哈啰高级风控算法专家
任职要求
- 学历与专业背景：硕士及以上学历，计算机科学、统计学、数学、金融工程等相关专业。 - 技术能力：精通大模型技术，如 Transformer 架构、GPT 系列等，具备将大模型应用于信贷风控领域的实践经验。熟练掌握 Python、R 等编程语言，熟悉常用的数据挖掘和机器学习算法，如决策树、逻辑回归、神经网络等。掌握大数据处理技术，如 Hadoop、Spark 等，能够处理和分析大规模的信贷数据。 - 行业经验：具有 3 年以上信贷风控或金融科技领域的工作经验，…
工作职责
- 信贷风控模型构建与优化：运用大模型技术，设计并搭建信贷风险评估模型，准确预测信贷违约风险。基于海量信贷数据，持续优化模型参数，提升模型的准确性和稳定性，确保模型能够适应不断变化的信贷市场环境。 - 风险策略制定与实施：结合信贷业务流程和风险偏好，制定全面的风险控制策略。利用大模型分析客户行为数据、信用数据等，实现差异化的风险定价和额度管理，有效降低信贷风险。监督风险策略的执行情况，及时调整策略以应对新出现的风险挑战。 - 数据挖掘与分析：从海量的信贷数据中挖掘有价值的信息，通过大模型技术发现潜在的风险因素和风险模式。运用数据分析工具和方法，对信贷数据进行深度分析，为风险决策提供数据支持和决策依据。 - 跨部门协作与沟通：与信贷业务部门、数据部门、信息技术部门等密切合作，确保大模型风控技术与信贷业务流程的紧密结合。为业务部门提供风险评估和风险控制方面的技术支持和培训，提升业务人员的风险意识和风险管控能力。 - 行业动态跟踪与研究：关注国内外信贷风控领域的最新技术和发展趋势，尤其是大模型技术在信贷风控中的应用。研究行业最佳实践，结合公司实际情况，提出创新性的风险控制解决方案，推动公司信贷风控水平的提升。
1、 针对蚂蚁国际海外金融业务发展需求，参与搭建和完善信贷风控模型体系，包括反欺诈、信用评分、客户画像、营销转化、资金预测等； 2、 和业务方沟通需求，针对项目中实际遇到的问题，提出具体可行的算法解决方案； 3、 深度挖掘平台内部数据、合作方数据、以及外部三方数据，通过特征工程提炼和完善风控特征池； 4、 负责信贷风控模型开发部署、应用支持、监控维护和升级迭代等工作； 5、 探索前沿模型算法，并在信贷风控领域进行实践和应用。
1. 针对蚂蚁国内外信贷金融业务发展需求，结合大模型升级信贷风控模型体系，包括：额价智能决策、评级、画像、价值模型等； 2. 协同业务及政策团队抽象小微金融场景中的关键问题，设计大模型驱动的解决方案，推动大模型在信贷场景的创新应用； 3. 深入理解信货业务模式，结合小模型的决策精准度问题，设计与客户交互的实时信贷决策方案，提升人维度的客户体验； 4. 搭建多源信息风控特征池，利用大模型、深度学习、机器学习等方法解决信贷场景的实际问题； 5. 参与和探索前沿算法在信贷智能风险管理领域的应用和落地，包括但不限于大模型、知识图谱、GraphML、多模态识别、AutoML,、运筹优化等方向。
1、负责飞猪域内反欺诈、反作弊、账号安全、商品内容风险等全链路风控算法能力建设，搭建风控算法体系，保障业务安全与用户体验平衡； 2、深入理解业务，基于海量用户行为、交易、设备环境数据进行风险分析与挖掘，使用机器学习、深度学习、图模型、大语言模型等方法，构建风险感知、识别、决策、处置闭环，保障业务安全； 3、基于域内多模态数据（行为序列、文本、图关系），搭建风控场景大模型agent，探索任务规划、工具调用、RAG、多Agent协同等技术，实现风险防控的效果和效率提升。
1、构建面向业务风控（作弊、欺诈、账号安全、垃圾注册、恶意行为等）领域的下一代智能风控基座大模型。从底层开始设计、训练和优化专属于风控领域的“最强大脑”，利用大模型技术从根本上提升识别和对抗黑灰产的能力，为公司的核心业务安全保驾护航。 2、设计和构建高质量、多模态的（文本、行为序列、图数据、设备信息等）风控领域训练数据集； 3、开展领域自适应预训练，让通用大模型深度理解风控概念（如欺诈模式、作弊行为、爬虫特征、账号养号等），探索大模型与图神经网络、异常检测、时序分析等传统风控技术的融合创新。