工作職責:
1、根據(jù)業(yè)務需求與策略設計,負責信用評分卡、行為評分、反欺詐模型、違約預測模型等的建模研發(fā)、算法實現(xiàn)與部署。
2、執(zhí)行建模流程:樣本抽取、特征工程、建模、模型選擇、評分刻度化、業(yè)務可解釋化。
3、輸出模型工件:模型參數(shù)文件、評分公式、變量映射表、特征重要度、性能指標、分布穩(wěn)定性報告。
4、將模型對接至風控決策引擎,實現(xiàn)實時與批量調用;與策略專家協(xié)同完成評分分層配置。
5、建立模型版本管理、灰度發(fā)布、回滾機制;參與模型在線對比實驗。
6、搭建模型監(jiān)控指標:PSI、預測效果衰退、逾期/不良實際表現(xiàn)對比、分群穩(wěn)定性;配置自動告警。
7、數(shù)據(jù)安全與合規(guī)落地:在我行安全區(qū)內完成代碼開發(fā);敏感數(shù)據(jù)脫敏、訪問審計、日志留痕;遵守模型變更審批流程。
8、為數(shù)據(jù)分析人員提供特征資產化接口、變量庫管理與復用機制;參與數(shù)據(jù)質量規(guī)則落地。
任職要求:
1、教育背景:本科及以上,計算機科學、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)科學、金融工程等相關專業(yè);碩士優(yōu)先。
2、工作經驗:3年以上金融領域建模/模型部署經驗;有銀行互聯(lián)網貸款或消費金融模型生產化經驗者優(yōu)先。
3、技術棧:Python 必須(pandas、scikit-learn、lightgbm/xgboost 等);熟悉SQL;了解Spark/Hive或其他大數(shù)據(jù)平臺。
4、建模規(guī)范:了解信用評分卡開發(fā)流程、機器學習模型比較、模型驗證;熟悉模型文檔化、驗證材料編制要求。
5、溝通:能將技術細節(jié)轉化為業(yè)務語言,協(xié)助策略專家與管理層理解模型假設與局限。