京东小微金融风控专员

岗位描述： 1、了解快递、供应链及海外物流业务的风控模式； 2、挖掘生态内部和外部数据，进行企业风险相关的数据分析； 3、结合业务策略进行风险政策优化，在兼顾客户感知的前提下控制好风险； 4、优化现有风控规则及模型，对资产质量，风险指标进行监控，对异常指标进行定位分析和解决； 5、结合市场、竞对情况，引入市场主流风控合作方，优化风控工具

"我们是金融科技事业群，作为京东科技旗下核心事业群之一，主要业务聚焦于金融领域与科技技术的融合创新。在过去10余年间，我们基于服务京东内外生态的经验与积淀，从京东供应链走向产业供应链，携手金融机构等合作伙伴，陆续推出了多款供应链金融、消费金融、支付科技、信用卡数字化运营、财富管理、数据科技等产品，为大中小型企业及广大个人用户提供丰富便捷的金融科技服务。我们形成了覆盖京东内场+生态、科技+金融、上游+下游、B端+C端的全产业链综合服务能力。欢迎加入我们，一起推进产业与金融的优化融合与价值创造。" 1. 负责小微企业金融业务的贷前上门调查，识别并防范企业经营风险，确保贷款安全性； 2. 推动优质企业的贷款转化及客户长期经营管理，提升客户满意度与业务增长； 3. 处理逾期客户的失联修复和催收工作，有效降低不良贷款率； 4. 对所辖小微企业客户的风险和余额负责，确保业务健康发展。

我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。

【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。