职位&公司对比

招聘中

反欺诈算法工程师

-K·薪
  • 银行
  • 不需要融资
招聘中

风控模型

-K·薪
某大型大数据公司

职位详情

  • 北京
  • 1-3年
  • 本科
  • 人工智能
  • Python
  • R
  • SQL
  • 反欺诈
  • 机器学习
  • 深度学习
  • 异常检测

扎实的数学和法基础,熟悉常用的分类、聚类及异常检测算法 优秀的直聘分析问题和解决问boss题的能力 对数据敏感,能快速理解业务,发掘业务细节BOSS直聘和数boss据之间的联系

职位详情

  • 北京
  • 3-5年
  • 本科
  • Python
  • SQL
  • 机器学习算法/工程化经验

岗位职责: 1.独立完成建模方案设计、模型开发及部署,运用各类算法开发包括不局限于营销响应、流失预警等营销模型及反欺诈、信用评估、额度模型、行为评分、催收评分等风险模型,并对现有模型进行优化完善;根据客户需求,独立带领项目成员进行咨询项目的实施,包括方直聘案设计、项目计划安排、实施过程管理、项目质量把控、报告撰写及交付汇报; 2.配合商务进行客户需求沟通、方案讲解及咨询支持,对客户提出的业务痛点提供有效的解决方案及量化的决策建议;统筹分析并定位信贷机构风险/运营管理中出现的问题,结合行业动态趋势、监管力度,把握市场机遇,提供有效落地的解决方案,促成项目开展和有效落地; 3.充分了解客户业务端审批流程及风险表现,结合用户特征,制定或优化贷前、贷中及贷后风控策略;为客户提供用户分层筛选、差异化营销手段等策略建议;负责客户端金融信kanzhun贷产品风控/运营体系的规划与建设,制定风险/运营政策框架,设计、迭代贴合业务实际的风控/运营策略,实现风险控制与业务收益的平衡; 4.不断学习/探索/优化算法,通过量化算法、业务经验等,基于内外部数据,统来自BOSS直聘筹设计、开发有效用于风险/运营管理的创新数据及模型产品,并推进其实施落地; 岗位要求: 1.本科及以上学历boss,211/985院校毕业优先,数学、统计学、计算机等相关专业优先; 2.5年以上银行、持牌消金、头部互金、金融科技公司模型及策略相关工作经验,有项目管经验优先; 3.至少能熟练使用Python/Spark/R其中一种分析及建模工具,数据挖掘及建模经验丰富,能够有效利用LR/树型机器学习/神经网络等深度学习算法构建特征与模型; 4.对零售信贷市场、信贷产品形态有深刻的认知;对全生命周期风控管理流程有深刻的理解,并掌握各环节的风控要点及风控策略制定逻辑;与时俱进,对不断更新迭代的算法(如GPT)持续学习和应用; 6.具备独立思考的能力,逻辑严谨,对数据敏感,善于发现. 探索并解决问题,自我驱动力强;

技能解析

专有技能
  • 优秀的分析
  • 分析问题
  • 解决问题的能力
  • 快速理解
  • 算法基础
  • 分析问题和解决问题的能力
  • 快速理解业务
  • 数学和算法
相同技能
  • 数据敏感
  • 解决问题

数据来自CSL职业科学研究室

技能解析

专有技能
  • 优化完善
  • 方案设计
  • 项目管理
  • 项目管理经验
  • 神经网络
  • 建模经验
  • 风控策略
  • 管理经验
  • 机器学习
  • 项目的实施
  • 善于发现
  • 学习算法
  • 思考的能力
  • 管理流程
  • 质量把控
  • 数据挖掘
  • 建模工具
  • 出现的问题
  • 项目质量
  • 优化算法
  • 深度学习
  • 深度学习算法
  • 逻辑严谨
  • 有项目管理经验
  • 生命周期
  • 解决方案
  • 独立思考
  • 项目计划
  • 运营策略
  • 算法开发
  • 客户需求
  • 风险控制
  • 金融科技
相同技能
  • 数据敏感
  • 解决问题

数据来自CSL职业科学研究室

工作时间

上午9:00   -   下午6:00
双休弹性工作

公司福利

  • 员工关怀
  • 工会福利
  • 零食下午茶
  • 节日福利
  • 餐补
  • 带薪年假
  • 年终奖
  • 定期体检
  • 补充医疗保险
  • 五险一金

备注

职位发布者未明确表明公司信息,具体可咨询职位发布人进行确认。

更新于 2025-05-14