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蚂蚁集团-风险模型专家-杭州
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发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公风控策略
风控策略
Automl
信用评分
反欺诈
图学习
机器学习
深度学习
知识图谱
风控模型
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
顶尖平台、前沿技术驱动、高挑战高回报，但工作强度较大
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.5万
比风控策略中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 760 个在招
市场机会
选择不多
杭州 · 风控策略 · 2 个在招
职位详情
关于这个职位
负责蚂蚁集团国内外信贷业务的风控模型体系设计与完善，涵盖反欺诈、信用评分及价值模型
通过深挖多源信息构建特征池，应用知识图谱、图学习等前沿算法解决信贷场景实际问题，并协同业务团队推动模型落地与持续优化
最低要求
计算机、统计学、运筹学等相关专业背景，硕士及以上学历
年及以上信用风险模型（PD）建模经验，有普惠金融方向信贷风控从业经验者优先
拥有丰富的机器学习或统计模型建模经验，包括但不限于统计学、深度学习、图学习、自然语言处理、运筹优化、自动机器学习等技术
熟练使用数据分析相关的语言及工具，例如Python, R, SAS等，有Tensorflow/Pytorch等主流深度学习平台上的开发和调优经验优先
具有较强的沟通能力和学习能力，良好的项目管理能力和经验，适应在高强度压力下工作
热衷于技术创新，对科技赋能小微企业普惠金融有较强的兴趣
工作职责
针对蚂蚁国内外信贷金融业务发展需求，负责设计和完善信贷风控模型体系，包括反欺诈、信用评分、价值模型等
深入了解信货业务模式，通过多源信息深挖完善风控特征池、引领机器学习算法的创新应用，解决蚂蚁信贷场景的实际问题
参与和探索前沿算法在信贷智能风险管理领域的应用和落地，包括但不限于知识图谱，GraphML，多模态识别，AutoML等方向
协同业务及政策团队进行业务问题抽象，推动模型技术在业务场景中的应用，并持续推动优化模型算法及性能
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托蚂蚁集团海量真实金融数据，技术栈前沿（知识图谱、多模态等），职业背书强
- 业务逻辑复杂，需平衡模型效果与可解释性
- 高压工作环境，对综合能力要求极高
- 具备深厚统计学/计算机背景，热爱用AI解决复杂金融风控问题的资深算法工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向首席风控科学家、算法专家或风控部门负责人方向发展，深耕金融科技与AI交叉领域
- 设计并维护信贷风控模型体系（反欺诈、信用评分等），利用多源数据构建特征工程
- 精通机器学习、深度学习、图学习及NLP技术，熟练掌握Python/R/SAS及主流深度学习框架
申请策略
- 准备详细的项目案例，展示如何将前沿算法落地到实际业务场景并产生业务价值
- 突出5年以上信贷风控建模实战经验，强调在反欺诈、信用评分等领域的具体成果及量化指标
- 强化图神经网络（GNN）、知识图谱在风控中的应用案例，提升对AutoML及多模态技术的理解
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点阐述技术选型依据、难点突破过程及最终的业务收益（如坏账率降低、通过率提升等）
- 请介绍一个你主导的最复杂的信贷风控模型项目，你是如何解决数据不平衡或特征工程的？
- 在反欺诈场景中，如何结合知识图谱和传统机器学习模型提升检测准确率？
- 面对黑盒模型的可解释性要求，你通常采用哪些技术手段向业务方解释模型决策？
- 如何利用多源异构数据（如文本、图像）增强风控模型的鲁棒性？
- 复习机器学习基础理论，熟悉最新的风控算法趋势，准备1-2个深度剖析的技术案例
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值75
薪资福利
85较高
作为头部互联网巨头，提供具有竞争力的薪酬福利体系，满足高收入预期。
薪资信号未披露（AI估算：4.0千–7.0万/月）
成长发展
90较高
接触前沿技术与海量数据，技术成长空间巨大，适合追求技术深度的专业人士。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈知识图谱、GraphML、多模态识别、AutoML、深度学习、图学习、NLP
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD明确提及“高强度压力”，暗示工作节奏快、加班可能较多，WLB相对较弱。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
75中等
致力于科技赋能小微企业普惠金融，具有明确的社会价值和行业使命感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号科技赋能小微企业普惠金融
创新程度积极采用新技术
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