职位描述：
我们正在寻找一位专注于企业征信模型研发与优化的大数据算法工程师，负责基于大数据的企业征信模型设计、开发、优化及动态调整工作。您将参与养老、农贸、园区、二手车、文旅景区、绿色征信等多场景下中小企业的征信模型研发，利用大数据技术为业务提供精准的信用评估、风险预警、智能决策解决方案。
主要职责：
1. 基于多场景的中小企业数据，研发和优化征信模型。
2. 设计并实现动态调整机制，确保模型能够适应市场变化和数据波动。
3. 结合业务需求，挖掘数据特征，构建高效的信用评分体系和风险控制模型。
4. 与业务团队紧密合作，理解场景需求，提供定制化的征信解决方案。
5. 持续跟踪行业最新技术，探索机器学习、深度学习、AI大模型等先进算法在征信领域的应用。
6. 编写技术文档，确保模型的可解释性和可维护性。
任职要求：
1. 计算机科学、数学、统计学、金融工程或相关领域的本科及以上学历。
2. 至少3年以上大数据算法开发经验，有征信模型、风控模型或相关领域经验者优先。
3. 熟练掌握Python、Java、Scala等至少一种编程语言，熟悉SQL和NoSQL数据库。
4. 熟悉大数据技术栈，如Hadoop、Spark、Flink等，具备大规模数据处理经验。
5. 精通机器学习算法（如逻辑回归、决策树、随机森林、GBDT、XGBoost等），有深度学习经验者优先。
6. 具备较强的数据分析和特征工程能力，能够从复杂数据中提取有价值的信息。
7. 熟悉征信业务场景，了解信用评分、风险控制等相关知识者优先。
8. 良好的沟通能力和团队协作精神，能够快速理解业务需求并转化为技术方案。 9.具备金融科技或征信行业背景，具有深度场景模型工作经验的优先，了解相关政策和法规。