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崗位職責(zé) 1.風(fēng)險(xiǎn)策略設(shè)計(jì)與優(yōu)化：基于歷史數(shù)據(jù)和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，運(yùn)用數(shù)據(jù)分析、挖掘手段，設(shè)計(jì)針對(duì)欺詐、信用風(fēng)險(xiǎn)等各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)控策略，并根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展和數(shù)據(jù)變化持續(xù)優(yōu)化，有效降低風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率。 2.數(shù)據(jù)分析與支持：對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，包括但不限于用戶(hù)行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)等，通過(guò)診斷性組合分析，挖掘潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)和業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)，為風(fēng)控決策提供數(shù)據(jù)支持，并給出可執(zhí)行的建議。 3.模型構(gòu)建與管理：運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等方法，構(gòu)建信用評(píng)分模型、反欺詐模型等風(fēng)控模型，負(fù)責(zé)模型的訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和監(jiān)控，定期輸出模型效果評(píng)估報(bào)告，確保模型的準(zhǔn)確性和有效性。 4.數(shù)據(jù)治理：參與數(shù)據(jù)治理工作，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的整合、清洗和預(yù)處理，建立數(shù)據(jù)血緣關(guān)系圖譜，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，保障風(fēng)控模型和策略的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。 5.業(yè)務(wù)溝通與協(xié)作：與業(yè)務(wù)部門(mén)、技術(shù)團(tuán)隊(duì)等密切溝通，了解業(yè)務(wù)需求和流程，將風(fēng)控策略和模型落地到實(shí)際業(yè)務(wù)中，同時(shí)為業(yè)務(wù)部門(mén)提供風(fēng)險(xiǎn)咨詢(xún)和培訓(xùn)，協(xié)助解決業(yè)務(wù)中的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。 任職要求 1.學(xué)歷與專(zhuān)業(yè)：計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、金融工程等相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科及以上學(xué)歷。 2.工作經(jīng)驗(yàn)：25年以上金融、電商等行業(yè)數(shù)據(jù)風(fēng)控或數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，有成功的風(fēng)控項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 3.技能要求：熟練使用 SQL 進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢(xún)和處理，至少掌握 Python、R 其中一款編程語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模，熟悉主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架（如 Scikit - learn 等），了解風(fēng)控模型開(kāi)發(fā)全流程。 4.風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)：具備敏銳的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和數(shù)據(jù)分析能力，能夠從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)特征和趨勢(shì)，有較強(qiáng)的邏輯思維能力和問(wèn)題解決能力。 5.溝通協(xié)作：良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能夠與不同部門(mén)的人員有效溝通，推動(dòng)風(fēng)控策略和項(xiàng)目的實(shí)施。 6.其他：熟悉金融行業(yè)監(jiān)管政策，如《個(gè)人信息保護(hù)法》等，持有 FRM、CFA 等金融風(fēng)控相關(guān)認(rèn)證者優(yōu)先。