网易初级项目管理工程师（广州）

1. 负责游戏项目及其他软件研发项目的统筹和把控，与各团队紧密合作、建立清晰高效的工作机制，确保战略项目落地并达到预期； 2. 支持产品及业务发展，深入跟进项目的规划、执行及验收，及时预警和分析风险并推动优化，提升项目人力和资源的效率和价值； 3. 敏锐洞察流程痛点，制定及优化研发项目流程规则，推动落地并赋能业务团队，强化产品的过程管控能力。

1、设备全生命周期运维管理 (25) 主导产线数字化设备全生命周期运维，解决复杂故障，建立运维台账，输出分析报告与预防措施，降低非计划停机率。 2、设备数字化改造项目推进 (20) 牵头设备数字化改造项目，完成 IOT/EMS/MES 等系统集成与数据采集链路搭建调试，保障项目按期见效。 3、智能运维项目落地与应用 (15) 负责 AI / 视觉技术智能运维项目落地，完成算法选型、模型优化与部署，实现维护降时和故障精准预测。 4、设备数据优化与质量管控 (15) 基于设备运行数据优化参数、推广标准方案，建立数据质量校验机制，提升采集准确率，支撑生产决策。 5、技术趋势跟踪与转化 (15) 跟踪行业技术趋势，输出设备升级方案并牵头小试、中试，推动技术转化与知识库沉淀。 6、技术文档搭建与人员培训 (10) 搭建迭代设备及系统 SOP 与技术文档，开展技能培训并评估效果，培养初级运维人员。

1. 主导或核心参与至少一个核心海外市场的零售信贷产品（BNPL/现金贷）全生命周期风控策略的设计、实施与迭代。需要对该市场的整体风险表现（如通过率、逾期率、损失率）和资产质量负起核心责任。 2. 深度洞察业务，精准平衡业务增长、用户体验和风险控制三者间的关系，通过数据驱动的方式，为业务决策提供关键风控输入。 智能风控体系建设 (Intelligent Risk System Development): 1. 负责构建和持续优化贷前（准入、授信）、贷中（交易监控、动态调额）和贷后（催收评分、资产处置）的核心策略模块。 2. 深入分析用户行为、交易模式和宏观信用环境，主动识别潜在风险，设计并部署敏捷、自动化的风险应对策略和监控预警体系。 风控模型与数据科学应用 (Modeling & Data Science Application) 1. 驱动信用风险模型的完整生命周期管理，包括但不限于数据探查与清洗、特征工程创新、模型（申请分、行为分、催收分等）的开发、验证、部署、监控和迭代。 2. 不仅限于应用，更需要对各类模型算法（如逻辑回归、GBDT/XGBoost、深度学习等）有一定理解，能根据业务痛点和数据特性，进行算法选型、创新和提出优化建议，并主导A/B测试验证策略和模型效果。 跨职能协作与影响力 (Cross-Functional Collaboration & Influence): 1. 与产品、运营、工程、数据科学和合规团队紧密合作，将风控能力产品化、平台化，提升风控策略的部署效率和 robustnes（稳健性）。 2. 能够将复杂的风控模型和数据分析结果，清晰、简洁地呈现给不同背景的合作方和管理层，并以此驱动决策。 策略规划与方法论 (Strategic Planning & Methodology): 负责定义特定风险领域（如反欺诈、信用评估）的中长期策略规划和技术路线图。沉淀风控方法论，并通过文档、分享等形式赋能团队，指导和培养初级风控分析师。 前瞻性研究与创新 (Forward-Looking Research & Innovation): 探索如图计算、NLP、因果推断等前沿技术在风控领域的应用，发起并领导创新项目，为业务构建面向未来的核心竞争力。

1. 负责游戏项目及其他软件研发项目的统筹和把控，与各团队紧密合作、建立清晰高效的工作机制，确保战略项目落地并达到预期； 2. 支持产品及业务发展，深入跟进项目的规划、执行及验收，及时预警和分析风险并推动优化，提升项目人力和资源的效率和价值； 3. 敏锐洞察流程痛点，制定及优化研发项目流程规则，推动落地并赋能业务团队，强化产品的过程管控能力。