模型开发及管理岗

优缺点分析

角色解读

• 纵向发展：成为模型专家或风控策略负责人，主导核心模型体系
• 横向发展：跨领域至数据科学、AI算法岗位，拓宽技术栈
• 管理路径：带领模型团队，负责风控模型架构设计与规划
• 设计开发贷款申请、行为、催收等环节的评分卡模型，持续跟踪优化
• 开发内评风险参数模型，参与模型系统设计，支持算法落地
• 挖掘行内外数据特征，管理模型特征库，提升模型性能
• 研究新数据、新技术、新架构，推动前沿技术在风控中的应用
• 扎实的统计学和机器学习基础，熟悉评分卡开发全流程
• 熟练使用Python和SQL进行数据处理和建模，SAS为加分项
• 具备3年以上零售信贷风险建模经验，了解信贷业务逻辑
• 较强的承压能力和学习能力，能快速跟进新技术

申请策略

• 了解平安集团的组织架构和风险条线，面试时展现对金融科技的热情
• 准备一个完整的模型项目案例，从数据清洗到上线监控，体现全流程能力
• 突出评分卡或风险模型项目经历，详细说明模型开发、调优、部署过程
• 强调Python/SQL/SAS技能，列出具体用过的算法和工具
• 展示业务理解能力，如如何将模型结果转化为风控策略
• 若有金融行业背景或信贷知识，单独列出
• 复习逻辑回归、决策树、LGBM等常用模型，了解评分卡分箱与WOE编码
• 学习特征工程和模型解释性方法（如SHAP）

面试指南

• 使用STAR法则：先说明背景（Situation），任务（Task），采取的行动（Action），结果（Result）
• 技术问题：先阐述原理，再结合个人实战经验，必要时用公式或图表辅助
• 开放性问题：从多角度分析，展示系统性思考，最后总结关键点
• 请描述评分卡开发的全流程，包括数据准备、特征选择、模型训练和评估
• 如何处理样本不平衡问题？举例说明
• 你用过哪些模型评估指标？ROC、KS、GINI分别适用于什么场景？
• 解释WOE和IV的概念及其在评分卡中的作用
• 在模型调优过程中，你遇到过哪些问题，如何解决？