风控模型开发（北京）

优缺点分析

角色解读

• 纵向发展：从模型开发专员成长为风控模型专家或团队技术负责人
• 横向拓展：深入风控策略领域，成为策略分析师或风险政策经理
• 管理路线：积累经验后晋升为风控部门管理层，如风控总监
• 负责评分卡（A/B/C卡）的全流程开发、验证与部署，包括特征工程、模型训练和评估
• 持续监控模型线上表现（KS、AUC、PSI等），定期调优以确保稳定性和准确性
• 进行数据挖掘，从公司生态数据中提取有效特征，支持风险决策
• 与产品、技术团队协作，制定并落地风险政策与策略
• 熟练掌握统计建模和机器学习算法，能独立完成特征工程和模型开发
• 精通SAS、Python、R或Matlab中的至少一种数据分析语言，熟练使用SQL
• 熟悉风险管理理论和监管政策，有评分卡开发经验者优先
• 具备较强的数据分析能力和逻辑思维，能够与多团队高效沟通

申请策略

• 了解58同城生态业务（招聘、房产、二手车等），思考不同场景下的风险特点
• 面试前准备1-2个完整的评分卡案例，从业务理解、数据处理、模型开发到部署监控全流程阐述
• 重点突出评分卡项目经验，包括模型设计、特征工程、评估指标（KS/AUC）优化等
• 强调熟练掌握的编程语言和工具（SAS/Python/R/SQL），并附上具体项目代码示例或个人GitHub
• 展示数据分析成果，例如通过特征挖掘提升模型性能的实际案例
• 提及与业务团队协作推动策略落地的经历，体现沟通与落地能力
• 补充机器学习集成方法（XGBoost、LightGBM）和深度学习在风控中的应用
• 加强对PSI、稳定性分析等模型监控指标的理解，以及线上A/B测试设计

面试指南

• 对于项目介绍，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出技术细节和量化成果
• 对于模型监控问题，强调监控流程：先排查数据分布变化，再检查特征逻辑，最后调整模型或重新训练
• 对于业务结合问题，先理解业务场景，然后从数据角度提出特征构造思路，体现业务思维
• 请介绍你做过的一个评分卡项目，包括特征选择、模型选型和效果评估
• 怎么处理不平衡数据集？在风控场景中常用的采样方法有哪些？
• 解释KS、AUC、PSI的含义及在模型监控中的作用
• 如何设计一个反欺诈特征？结合58同城业务你会怎么做？
• 如果模型上线后PSI突然飘升，你如何排查原因并调优？