风控模型开发负责人

优缺点分析

角色解读

• 可向风控总监或首席风险官发展，全面负责公司风控体系
• 也可横向拓展到金融科技公司或银行风控部门，担任更高级别管理岗位
• 随着技术积累，也可转型为AI风控专家或数据科学团队负责人
• 建立和完善信贷风控模型，包括反欺诈、评分卡、催收模型等，覆盖贷前、贷中、贷后全流程
• 搭建风控数据集市，挖掘内部数据价值，设计特征变量，评估外部征信数据质量
• 与策略团队协同，部署模型并进行验证、监控和优化
• 同时管理风控模型团队
• 精通机器学习算法（逻辑回归、XGBoost、随机森林等），能根据业务场景选择合适模型
• 熟练使用Python、R或SAS进行数据处理和建模，具备特征工程能力
• 年以上消费金融或互金风控经验，有模型团队管理经验
• 逻辑清晰，沟通能力强，能与内外部团队高效协作

申请策略

• 研究58同城金融业务线，了解其信贷产品特点，在面试中展现业务理解
• 突出风控项目成果，如模型AUC提升、坏账率降低等量化指标
• 强调团队管理经验，如带领多少人、项目交付情况
• 展示技术深度，列出熟悉的算法和编程语言，并附上相关项目
• 深入学习知识图谱和图算法，提升复杂关系建模能力
• 了解外部征信数据产品，熟悉数据评估方法
• 加强SAS技能，部分传统金融仍在使用

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出你的贡献和量化成果
• 技术问题：先解释原理，再结合实际案例，最后给出优化方案
• 请描述一个你主导的风控模型项目，从需求到上线全过程
• 如何处理模型过拟合？在特征选择上有什么经验？
• 当模型效果达不到预期时，你如何排查和优化？
• 作为团队负责人，如何协调模型与策略团队的配合？
• 复习常用机器学习算法的原理和适用场景，准备一个完整的建模案例
• 了解58同城金融产品（如58金融）的定位和风险特点