1、运用大数据分析工具和技术解决风险管理业务中遇到的实际问题与需求，如风险评估、成长评价等，包括对模型进行设计、开发、验证、测试、部署及监控、优化。。
2、基于海量用户数据和特征，进行数据质量检查、特征加工、数据清洗等，建立数据挖掘模型。
3、评估数据源的质量和价值，能结合业务需求和场景，从各种数据维度中挖掘数据价值，并设计不同的模型，应用于不同的业务场景中。
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