风控模型岗位职责

工作职责：

1、深度挖掘各类结构化、非结构化数据，开发机器学习模型，提升信用风险和欺诈风险甄别能力，持续提升信贷产品的全生命周期风险管理能力

2、和各业务部门紧密合作，挖掘业务需求，基于对业务问题和数据的理解，定义不同场景下的解决方案，并选择和应用各种可能方式（比如在线学习、主动学习、增强学习、迁移学习等）来解决可能遇到的数据、场景相关问题

3、负责贷前、贷中、贷后各类评分卡、机器学习模型的开发、上线部署、监控等

4、负责整个端到端数据解决方案，持续跟踪产生的业务影响，不断迭代优化，推动数据化决策



任职要求：

1、国内外知名大学毕业，硕士及以上学历，机器学习相关背景，3年以上数据挖掘相关工作经验

2、对各种经典数据挖掘算法有深刻理解和一定的应用基础，比如逻辑回归、决策树、随机森林、k-means等；对前沿算法有足够关注和了解，比如xgboost、lgbm、深度学习等

3、有较强的业务和数据敏感度，具备良好的沟通能力、学习能力和团队协作精神

4、3年及以上银行或互联网个人消费信贷、信用卡等风险政策/风险建模工作经验优先

岗位职责：
1.负责金融信贷产品的风险模型开发工作，结合产品特征以及风控策略，利用客户基础信息以及外部大数据的能力进行定制化的模型开发，包括但不限于信用风险模型、欺诈风险模型、营销模型等；
2.结合信贷风控模式和信贷流程，对模型相关的信贷数据进行管理和分析，以提高信贷决策的准确性和效率
3.推动自有数据、三方数据的特征挖掘，并对数据挖掘结果进行评估和校验；负责模型监控和维护工作、编写监控分析报告以及风险报告等，持续优化模型；
4.负责编写模型的开发需求，协调整个模型上线实施流程；将模型和现有风控政策结合，优化现有评级及风险策略；
5.制定清晰的建模流程和监控方案，能够独立完成方案设计、数据清洗、数据挖掘、变量衍生、数据建模、模型训练以及监控报表的开发设计工作；
6.参与风控策略的制定和调优，优化模型不断减低风控坏账；
7.完成上级安排的其他事项。


任职要求：
1.全日制本科金融、数学、计算机、统计类等专业；
2.3年以上在互联网金融、银行、金融科技类进行数据分析及建模工作的经历，有海外互金行业风控模型经验优先；
3.熟悉掌握数据挖掘模型，如回归、决策树、聚类、GBDT、神经网络等算法模型；
4.精通SAS/BASE、SAS/STAT、SAS/EM等SAS模块，熟悉PYTHON，以及熟悉SQL、Oracle等数据库；
5.熟练掌握至少一种编程语言（包括但不限于Python、Java、C++等），熟练掌握算法数据结构，有编程实践经验。

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。