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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流程(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。
持续跟踪线上模型运行状态,结合业务发展与实际表现,及时开展模型调优与版本迭代,保障模型长期稳定与高效可用。

2. 数据挖掘与特征工程:
深入挖掘内部系统与外部来源的多源异构数据(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、高复杂度数据中提取具有强风险识别能力的特征变量,支撑模型精准度的持续提升。

3. 前沿算法探索与应用:
关注数据科学、机器学习、深度学习、图神经网络等领域最新进展,掌握前沿技术动态。
评估新兴算法(如无监督学习、大语言模型等)在信贷风险管理中的适用性,并推动其在真实业务场景中的试点与落地实践。

4. 风险策略支持与业务赋能:
协同风险策略、产品和运营团队,洞察业务核心需求,将模型输出转化为可执行的风险管理规则与策略建议,助力决策科学化。
基于数据分析与模型洞察,为客群筛选、授信额度设定、差异化定价、风险预警等关键环节提供专业支持。

5. 技术沉淀与知识分享:
规范撰写技术文档、模型说明报告,系统化积累项目成果与方法论。
在团队内组织技术交流与培训活动,促进经验传递,带动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、大数据等相关专业背景者优先;
2、熟悉信贷风控流程,了解风控数据服务领域的基本产品形态;
3、具备3年以上预测类模型开发实战经历,动手能力强,能独立完成建模任务;
4、掌握常见预测模型的技术原理与适用边界,能够根据场景合理选型并进行对比优化;
5、对数据高度敏感,擅长从信息中提炼量化指标与关键规律;
6、具备清晰的问题定义能力,拥有系统化解决实际业务难题的方法论与实践经验;
7、满足上述条件基础上,具备以下经验者更具优势:
A、拥有金融机构风控计量或管理岗位工作经验;
B、具备图计算、社群关系挖掘的技术开发与应用场景经验;
C、参与过千亿级规模大数据平台的工程开发与性能调优;
D、有在银行、消金等金融机构现场实施并交付风控模型项目的经验;
E、参与过信贷客户营销模型的设计、优化与上线应用;
F、使用运营商大数据构建信贷风控或客户营销模型的实际案例经验。
2026-08-18 14:42
IP属地:浙江杭州

职位福利

本科5-10年Java金融机构策略开发/建模经验机器学习算法/工程化经验计算机相关专业深度学习经验数学/统计相关专业
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