职位详情
职位描述
1. 核心风控模型研发与迭代:
主导或独立承担信贷风控全链路(涵盖反欺诈、申请评分、行为评分、催收评分等)关键算法模型的方案设计、开发实现、效果验证及上线部署工作。
持续跟踪线上模型运行状态,结合业务发展动态与模型表现,及时开展优化调整与版本迭代,保障模型长期稳定与高效输出。
2. 数据挖掘与特征工程:
深入分析内外部多源异构数据(如信贷记录、用户操作行为、第三方征信信息等),构建并持续完善用户风险标签体系与特征库。
采用先进的特征构造技术,从大规模复杂数据中提取具备高风险区分能力的变量,支撑模型精准度的持续提升。
3. 前沿算法探索与应用:
关注数据挖掘、机器学习、深度学习、图计算等领域最新技术进展,评估其在信贷风险管理中的适用性。
积极探索新兴算法(如无监督学习、大语言模型等)在实际风控场景中的落地路径,并推动试点与规模化应用。
4. 风险策略支持与业务赋能:
协同风险策略、产品及运营团队,洞察业务核心需求,将模型输出转化为可执行的风险控制策略,提供数据化决策依据。
基于模型分析结果,为客群准入、授信额度设定、动态定价机制、风险预警体系等关键环节提供建议与支持。
5. 技术沉淀与知识分享:
完成规范的技术文档与模型报告撰写,系统化总结项目实践成果。
在团队内部组织技术交流与培训,促进知识传递,助力团队整体建模能力与风控专业水平的提升。
职位要求
1、数学、统计学、运筹学、信息计算科学、大数据等相关专业优先;
2、熟悉信贷风控业务流程,了解风控数据服务领域的产品形态与发展现状;
3、3年以上预测模型开发经验,具备较强的工程实现能力;
4、掌握常见预测模型的方法原理及其适用边界,能合理选型并进行对比评估;
5、对数据具有敏锐洞察力,擅长从信息中提取量化特征;
6、具备清晰的问题定义能力,拥有系统性解决实际业务问题的方法论与实践经验;
7、满足上述条件基础上,具备以下经验者优先考虑:
A、在信贷机构从事过风控计量或管理相关工作;
B、具备图计算、社群关系挖掘的开发与应用背景;
C、有千亿级大数据平台开发与性能调优经验;
D、曾在金融机构现场参与风控模型的开发与交付;
E、有信贷用户营销模型的建模与优化经历;
F、使用运营商大数据构建信贷风控或营销模型的实际经验。
1. 核心风控模型研发与迭代:
主导或独立承担信贷风控全链路(涵盖反欺诈、申请评分、行为评分、催收评分等)关键算法模型的方案设计、开发实现、效果验证及上线部署工作。
持续跟踪线上模型运行状态,结合业务发展动态与模型表现,及时开展优化调整与版本迭代,保障模型长期稳定与高效输出。
2. 数据挖掘与特征工程:
深入分析内外部多源异构数据(如信贷记录、用户操作行为、第三方征信信息等),构建并持续完善用户风险标签体系与特征库。
采用先进的特征构造技术,从大规模复杂数据中提取具备高风险区分能力的变量,支撑模型精准度的持续提升。
3. 前沿算法探索与应用:
关注数据挖掘、机器学习、深度学习、图计算等领域最新技术进展,评估其在信贷风险管理中的适用性。
积极探索新兴算法(如无监督学习、大语言模型等)在实际风控场景中的落地路径,并推动试点与规模化应用。
4. 风险策略支持与业务赋能:
协同风险策略、产品及运营团队,洞察业务核心需求,将模型输出转化为可执行的风险控制策略,提供数据化决策依据。
基于模型分析结果,为客群准入、授信额度设定、动态定价机制、风险预警体系等关键环节提供建议与支持。
5. 技术沉淀与知识分享:
完成规范的技术文档与模型报告撰写,系统化总结项目实践成果。
在团队内部组织技术交流与培训,促进知识传递,助力团队整体建模能力与风控专业水平的提升。
职位要求
1、数学、统计学、运筹学、信息计算科学、大数据等相关专业优先;
2、熟悉信贷风控业务流程,了解风控数据服务领域的产品形态与发展现状;
3、3年以上预测模型开发经验,具备较强的工程实现能力;
4、掌握常见预测模型的方法原理及其适用边界,能合理选型并进行对比评估;
5、对数据具有敏锐洞察力,擅长从信息中提取量化特征;
6、具备清晰的问题定义能力,拥有系统性解决实际业务问题的方法论与实践经验;
7、满足上述条件基础上,具备以下经验者优先考虑:
A、在信贷机构从事过风控计量或管理相关工作;
B、具备图计算、社群关系挖掘的开发与应用背景;
C、有千亿级大数据平台开发与性能调优经验;
D、曾在金融机构现场参与风控模型的开发与交付;
E、有信贷用户营销模型的建模与优化经历;
F、使用运营商大数据构建信贷风控或营销模型的实际经验。
2026-05-25 13:18
IP属地:浙江杭州
职位福利
硕士3-5年计算机相关专业信贷数学/统计相关专业

阿里云计算有限公司
不需要融资 · 10000人以上

工作地址

鱼泡安全保障
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