小米风控模型岗
任职要求
1. 本科及以上学历，数学、统计、计算机、金融等相关专业 2. 熟练掌握数据分析工具和编程语言（python/SQL/R等），具备较强的数据处理能力 3. 熟悉决策树、逻辑回归等常用算法，掌握常用统计建模方法与工具 4. 5年以上汽车金融行业风控模型及策略经验 5. 熟悉汽车金融业务贷前、贷中、贷后风险管理全流程
工作职责
1. 负责建模方案设计、模型开发及部署，包括不限于反欺诈、信用评估、行为评分、催收评分等风险模型 2. 基于内外部各类数据，进行深入挖掘，提炼有效的风险特征，并落地应用 3. 负责风险决策引擎的部署及验证，并对模型、策略有效性进行跟踪验证及线上监控 4. 负责风险数据分析，提供专项风险分析报告，参与数据集市建设 5. 结合数据分析、市场调研、监管力度等，持续优化风险管理流程、政策和策略
1. 深入了解小微信贷业务模式，参与搭建网商贷的风控模型体系，覆盖贷前、贷中及贷后全流程风控，包括客户画像、信用评分、价值模型等； 2. 搭建多源信息风控特征池，利用机器学习、深度学习、大模型等方法解决信贷场景的实际问题； 3. 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，包括智能决策Agent搭建、风险判别及纠偏、小微全息画像生成等； 4. 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.风控策略制定与优化:负责汽车金融业务的风控策略设计、实施及优化，涵盖贷前、贷中、贷后全流程;基于数据分析，持续优化风控模型和策略，提升风险识别能力， 2.数据分析与模型开发:运用大数据和机器学习技术，开发风险评估模型，监控风险指标;定期分析风控数据，提供决策支持，确保风控策略的有效性。 3.风险管理:识别、评估和监控业务中的风险，制定应对措施;建立风险预警机制，及时处理潜在风险， 4.跨部门协作:与产品、运营、技术等部门合作，确保风控策略与业务目标一致; 5、根据渠道画像和分类，梳理和制定准入政策和对应SOP定性用户准入和交易政策; 6、搭建并管理渠道风险防范管控体系，推进渠道/商户评级标准、处置流程及监控体系建立，协同反欺诈建立欺诈政策、流程; 7、根据市场需求，做好风控与市场的平衡，制定和迭代汽车金融类市场各类金融产品的风控政策。
1. 负责团队的日常管理工作，制定并实施风控策略，确保业务运营的合规性与安全性； 2. 基于强零售背景，深入理解业务场景，识别潜在风险点，设计并优化风控模型，提升风控效率与准确性； 3. 领导团队成员开展风控项目，通过数据分析与技术手段，解决复杂的风控问题，保障公司资产与客户权益； 4. 与其他部门紧密合作，推动风控体系的完善与升级，确保风控措施与业务发展相匹配，支持公司战略目标的实现； 5. 跟踪行业动态，研究并引入先进的风控技术与方法，持续优化风控流程，提升团队的专业能力与竞争力。
1. 负责制定和优化风控策略，确保业务运营的安全性与合规性，降低风险发生的概率； 2. 分析业务数据，识别潜在风险点，提出有效的风险防控措施，保障业务健康发展； 3. 与各业务部门紧密合作，推动风控措施的落地实施，确保风控策略与业务目标相匹配； 4. 跟踪风控领域的最新动态和技术，持续提升风控体系的专业性和前瞻性，确保风控工作的有效性和先进性； 5. 定期评估风控效果，提出改进建议，不断优化风控流程，提升风控工作的效率与效果。