蚂蚁金服网商银行-金融预测-风控方向
任职要求
1. 了解行业前沿的数据解决方案（决策分析、AI、数仓、数据产品、推荐系统），有过从数据基建到数据应用的建设经验； 2. 对信贷/金融业务有较深理解，从事过银行、互联网金融、风险策略、金融相关数据咨询等行业，有丰富的金融场景大数据专题分析或模型算法应用经验； 3. 具…
工作职责
1. 基于对业务及上下游各环节的理解，抽象提炼设计并搭建完善的数据模型，用大数据和模型算法能力挖掘业务洞察并提供宏观到微观的金融预测和模拟，建立金融预测、分析和归因框架； 2. 使用各类数据工具和分析方法，协助业务解决日常数据分析问题并提供决策支持，推动建设各类数据资产、数据产品，包括但不限于数据报表，自主化取数分析工具等，满足业务日常数据分析、归因等需求 ； 3. 将数据能力组合成综合方案赋能业务管理，制定发展规划，从数据依赖到数据驱动，挖掘数据价值，提升管理的预见性、主动性和科学性。
参与信贷风控垂类大模型算法研发，探索LLM在风险评估、反欺诈、客户画像等场景的应用 基于业务数据构建垂域知识增强框架，优化风险预测、文本理解、决策推理等核心能力 开发面向金融场景的Prompt Engineering方案，提升模型对信贷政策的理解能力 研究大模型与传统风控模型（评分卡、GBDT等）的融合应用，构建混合智能风控系统，通过监督微调和强化学习持续提升模型识别能力 跟踪RAG、Agent等前沿技术，探索在贷前、贷中、贷后监控中的落地场景
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、GMV预测等，负责信贷风控模型开发部署、监控维护和升级迭代等工作； 2、深度挖掘内部数据、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； 3、探索前沿序列行为模型，图模型，LLM，并在信贷风控领域进行实践和应用； 4 、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，并负责执行落地；
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：国际支付，立足于为字节跳动国际化业务提供专业的支付和金融服务，专注于全球支付产品线的质量和效率，确保为国际产品提供高度可靠和稳定的服务，建立国际支付产品和能力，同时在高效助力业务快速拓展的同时，打造行业领先的支付和金融产品能力。团队当前所提供的产品和服务，遍布全球多个国家和地区，团队拥有丰富的国际化产品研发经验；同时这里有全球超大规模的支付网络；覆盖多业务场景的海外钱包及金融产品解决方案；围绕分布式一致性、高并发、高可用、资金安全在内的核心技术能力攻坚；LLM等前沿AI技术在支付&金融服务中的探索、研发和应用。另外，我们在全球设立团队，团队同学背景多元，不同的思维方式，打造了一个多元、碰撞、融合、包容的工作环境。我们邀请你来此成长、专研，发掘无限的潜力，一起应对技术和业务以及跨国合作上的挑战，还有跨文化交流机会在等你！ 1、负责字节跳动国际支付业务的后端开发工作，结合LLM等前沿AI技术，优化支付业务流程、提升开发效率，参与AI在支付场景落地的后端支撑开发，助力AI技术与支付业务深度融合； 2、负责架构设计和开发，结合AI技术能力优化架构方案，探索AI在架构优化、系统自愈等方面的应用，提升系统稳定性与智能化水平； 3、负责在线大流量高并发系统设计和性能调优，运用AI相关技术（如智能监控、异常预测模型）辅助系统性能分析、瓶颈定位，优化系统响应速度，保障高并发场景下的AI辅助决策能力稳定输出； 4、参与各专项技术调研，新技术引入等前瞻项目，重点关注AI技术（LLM、智能合规、智能风控等）在支付&金融服务领域的应用调研与落地探索，推动AI相关新技术在团队业务中的落地实践。
1. 流动性算法：综合运用机器学习与运筹优化技术，解决信贷资产预测、资金-资产匹配等关键问题，保障流动性安全与效益最大化； 2. 营销与增长建模：将互联网金融产品的营销、流量分发与用户增长问题抽象为算法问题，通过推荐系统、因果推断、数据挖掘等方法设计并落地算法解决方案； 3. 前沿技术探索：结合信贷与金融市场场景，探索大模型（如AIGC、Agent、LLM for Recommendation）等新技术的可行性与落地路径； 4. 跨团队协作：与产品、数据、风控等团队紧密合作，推动算法模型在真实业务场景中的规模化应用。