风控建模师岗位职责

岗位职责：
1、具有1年以上信贷、金融建模工作经验，能独立建模，擅长利用机器学习算法、评分卡模型等方法建立反欺诈、用户分层等策略。
2、数据分析：充分理解业务风控需求，对包括贷前授信，贷中客户管理等信贷流程各阶段数据分析，形成相应的风险评估报告；
2、特征挖掘：深度挖掘分析用户行为，挖掘探寻有效特征变量并进行特征工程加工；
3、风险监控：设计风控管理监控机制，进行日常监控和定期分析，准确及时定位风控问题，快速制定解决方案并实施；
4、策略优化：以数据分析为基础，发现潜在风险，进行策略调优；
岗位要求：
1、本科及以上学历，数学、统计、计算机等相关专业，研究生优先；
2、有互联网金融反欺诈建模经验者优先考虑；
3、熟练使用SQL，至少掌握 Python/R/SAS 等的一项数据分析工具；
4、了解逻辑回归、决策树、随机森林、XGboost等机器学习或数据挖掘理论方法，有一定实践经验；
5、有良好的逻辑分析思维和优秀的团队合作意识。

任职要求
学历：全日制本科及以上学历，统计、数学、计量经济、计算机等专业优先。
知识技能与工作经验：具备银行、信用卡、消费金融或者互联网金融等相关的风险模型、数据挖掘相关的多年工作经验；对信贷业务及系统有相关了解；知名消费金融平台的风险模型经验者优先。
其它技能或资格：熟练掌握常见的分析语言，如Python、R等，熟悉机器学习、深度学习，在知名比赛中获得奖项者优先;
具有较强的业务风险意识及数字敏感度，逻辑性较强，且具有持续学习研究能力。
岗位职责
特征工程：基于多维度数据，如内部行为变量、申请数据、征信报告、三方数据、埋点等，完成特征工程的设计及落地
模型开发：设计建立信用风险模型（如A、B、C卡）、反欺诈模型、营销模型等，并做好后续运维监控及迭代
模型应用：深入了解公司各产线业务，参与模型应用及策略制定，辅助策略及业务团队解决实际业务问题
算法研究：研究和探索模型开发方法论，持续探索集成学习、机器学习、深度学习、文本挖掘、复杂网络等算法，并将以数据驱动为依据、技术结合业务的理念与方法论的研究推进落地
三方评估：辅助支持三方数据的相关工作，包括且不限于效果评估、数据管理等
综合管理：根据业务发展需要，完成部门安排的其他工作。

岗位职责
1、深度洞察市场需求、精准把握金融法规政策动态，紧密贴合公司战略目标，主导设计具有创新性与竞争力的金融产品，涵盖先享后付及分期产品等领域，明确产品的经营逻辑、核心架构、业务流程及用户体验路径。
2、以用户为中心，在设计过程中全面考量产品的收益模式、风险等级、定价策略等核心要素，确保产品在满足市场需求的同时，实现风险与收益的平衡，符合公司的经营逻辑与盈利预期。例如，在规划产品时，需精心设计信用评估机制、还款规则及费用结构等细节，以提升产品的吸引力与可行性。
3、统筹推进金融产品从设计到上线的各个环节，协调研发、运营等部门，确保产品上线交付，并持续跟踪产品运营情况。
4、全方位监控金融产品的全生命周期，定期进行深入的运营复盘与数据分析，及时制定并实施针对性的优化策略，确保产品始终保持良好的市场表现与盈利能力。
任职要求
1. 大专及以上学历，金融行业风控策略经验。
2. 具备三年以上金融产品设计经验，熟悉互联网金融分期、先享后付产品及互联网小贷业务模式与流程优先。
3. 熟练掌握信用评估模型与风险定价方法，具备较强的数据分析与处理能力，能够运用 SQL、Python 等工具进行数据挖掘与分析。
4. 精通金融产品设计流程与相关法规政策，能够独立完成产品设计文档与需求规格说明书。
5. 拥有较强的逻辑思维与问题解决能力，具备良好的项目管理能力，具备良好的沟通协作能力与团队管理能力。