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主要職責(zé)
一、貸前評分模型全生命周期管理
1、進行數(shù)據(jù)清洗、特征工程（包括第三方數(shù)據(jù)的特征衍生與加工）、變量篩選、模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)。
2、負(fù)責(zé)貸前反欺詐及信用風(fēng)險評分的需求分析、設(shè)計、開發(fā)、驗證、部署上線及持續(xù)監(jiān)控。
運用機器學(xué)習(xí)（如邏輯回歸、決策樹、集成學(xué)習(xí)GBDT/XGBoost/LightGBM等）和統(tǒng)計建模技術(shù)構(gòu)建和優(yōu)化評分模型。
二、第三方數(shù)據(jù)深度應(yīng)用：
1、深入探索運營商底層數(shù)據(jù)，了解移動、聯(lián)通、電信在風(fēng)控建模的數(shù)據(jù)開放能力，尋求基于運營商數(shù)據(jù)打造風(fēng)控評分產(chǎn)品的機會。
2、熟悉并精通市場上主流第三方數(shù)據(jù)源（如征信機構(gòu)數(shù)據(jù)、反欺詐數(shù)據(jù)、多頭借貸數(shù)據(jù)、社保公積金數(shù)據(jù)、航旅數(shù)據(jù)、消費行為數(shù)據(jù)、司法數(shù)據(jù)、外部風(fēng)控評分）在風(fēng)控中的應(yīng)用場景和價值。
3、負(fù)責(zé)評估、測試、接入新的第三方數(shù)據(jù)源，分析其有效性、穩(wěn)定性及性價比，并設(shè)計基于多源數(shù)據(jù)的融合特征和模型策略。
4、持續(xù)監(jiān)控第三方數(shù)據(jù)的質(zhì)量、穩(wěn)定性及對模型效果的影響，提出優(yōu)化建議。
三、模型監(jiān)控與迭代優(yōu)化：
1、建立并維護完善的模型監(jiān)控體系，定期跟蹤評估模型在區(qū)分度（如KS, AUC）、穩(wěn)定性（如PSI）、預(yù)測準(zhǔn)確性等關(guān)鍵指標(biāo)上的表現(xiàn)。
2、分析模型衰退原因，及時發(fā)起模型迭代或重建，確保模型持續(xù)有效。
3、監(jiān)控策略規(guī)則的表現(xiàn)，評估模型與策略的協(xié)同效果。
四、產(chǎn)品售前支持：
1、理解客戶對于風(fēng)控模型的評估模式，為其提供模型應(yīng)用建議，將模型評分結(jié)果有效應(yīng)用于授信審批、額度定價、利率定價、風(fēng)險定價等核心風(fēng)控策略中。
2、基于模型分析和數(shù)據(jù)洞察，為制定和優(yōu)化貸前準(zhǔn)入規(guī)則、授信策略、反欺詐規(guī)則等提供數(shù)據(jù)支持和建議。
五、數(shù)據(jù)分析與洞察：
1、深入分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)及第三方數(shù)據(jù)，挖掘風(fēng)險特征和規(guī)律，識別潛在風(fēng)險點。
2、進行多維度的風(fēng)險分析報告，向管理層和業(yè)務(wù)部門提供清晰、準(zhǔn)確的風(fēng)險狀況解讀和決策依據(jù)。
六、合規(guī)與技術(shù)沉淀：
1、確保模型開發(fā)、部署、使用過程符合相關(guān)監(jiān)管要求及公司內(nèi)部合規(guī)政策（尤其關(guān)注數(shù)據(jù)隱私保護）。
2、編寫規(guī)范的技術(shù)文檔，包括模型開發(fā)文檔、驗證報告、部署文檔、監(jiān)控報告等。
任職要求
1、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)、計量經(jīng)濟學(xué)、信息技術(shù)或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。
2、3年及以上互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)風(fēng)控建模相關(guān)工作經(jīng)驗，須擁有貸前信用評分卡（A卡/B卡）的獨立開發(fā)、部署和監(jiān)控的完整項目經(jīng)驗。
3、有在消費金融公司、小貸公司、助貸平臺、大型金融科技公司風(fēng)控部門工作經(jīng)驗者優(yōu)先。
核心技能：
4、精通Python 或 R 等數(shù)據(jù)分析與建模語言，熟練使用相關(guān)庫（如 pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels, XGBoost/LightGBM/CatBoost 等）。
5、精通SQL，具備高效處理大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力。