职位描述
机器学习算法
岗位职责:
1、模型体系建设
• 制定并实施公司风险数据与模型发展的中长期战略规划。
• 构建和完善覆盖贷前申请评分、贷中行为评分、贷后催收评分及反欺诈的全流程风险模型体系。
• 建立并持续优化模型全生命周期管理框架。
2、团队建设与科研管理
• 负责团队建设、人才培养和绩效管理。
• 营造技术创新氛围，推动机器学习、人工智能等前沿技术在风险建模领域的应用研究。
3、牵头贷前、贷中、贷后全周期模型管理
• 贷前：负责申请评分卡、反欺诈模型、额度定价模型的研发、优化与部署。
• 贷中：负责行为评分模型的开发与迭代，监控客户信用状况变化，为额度管理策略提供支持。
• 贷后：负责催收评分模型的搭建与优化，提升催收效率，并管理减值计提模型。
4、模型风险管理与合规
• 建立完善的模型风险治理体系，确保模型开发和应用符合监管要求。
• 负责模型风险的识别、计量、监测和控制，定期向管理层报告模型风险状况。
5、数据资产管理与应用创新 推动风险数据治理体系建设。
• 探索内外部数据资产（如央行征信、三方数据等）在风险建模中的创新应用，持续提升模型预测能力。
6、跨部门协作与价值实现 与业务、科技、财务等部门密切合作，推动模型成果在业务场景中的有效落地。
• 通过模型赋能，支持信贷策略优化、精准营销、额度管理和催收运营等关键业务环节。
任职要求:
1、学历与专业
本科及以上学历，数学、统计学、计算机科学、金融工程等相关专业。
2、经验与技能
专业经验：5年以上风险管理建模相关经验，至少3年团队管理经验。有大型消费金融公司或互联网金融公司数据模型部门管理经验者优先。
3、技术技能：精通各类信用风险模型的开发与实施，熟练掌握Python/R/SAS等建模语言及SQL查询工具。熟悉逻辑回归、决策树、GBDT、XGBoost等主流机器学习算法。
4、业务知识：深刻理解消费金融业务模式和各类风险，熟悉消费金融业务模式和模型的应用模式，熟悉国内外金融监管框架。
5、领导力素质
卓越的战略思维和业务洞察力。
出色的团队领导能力和跨部门沟通协调能力。
强大的技术判断力和决策能力。
6、优先条件
在知名金融机构担任过数据建模部门负责人。
有成功领导大型模型体系建设经验。
拥有FRM、CFA等专业资格证书。
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