蚂蚁集团
蚂蚁集团-风控高级算法工程师-杭州
蚂蚁集团-风控高级算法工程师-杭州
发布于 大约 7 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Lightgbm
Sql
Xgboost
图神经网络
大语言模型
机器学习
深度学习
风控建模
AI 估算 · 30k–60k
蚂蚁集团大厂，杭州风控算法岗，3-5年经验薪资月薪3-6万，16薪
职位详情
关于这个职位
这个职位负责蚂蚁集团信贷风控模型的开发与迭代，面向小微商户和个体经营者，利用机器学习、深度学习和图神经网络等技术识别风险、优化策略
你将参与核心风控体系建设，探索大模型与Agent在风控中的创新应用，适合有3-5年风控建模经验、熟悉Python和主流算法库的算法工程师
最低要求
任职要求
计算机、统计学、金融工程、运筹学等相关专业本科及以上学历，硕士优先
-5年信贷风控建模实战经验，有服务个体工商户、小微商户等长尾普惠客群经验者优先
精通Python/SQL，熟练使用XGBoost/LightGBM/CatBoost等算法及sklearn、pandas等工具链，具备评分卡开发、特征工程、模型校准全流程能力
掌握深度学习、图学习、时序建模、自然语言处理等至少一项进阶技术，有TensorFlow/PyTorch等平台开发调优经验者优先
熟悉大模型（LLM）原理及Agent架构，有RAG、Function Calling、Prompt Engineering等实际应用经验，能将大模型能力与风控业务场景有效结合
深刻理解长尾客群经营特征与风险本质，能将非标准化经营信息转化为可建模的业务逻辑，具备用业务语言解释技术决策的能力
具有较强的跨团队沟通协作能力与项目管理经验，能高效对齐业务、策略、数据工程等角色，推动模型落地与价值闭环
工作职责
职位描述
深入理解长尾普惠客群的经营特征与风险逻辑，参与构建覆盖信贷全流程的风控和响应模型体系，包括客户画像、资金需求预测、信用评估、额价策略及风险预警等模块
搭建融合多源异构数据的特征工程体系，挖掘反映个体经营者真实履约能力与经营稳定性的有效信号，支撑模型迭代与数据资产沉淀
协同业务、策略及政策团队，将小微经营场景中的关键风险问题转化为可量化建模任务，设计并落地机器学习、图神经网络、时序序列建模等算法解决方案
探索大模型与智能体（Agent）在风控领域的创新应用，包括但不限于：基于大模型的特征挖掘、风险判别纠偏Agent、非结构化经营信息解析、全息画像生成及人机协同决策支持等方向
参与模型效果监控与归因分析机制建设，期评估PSI、KS、Vintage等核心指标，针对风险波动快速定位根因，推动模型优化闭环，保障系统长期稳健运行
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 蚂蚁集团平台大，数据资源丰富，能接触核心风控业务
- 技术栈前沿，涉及大模型、图神经网络等，个人成长快
- 薪资福利在行业内具有竞争力
- 服务普惠客群，有社会价值
- 工作强度大，互联网大厂普遍加班较多
- 技术迭代快，需要持续学习新知识
缺点 / 挑战
- 风控业务复杂，需要深入理解业务和风险逻辑，对综合能力要求高
- 适合有3-5年风控建模经验、对技术和业务都感兴趣、能承受工作压力并追求技术成长的算法工程师
角色解读
- 技术方向：从算法工程师成长为风控领域专家，深入业务风险建模
- 管理方向：积累项目经验后向技术专家或团队负责人发展
- 行业方向：金融科技风控人才稀缺，可向金融科技或互联网大厂更高阶职位发展
- 构建信贷风控模型体系，覆盖客户画像、信用评估、风险预警等模块
- 搭建特征工程体系，融合多源数据，挖掘小微经营者的有效风险信号
- 应用机器学习、图神经网络和时间序列模型解决风控问题
- 探索大模型和Agent在风控中的应用，如特征挖掘、风险纠偏、人机协同决策
- 精通Python/SQL和主流机器学习工具（XGBoost、LightGBM等）
- 掌握评分卡开发、特征工程和模型校准全流程
- 至少掌握深度学习、图学习、时序建模或NLP中的一项进阶技术
- 了解大模型原理和Agent架构，熟悉RAG、Function Calling等应用
申请策略
- 提前了解蚂蚁集团信贷业务和风控体系，结合业务场景准备案例
- 在简历中突出风控模型的业务价值，避免纯技术描述
- 突出信贷风控建模项目经验，特别是小微/普惠客群相关案例
- 展示特征工程和模型优化落地成果，量化业务指标提升
- 强调Python/SQL和机器学习框架的熟练程度，以及使用深度学习或大模型的经验
- 体现跨团队协作和项目管理能力
- 补充大模型和Agent相关实践，如RAG、Prompt Engineering
- 熟悉图神经网络和时间序列建模在风控中的应用
面试指南
- 用STAR法则回答项目经验：情境、任务、行动、结果，突出个人贡献和数据指标
- 对于技术方案题，先拆解问题，再提出解决思路，最后说明预期效果
- 对于团队合作题，强调主动沟通、换位思考和数据驱动的说服方式
- 介绍一个你主导的风控建模项目，用了哪些方法，效果如何？
- 如何评估模型稳定性？常用哪些指标？
- 面对长尾普惠客群数据稀疏问题，你会如何处理？
- 你如何将大模型应用于风控场景？举例说明
- 如何与业务团队有效沟通，推动模型落地？
职位点评
77
综合评分
大厂风控算法岗，前沿技术、高薪资，但工作强度和WLB一般
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适合追求技术成长和职业发展的求职者，对薪资和稳定性要求高，同时能接受一定的工作强度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
85较高
蚂蚁集团作为头部互联网金融机构，薪资水平在行业内处于领先地位，但JD未明确薪资福利，整体补偿性较高。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展
90较高
职位涉及大模型、图神经网络等前沿技术，且蚂蚁集团有丰富数据和业务场景，个人成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、XGBoost、LightGBM、深度学习、图神经网络、TensorFlow、PyTorch、LLM、Agent
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在杭州，大厂工作强度通常较大，JD未提及弹性工作或WLB，生活化满足程度一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
服务长尾普惠客群，有普惠金融的社会价值，但JD未明确使命宣言，行业意义感中等偏高。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号长尾普惠客群
创新程度积极采用新技术
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