海外风控模型专家(J11735)

职位描述

1.负责拉美地区（墨西哥、巴西、智利、秘鲁等）信贷风控模型的开发与迭代，包括反欺诈、申请评分（A卡）、行为评分（B卡）等模型；熟练运用大语言模型（LLM）辅助代码生成、模型调参与方案打磨，提升开发效率与模型质量。

2.建设海外信贷特征体系，开展特征挖掘，将内部业务数据及外部数据加工为有效风险特征。

3.使用 XGBoost、随机森林、神经网络等主流算法进行模型训练与评估；借助 AI 编程助手（如 Claude、Copilot、Cursor 等）完成建模 Pipeline 搭建、超参搜索、交叉验证及模型可解释性分析。

4.参与海外征信及第三方数据合作建模，对数据质量和模型效果进行评估。

5.与风控策略、数据及技术团队协作，推动模型上线、监控及持续优化。

6.开展风险数据分析及专项研究，支持信贷业务风险控制与增长决策。

7.与风控策略、数据平台及技术团队紧密协作，推动模型上线、搭建监控看板并建立持续优化机制；利用 AI 工具编写技术文档、模型报告及自动化监控脚本。

任职要求

1.学历背景：本科及以上学历，计算机、数学、统计、金融工程等相关专业优先。

2.工作经验：3–6 年机器学习或风控模型开发经验，有消费金融或信贷风控经验优先。

3.算法能力：熟悉常见机器学习算法（XGBoost、随机森林、神经网络等），理解特征工程、模型评估及模型可解释性方法论（SHAP、LIME 等）。

4.编程与工具：

1)熟练使用 Python 进行建模分析，具备 Hive / Spark 等大数据处理经验优先。

2)能够熟练运用 AI 编程助手（如 Claude、GitHub Copilot、Cursor 等）进行日常开发，包括但不限于：代码生成与重构、SQL 优化、建模 Pipeline 搭建、Bug 排查与修复。

3)了解 Prompt Engineering 基本方法，能将复杂建模问题拆解为可被 AI 高效辅助的子任务。

5.具备良好的数据分析能力与逻辑思维能力，能够独立完成模型开发及评估。

6.有海外信贷或拉美市场经验者优先，英语可作为工作语言优先。

7.加分项：有反欺诈模型或图算法（Graph Neural Network / Knowledge Graph）经验，能利用 AI 辅助图谱构建与图特征工程；有海外征信数据或替代数据（如手机运营商数据、支付流水、社交行为数据等）建模经验。