崗位職責(zé)：
1. 負(fù)責(zé)金融領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)模型的設(shè)計(jì)、開發(fā)與優(yōu)化，包括風(fēng)控評(píng)分卡、反欺詐模型、智能投顧算法等
2. 基于海量金融數(shù)據(jù)（交易、征信、行為日志等）進(jìn)行特征工程、模型訓(xùn)練與效果評(píng)估
3. 與業(yè)務(wù)、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)協(xié)同，推動(dòng)模型在信貸審批、資產(chǎn)定價(jià)、客戶分群等場(chǎng)景落地應(yīng)用
4. 持續(xù)跟蹤A/B測(cè)試結(jié)果，監(jiān)控模型線上表現(xiàn)，及時(shí)迭代優(yōu)化以保障穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性
5. 遵循金融行業(yè)監(jiān)管要求，參與模型可解釋性研究及合規(guī)性文檔編寫

任職要求：
1. 學(xué)歷不限，計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、金融工程等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先
2. 具備機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，熟悉XGBoost、LightGBM、邏輯回歸、深度學(xué)習(xí)等常用算法及原理
3. 熟練使用Python（Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch）、SQL，具備扎實(shí)的數(shù)據(jù)處理與建模能力
4. 了解金融業(yè)務(wù)邏輯，有銀行、保險(xiǎn)、互金等行業(yè)建模經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先
5. 具備良好的溝通協(xié)作能力與責(zé)任心，能適應(yīng)敏捷交付節(jié)奏