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1. 保險(xiǎn)風(fēng)控全周期建模
保前：基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)構(gòu)建客戶分群模型，融合多方數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)定價(jià)與風(fēng)險(xiǎn)篩選；
保中：通過(guò)車載傳感器時(shí)序數(shù)據(jù)研發(fā)實(shí)時(shí)事故預(yù)測(cè)引擎，支持毫秒級(jí)風(fēng)險(xiǎn)干預(yù)；
保后：結(jié)合知識(shí)圖譜與多模態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建欺詐檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，挖掘團(tuán)伙作案關(guān)聯(lián)鏈。
2. 金融風(fēng)控模型共建
與銀行合作通過(guò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模供應(yīng)鏈關(guān)系，預(yù)測(cè)企業(yè)營(yíng)收與違約概率；
構(gòu)建宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與微觀企業(yè)數(shù)據(jù)的時(shí)空關(guān)聯(lián)模型，預(yù)判區(qū)域性經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。
3. 安全培訓(xùn)智能推薦
基于駕駛員行為數(shù)據(jù)開發(fā)個(gè)性化推薦算法，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化培訓(xùn)路徑；
通過(guò)A/B測(cè)試迭代模型，提升安全駕駛行為與安全培訓(xùn)轉(zhuǎn)化率。
4. 信用體系與大數(shù)據(jù)平臺(tái)
設(shè)計(jì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的信用評(píng)分卡模型，整合交易、消費(fèi)、履約等弱關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；
搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)特征計(jì)算與離線倉(cāng)庫(kù)融合，支持向量數(shù)據(jù)庫(kù)（Milvus）加速相似風(fēng)險(xiǎn)檢索。
崗位要求：
1.熟悉 Python 編程，能用常用 AI 庫(kù)（如 PyTorch、TensorFlow）；
2.機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：回歸、分類、決策樹、隨機(jī)森林等；
3.深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：CNN、RNN、Transformer 等常用模型；
4.計(jì)算機(jī)視覺(jué)：圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、簡(jiǎn)單的視頻分析；
5.自然語(yǔ)言處理：文本分類、序列處理；
6.基本的數(shù)據(jù)處理能力：數(shù)據(jù)清洗、特征處理、模型訓(xùn)練與評(píng)估；
7.有微調(diào)經(jīng)驗(yàn)；用過(guò) OpenAI/Claude 等 API 的組合調(diào)用；
8.用大模型做實(shí)際功能：知識(shí)庫(kù)問(wèn)答、文本分類、摘要、結(jié)構(gòu)化抽取等。