风控模型岗位职责

岗位职责：
1、主导海外金融产品评分模型的设计与开发，运用决策系统实现各环节策略落地，持续追踪并评估模型运行效果，结合反馈数据开展迭代优化；
2、带领团队对业务数据及多源第三方信息进行深度分析与处理，挖掘用户行为特征，支持风控决策，实施策略的日常监控、维护与调优，及时识别并输出风险预警信号；
3、协同产品、运营及技术开发团队，保障量化模型策略的高效落地，并在上线后持续推进性能监测与精细化优化。

任职资格：
1、全日制硕士及以上学历，数学、统计学或相关专业背景；
2、具备3年以上反欺诈、建模或评分卡项目经验，熟练掌握SQL/SAS等工具，具有扎实的数据分析与建模实践能力；熟悉逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等一种或多种建模技术；
3、有互联网金融领域数据建模经验者优先考虑；
4、具备强烈的责任意识和良好的团队协作能力，乐于接受挑战性任务，能够适应较高强度的工作节奏。
【工作内容】1、主导海外金融产品评分模型的设计与开发，运用决策系统实现各环节策略落地，持续追踪并评估模型运行效果，结合反馈数据开展迭代优化；2、带领团队对业务数据及多源第三方信息进行深度分析与处理，挖掘用户行为特征，支持风控决策，实施策略的日常监控、维护与调优，及时识别并输出风险预警信号；3、协同产品、运营及技术开发团队，保障量化模型策略的高效落地，并在上线后持续推进性能监测与精细化优化。
【基本条件】1、全日制硕士及以上学历，数学、统计学或相关专业背景；2、具备3年以上反欺诈、建模或评分卡项目经验，熟练掌握SQL/SAS等工具，具有扎实的数据分析与建模实践能力；熟悉逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等一种或多种建模技术；3、有互联网金融领域数据建模经验者优先考虑；4、具备强烈的责任意识和良好的团队协作能力，乐于接受挑战性任务，能够适应较高强度的工作节奏。

岗位描述：
1.模型构建与优化：承担信用风险模型的建模任务，涵盖样本合理选择、特征工程实施、算法优化以及联合建模等工作，致力于提高模型的区分能力，以助力业务发展。
2.模型与应用协调：负责模型和策略应用之间的协调沟通，依据实际业务需求，灵活运用不同算法定制相应模型。
3.数据分析与监控：承担模型相关的各类数据分析工作，完善模型生命周期的监控和质量保证。对模型运行过程中的数据进行持续分析，及时发现模型可能存在的问题，保障模型在整个生命周期内的稳定性和可靠性。
4.创新性研究：参与创新性研究，快速学习并将新方法应用到信贷风控工作中。
岗位要求
1.专业与学历：要求计算机、统计、金融、数学等相关专业背景，硕士及以上学历。
2.领域经验：在信贷风控、数据分析、机器学习、深度学习等相关领域有1 - 2年及以上经验优先。
3.编程与工具：具备良好的编程基础，熟练掌握至少一门编程语言（如python，c++，java等），有大数据处理经验（如hive，hadoop，spark）者优先。
4.技术与兴趣：对大数据技术有热情，熟悉并掌握常见的机器学习、深度学习算法，同时对金融相关感兴趣者优先。

工作职责
1. 负责助贷平台、自营（小额/大额）等各业务模式贷前、贷中、贷后全流程风控算法模型的开发、测试、上线验收及迭代优化，适配不同业务特性及场景需求。
2. 开展全业务线信源评测工作，整合内外部数据资源，筛选优质数据源并验证有效性，构建适配各模式的数据体系，优化模型数据基础，提升预测精度。
3. 推进各业务模式联合建模工作，对接流量平台、外部数据厂商等，协调数据资源与技术路径，确保模型满足共建需求及合规要求。
4. 制定各业务模型监测方案，开发维护监测代码，跟踪模型运行指标，及时预警模型漂移、效果衰减等问题，针对性优化迭代。
5. 编写模型开发、测试、部署相关技术文档，落实风控模型管理办法在各业务线的落地执行，配合跨部门协作，反馈模型应用问题并优化。
任职要求
1. 本科及以上学历，数学、统计、计算机等相关专业，2-3年及以上消费金融风控模型开发经验，有助贷平台、自营（小额/大额）任一业务模式经验者优先。
2. 熟练掌握Python等建模工具，精通逻辑回归、随机森林、XGBoost等传统机器学习算法，具备从数据处理、特征工程到模型部署的全流程能力，了解深度学习算法者加分。
3. 具备信源评测、数据质量校验及整合经验，熟悉主流第三方数据厂商及各类业务场景数据特性，能独立完成数据适配与验证。
4. 具备联合建模项目经理经验，能有效对接合作方及内部业务、审批团队，协调解决建模过程中的分歧，保障项目推进；熟悉金融行业数据合规要求，能平衡模型效果与合规风险。
5. 了解不同业务模式风险点，具备模型监测、漂移分析及优化经验，良好的技术文档编写能力、跨部门沟通能力及风险敏感度。