蚂蚁金服钱塘征信-信贷风险模型工程师-杭州
任职要求
1. 计算机、统计学、运筹学等相关专业背景，硕士及以上学历； 2. 3年及以上信用风险领域模型建模经验，熟悉信贷业务流程和风控策略，具备三方数据联合建模经验以及对外风控数据产品输出经验者优先； 3. 拥有丰富的机器学习建模经验，包括但不限于评分卡、树模型(xgb/lgb)、图模…
工作职责
1. 负责构建和优化信贷风控模型体系，根据金融机构业务需求，设计并开发反欺诈模型、申请评分、行为评分模型等； 2. 深入挖掘信贷业务风险模式，通过对数据的深度分析，识别信用和欺诈风险的模式与变化趋势，完善风控特征体系，持续提升模型性能； 3. 关注并研究机器学习领域最新技术进展，探索并应用前沿算法在智能风控领域，解决信贷场景实际问题，包括但不限于深度学习、大模型、图学习、AutoML等方向； 4. 与业务及产品团队紧密合作，对接国内信贷机构，深入了解其业务需求，设计并实施方案，交付高质量的风控模型产品。
1.负责征信产品的设计，识别市场机会，挖掘及分析机构客户需求，设计及制定包括评分、画像、报告等一系列征信产品的数据标准、产品需求及解决方案。 2.负责征信公司内外部数据价值的挖掘、评估，及应用方向规划，明确数据挖掘方向，建立数据资产价值体系。 3.负责征信产品的管理及运营，配合商务团队制定产品的推广计划，同时负责产品增值服务的设计，持续优化产品提升客户体验。
1.为金融机构提供数据产品使用的增值服务，深入研究三方数据的使用场景，提供贷前、贷中、贷后全生命周期的数据产品评测服务，同时推荐合适的三方数据产品和使用建议； 2.深入研究数据产品的性能和联系，为金融机构提供成本、性能等多目标优化下最佳的数据产品调用组合推荐； 3.协同内部各部门同学，与数据、算法、产品、技术同学紧密合作，内部通过产品化提升工作效率，外部作为一个整体，为金融机构提供高效、高质的服务； 4.基于对数据产品的行业认知，进行内部培训和外部交流，提升公司的内部人员认知和公司的行业影响力。
1.协助运营分析不同C端产品在各个入口的全链路用户转化情况，提升产品转化率和效果； 2.基于产品的用户情况，分析并确定产品的用户群体画像特征，总结不同产品的核心用户画像和表现数据，并基于用户画像情况辅助运营决策； 3.深入了解C端产品的不同形态，提供产品的效果分析和策略分析结论，量化产品的业务价值。
1.建立和维护公司市场拓展体系，负责开拓数据源、金融机构、政府、大型科技公司与互联网平台等机构客户，为客户提供征信业务咨询、合作及售后服务，维护客户关系； 2.制定所属领域和区域的业务模式和产品营销规划，向目标客户提供征信服务； 3.挖掘、分析、及时响应、引导客户需求，提供解决方案；管理合作项目的全周期的执行，负责售前支撑，征信产品方案定制、谈判和内部流程跟进，对价值实现的业务结果负责； 4.定期分析整理各类客户对征信产品的需求痛点，及时调整营销策略；持续进行内外部产品与服务创新，协同业务部门进行产品能力升级； 5.组织交流会议与客户拜访。