【工作职责】 

1.负责对自有数据、人行征信数据及第三方数据从业务与角度进行特征衍生与特征挖掘，开发并优化自动化特征衍生代码。

2.根据业务需求，建设不同应用场景的机器学习模型，完成模型融合，完成机器学习模型部署。

3.从非结构化数据中挖掘出个体以及网络群体的特征，不断优化和完善图特征，为反欺诈模型及策略提供有效特征。

4..运用NLP、关系网络、知识图谱等技术，结合高风险、欺诈事件，构建反欺诈图谱。

【任职要求】 

1.全日制统招本科（含）以上学历，数学、统计、计算机、计量经济、数据挖掘、金融工程、物理等专业。

2.两年以上数据挖掘或建模经验，有互联网金融、银行零售信贷、信用卡或数据与征信行业背景。

3.熟悉XGBOOST、随机森林、RNN等机器学习算法。

4.精通零售信贷风控领域特征工程方法论，包括对人行征信、自有数据以及第三方数据进行高纬度衍生。

5.Ms Office、SQL熟练， R、SAS、Python精通一种或以上。

6.有金融、经济、银行专业背景优先；有相关行业评分模型建立、应用策略制定及自动化审核应用部署经验者优先。

简历投递邮箱：liuyan@syxfjr.cn