职位描述 1. 针对本地生活消费信贷业务发展需求，负责设计和完善信贷风控算法体系，包括反欺诈、信用评分、价值模型等； 2. 深入了解本地生活消费信贷产品的产品属性、业务场景、客群，识别风险并根据客户的贷前、贷中、贷后的行为表现，结合客户各平台的属性及行为数据，以及平台外各种第三方相关数据，完善风控特征池、引领机器学习算法的创新应用，对获贷及潜在客户的信用风险和欺诈风险进行评估与计量； 3. 根据客户的被量化的风险情况，为客户计算响应的准入门槛、授信额度、价格及对应的还款方式等，并使之实现既定目标上的最优化； 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，包括但不限于知识图谱，GraphML，多模态识别，AutoML等方向； 5. 协同业务及政策团队进行业务问题抽象，推动算法在业务场景中的应用，并持续推动优化算法及性能；

职位要求 1. 计算机、统计学、运筹学等相关专业背景； 2. 3年及以上工作经验，银行、消金公司或FinTech公司风险管理从业背景、有消费金融风险管理策略、建模经验的优先； 3. 拥有丰富的机器学习或统计模型建模经验，包括但不限于统计学、深度学习、图学习、自然语言处理、运筹优化、自动机器学习等技术； 4. 熟练使用数据分析相关的语言及工具，例如Python, R, SAS等，有Tensorflow/Pytorch等主流深度学习平台上的开发和调优经验优先； 5. 优秀的逻辑思维能力，高度的业务敏感性与数据敏感性； 6. 具有较强的沟通能力和学习能力，良好的项目管理能力和经验。