500强”中位列第489位；荣膺“2018中国金融机构金牌榜•金龙奖：年度十佳城市商业银行”和“第十三届21世纪亚洲金融竞争力：2018年度普惠金融业务银行”大奖。

哈尔滨银行秉承“普惠金融，和谐共富”的经营理念，以“建设服务优良、特色鲜明的国际一流小额信贷银行”为战略目标。探索推出符合国内经济特色并具有国际水平的小微金融核心技术，在国内银行机构中首家实现技术输出。与法国沛丰、国际金融公司（IFC）、美国安信永、联合国开发计划署（UNDP）等多个国际组织开展战略合作，积极参与国际小额信贷开发项目，在国际上形成一定影响力。截至2018年12月31日，哈尔滨银行的小额信贷余额为人民币1,807.151亿元，占哈尔滨银行客户贷款总额的71.2%，连续四年业务占比超七成。