我們正在尋找一位對(duì)數(shù)據(jù)充滿熱情、希望在建模和風(fēng)控領(lǐng)域開(kāi)啟職業(yè)生涯的應(yīng)屆生或初級(jí)人才。在這里,你無(wú)需從打雜開(kāi)始,將直接進(jìn)入核心的風(fēng)控業(yè)務(wù)領(lǐng)域,在資深導(dǎo)師的一對(duì)一指導(dǎo)下,系統(tǒng)化地學(xué)習(xí)信貸業(yè)務(wù)知識(shí)與數(shù)據(jù)分析技能,為成為未來(lái)的風(fēng)控模型專(zhuān)家打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
你的職責(zé)包括:
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- 參與數(shù)據(jù)建模: 在導(dǎo)師指導(dǎo)下,參與構(gòu)建和優(yōu)化零售信貸貸前、貸中、貸后全生命周期的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型。
- 協(xié)助模型部署與迭代: 學(xué)習(xí)并協(xié)助將模型應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景,跟蹤模型表現(xiàn),參與模型的持續(xù)優(yōu)化與快速迭代。
- 負(fù)責(zé)模型監(jiān)控: 負(fù)責(zé)對(duì)線上模型的運(yùn)行效果與穩(wěn)定性進(jìn)行日常監(jiān)控與分析,及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題并上報(bào)。
- 深入數(shù)據(jù)挖掘: 深入理解業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù),運(yùn)用特征工程方法,從內(nèi)外部數(shù)據(jù)中挖掘、加工有價(jià)值的信息,為模型提供更多“燃料”。
我們希望你:
【硬技能】
- 學(xué)歷專(zhuān)業(yè):統(tǒng)招本科及以上學(xué)歷,統(tǒng)計(jì)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息技術(shù)、金融工程等相關(guān)專(zhuān)業(yè)。
- ??技術(shù)基礎(chǔ):
- 編程與工具: 熟練掌握 SQL 進(jìn)行數(shù)據(jù)提取與處理;至少掌握 Python 或 R 其中一門(mén)語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模。
- ??算法理解:具備扎實(shí)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ),了解并掌握常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如邏輯回歸、決策樹(shù)/隨機(jī)森林、梯度提升樹(shù)等)。
- ??經(jīng)驗(yàn)背景:
- 有消費(fèi)金融、信貸領(lǐng)域的實(shí)習(xí)或項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
- 對(duì)于優(yōu)秀的應(yīng)屆畢業(yè)生,我們更看重你的學(xué)習(xí)潛力、解決問(wèn)題的熱情和對(duì)數(shù)據(jù)的敏感度。
【軟技能】
- 邏輯思維: 具備清晰的邏輯分析能力,能夠?qū)?fù)雜的業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為可分析、可建模的數(shù)據(jù)問(wèn)題。
- 溝通協(xié)作: 良好的團(tuán)隊(duì)溝通能力,能夠清晰地表達(dá)自己的分析和發(fā)現(xiàn)。
- 細(xì)心負(fù)責(zé): 對(duì)數(shù)據(jù)和模型結(jié)果有責(zé)任心,關(guān)注細(xì)節(jié)。
加分項(xiàng):
- 有使用機(jī)器學(xué)習(xí)框架(如Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
- 在Kaggle、天池等數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽中有過(guò)獲獎(jiǎng)經(jīng)歷。
- 對(duì)金融風(fēng)控業(yè)務(wù)有基本的認(rèn)知和興趣。
我們能為你提供:
- 體系化培養(yǎng): 資深導(dǎo)師一對(duì)一指導(dǎo),帶你快速融入真實(shí)的金融科技數(shù)據(jù)工作。
- 核心業(yè)務(wù)實(shí)踐: 接觸公司核心信貸業(yè)務(wù)與海量數(shù)據(jù),你的工作將直接產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值。
- 清晰的成長(zhǎng)路徑: 完善的技術(shù)與職業(yè)發(fā)展雙通道,助你從新人成長(zhǎng)為數(shù)據(jù)專(zhuān)家。