海外风险模型

职位描述

核心职责 (Responsibilities):

1、模型构建： 负责针对海外墨西哥的现金贷业务，主导开发和迭代贯穿用户生命周期的各类风险模型，包括但不限于反欺诈、申请评分卡(A卡)、行为评分卡(B卡)等。

2、数据挖掘： 面对目标市场传统征信数据缺失或稀疏的挑战，深入挖掘和应用另类数据（如设备信息、APP行为、社交网络、运营商数据等）进行特征工程和建模，提升模型区分能力。

3、模型本地化与部署： 结合目标市场的独特风险模式和用户画像，对模型进行本地化适配与调优，并与技术团队紧密协作，确保模型高效、稳定地部署上线。

4、前沿算法探索： 积极探索和应用机器学习/深度学习前沿算法（如GNN、Transformer等），解决海外业务中特有的团伙欺诈识别、小样本学习等难题。

5、模型性能监控： 建立跨国家、跨产品的模型监控体系，持续追踪模型在不同市场的表现（PSI, KS, Gini等），及时发现性能衰退问题并推动优化方案。

任职要求

1、学历背景： 硕士及以上学历，统计学、计算机、数学、物理学等理工科专业背景。

2、2年及以上风险建模经验，具备海外现金贷风控建模项目经验者优先。

有处理和应用另类数据（设备、行为等）进行建模的成功案例者优先。

3、技术能力：精通 Python/R，熟练掌握Pandas、Scikit-learn、XGBoost/LightGBM、TensorFlow/PyTorch等数据科学和机器学习框架。

精通 SQL，有大数据环境（Hive/Spark）下的数据处理和特征开发经验。

对各类机器学习算法有扎实的理论基础和丰富的实践经验。

4、关键素质：具备极强的从0到1的探索精神和学习能力，能够主动研究和应用新技术。逻辑严谨，数据驱动，能够独立解决复杂问题。