蚂蚁金服蚂蚁集团-风控数据科学家-杭州

1. 全面构建并优化商家信贷风控体系 设计并迭代适用于电商场景的企业级信用评估模型与评分卡体系（包括准入、额度、定价、行为监控等）； 建立针对不同行业类目（如服饰、3C、快消）、经营周期、GMV波动特征的差异化风控策略； 主导从贷前尽调、自动审批、贷中监控到贷后预警的全链路风控流程建设。 2. 管理多元金融产品风险 统筹以下产品的风险政策制定与执行： 企业信贷（基于历史交易数据的纯信用贷款） 供应链金融（应付账款融资、仓单质押、核心企业增信） 订单贷款（基于在途订单的资金预支） 提前退款支持（为商家提供消费者退款垫资服务） 先用后付 for B端（B2B场景下的账期支持） 根据产品特性设定风险容忍度、拨备逻辑与压力测试机制。 3. 外部资金方合作与联合风控机制建设 牵头与银行、消费金融公司、信托、保理机构等外部资方开展资金合作； 设计并实施联合建模、风险共担、数据穿透、资产监控等合作模式； 制定资金方所需的风控报告标准、逾期追踪机制与合规披露流程； 推动API化接口对接，实现资金流、信息流、风险信号的实时同步。 4. 数据驱动的风险监控与应急响应 搭建覆盖整体资产质量、区域集中度、行业风险敞口、欺诈识别、异常行为检测的监控仪表盘； 定期输出风险洞察报告，识别潜在系统性风险点（如刷单套贷、关联交易、多头借贷）； 建立重大风险事件应急预案（如区域性违约、黑产攻击、政策变动），快速响应并闭环处理。 5. 团队建设与跨职能协作 搭建专业化风控团队，涵盖策略、数据分析、模型开发、规则运维、合作对接等职能； 与产品、技术、财务、法务、合规等部门高效协同，确保风控能力嵌入产品设计前端； 推动风控数字化工具建设（如决策引擎、反欺诈系统、自动化审批平台）。

Team and Role Introduction: Lazada Pay业务分析团队致力于国际支付金融的业务增长，赋能东南亚电商的同时，发展丰富多样的金融服务和产品；如果你是一个充满活力的个体，具有经过验证的业务影响力、分析能力、卓越的沟通和项目管理技能，Lazada Pay业务分析团队是你的理想平台。 我们Lazada Pay业务分析团队正在寻找真正以客户为中心的自我驱动候选人。深入挖掘数据，展示出强大的分析能力来解决复杂的挑战，并使用SQL和其他可视化工具来提取和分析数据，做出有洞察力的可视化。利用你的专业知识发现业务机会点，并推动可扩展的效果改进。对于BA职位，我们寻找展现出强商业敏锐度和战略灵活性的你，独立主导项目，促进各合作团队之间的策略挖掘、策略落地。同时启动和管理多个分析项目，涵盖多个业务增长主题。 加入我们，共同塑造产品和业务的未来！ Responsibilities: -对LazPay支付金融业务的用户/营收增长提供数据策略挖掘，通过专业的方法论，助力业务增长。 -构建数据模型、仪表板和分析报告：发挥数据技能（统计学、机器学习等）和技术手段（Python、SQL、Excel等）上的优势，实现业务流程的效率和实际成果的提升。 -与产品和运营的战略协同：与业务团队紧密合作，通过数据分析细化和确立商业策略，并确保最大的商业影响和价值贡献。 -技术和数据驱动的创新：将业务需求和洞察转化为可行的策略动作，设计自动化工具和解决方案，推动效率和影响力提升。 -与商业智能（BI）、数据科学家、算法和产品经理等多个职能无缝合作，设计和实施实用的数据分析框架，为内部合作团队提供创新的数据报表、创新可规模化的解决方案，提升生产力和效率，并对组织和业务产生持久的影响。 -有效沟通：领导内部沟通活动，包括撰写启动电子邮件、更新、公告和新闻简报，推动组织内部一致性。

1. 负责垂类大模型后训练（Post-training）阶段的算法研发工作。 2. 设计并优化高质量的指令数据微调（SFT）与对齐（Alignment）工作，构建针对如金融事实性、合规性及逻辑推理的 Reward 模型系统，激发模型的专业对话、复杂逻辑推理及合规风控能力。 3. 构建基于 Agentic-RL 的金融数据仿真环境及 API 对接体系，通过合成高质量多轮决策轨迹，打造具备极致专业性与安全性的垂类行业模型。

1、消费信贷决策研发平台的设计和落地，综合利用算法&数据&工程能力，为风控策略专家提供自动化的研发、测算、分析工具，提高决策速度和精度。 2.、基于消费信贷的业务特点，设计和落地可用性高、易用性高的决策部署平台，包括但不限于流程编排、Agent开发、计算加速、耗时优化等。 3、与风控策略专家、算法科学家和数据工程师深度合作，基于强化学习、大模型、多模态数据融合等技术，构建下一代具备自主決策能力的风控智能決策引擎。 4、为亿级用户提供服务的高可用底座，满足金融级别的可用性和百万级吞吐的高并发要求。