蚂蚁金服蚂蚁国际-信贷数据高级专家-全球技术
任职要求
1、有3年及以上大数据研发经验，能独立主导完成某一业务领域的整体模型设计和研发交付；掌握数据模型设计方法论，能够将所负责的工作拆分成合理的数据主题，产出的数据模型和设计的数据链路，并充分考虑可复用、可扩展性。 2、精通Hadoop/Hive/Spark/MaxCompute等离线大数据技术，深入了解起背后的实现原理，并能够调优；熟悉主流OLAP引擎的实现和优化原理，如Clickhouse、Presto、Hologres等，深入理解分布式数据库架构，以及列存储、索引等技术，有实战经验优先。 3、掌握实时计算技术体系包括数据采集、计算引擎Storm/Sparkstreaming/Flink其中一种，对实时计算所涉及的事务、容错、可靠性有深入理解。 4、了解数据质量保障和数据治理工作，能够站在数据系统全链路视角，独立解决所负责工作的数据治理问题，能综合运用和优化现有数据技术和数据产品，形成可复用的治理解决方案，最终解决业务问题。 5、热爱大数据事业，性格沉稳，有较好的语言表达能力，能自我驱动，有强烈的求知欲与进取心，有团队合作精神，敢于挑战，能在压力下成长。 6、具备流利的英语口语与书面表达能力，能够胜任国际团队沟通、方案撰写及会议协作。 7、了解信贷相关业务（如风险评估、信用评分、违约预测等），有国际信贷业务经验优先
工作职责
1、负责国际信贷业务的数据研发相关工作，运用数据技术，对信贷数据进行统计分析、风险评估和数据建模，以支持信贷决策和风险管理，沉淀信贷业务全链路的优质数据资产，配合风控、产品及技术团队，推动数据驱动的创新业务场景落地。 2、熟悉隐私安全法律法规，制定信贷数据领域的解决方案。规划业务大图和主要流程、针对复杂的业务问题能做提炼和拆解，帮助数据安全、合规、高效流转。
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、负责金融信贷科技与信贷风险服务端架构和研发工作，为全球客户提供普惠金融服务，帮助业务更加健康快速稳定发展。 2、熟悉集团的常用架构设计、性能优化、高可用保障理念，并能灵活运用于核心链路系统的优化；围绕信贷业务产品，协同多方资源，与数据、模型、策略多方团队进行方案设计和推动项目进度，深度参与核心功能的设计、开发、测试、上线全过程，以及线上数据分析、功能迭代优化、疑难问题解决，保证项目质量和业务结果。 3、对现存或未来系统进行宏观的思考，规划形成统一的框架、平台或组件； 跟踪前沿技术和理念，用创新的思路方法解决业务带来的技术挑战。通过技术手段驱动业务变化，深挖业务潜力，扩展业务边界。
1. 业务财资解决方案： 与业务和财务以及相关职能线合作，设计和实施符合业务特点的财资解决方案，以支持业务增长、优化现金流及资产负债表。 2. 数据分析： 利用数据分析技术，对业务线财务数据进行深入分析，识别趋势、风险和机会。 3. 金融产品知识： 熟悉构建原理并能够应用各种金融机构产品，包括但不限于信贷、贸易融资、支付、收单、市场风险管理工具。 4. 风险管理： 识别和评估业务链路中的财资风险，包括外汇及利率风险、信用风险和操作风险，制定相应的应对策略并拉通职能线实施落地。 5. 国际化视野： 熟悉全球金融市场和部分国家的财资运营实践。 6. 合规性： 有较强的地缘政治风险意识，熟悉反洗钱、贸易禁令和制裁等相关法律法规。
1、能够负责金融信贷业务板块实时数据仓库与离线数据仓库的需求管理、架构设计、模型建设和数据研发工作，保证数据服务的稳定性和准确性； 2、能够对数据仓库团队初/中级人员在数据仓库建模、数据治理、金融业务等方向进行培养； 3、能够通过数据资产治理、数据需求交付时效提升等方式实现数据仓库工作的降本提效。 4、能够与上下游紧密协作，为金融商信贷业分析、业务决策、业务运营、数据产品等提供有效数据支撑，对信贷业务赋能； 5、能够与行业先进的数据技术对标，采用最佳技术实践解决业务数据需求痛点。