岗位职责： 1、基于整体解决方案目标，为银行线上化零售信贷业务提供风控运营和策略支持； 2、结合专家经验，通过分析多维度数据，为银行贷款客户设计优化风险策略，包括：客户准入策略，反欺诈策略，额度策略，风险定价策略等； 3、和统计建模团队，产品和运营团队，IT 团队紧密合作，推进项目规划和策略执行； 4、跟踪借款产品的整个流程，从前端流量、运营、风险等等各个方面利用数据分析提高产品各个环节。 5、负责团队关键项目的规划及推进，承担一定的团队管理工作。 任职资格： 1、**本科及以上学历，数学、计算机、统计学或金融等相关专业者优先。 2、5年及以上在银行零售信贷、信用卡中心、或金融科技领域风险管理相关岗位工作经验，熟悉精通传统个人信贷风控方法论的同时，对基于量化分析并以数据驱动决策的线上风控模式有实践经验。 3、熟练使用Excel、PowerPoint等常用软件，有扎实的SQL基础。 4、具备良好沟通能力，学习能力，和团队协作精神。有强烈的学习和提高欲望，具有良好的抗压能力与自躯能力

"1、线上金融信贷产品风险模型的设计、开发、测试和实施，持续跟进模型的性能表现 并根据监控结果进行迭代优化； 2、第三方征信数据合作建模及信贷场景的数据挖掘工作； 3、利用基于大数据的机器学习算法在金融领域的应用，通过新型征信数据结合算法调 优帮助公司建立创新风险模型； 4、积极追踪业界前沿，探索机器学习、复杂网络等技术在信用评级、欺诈侦测等领域 的应用，设计有效算法并实现。" 工作职责 "1、本科及以上学历，统计/数学/计算机专业优先，三年左右信贷模型开发工作经验； 2、至少熟悉如贷前、贷中、贷后、反欺诈中的某一个业务场景的模型开发和业务流程； 3、熟练掌握各种统计模型和机器学习方法，如各类回归模型、分类模型等，了解LR、 XGB等常见算法的基本原理，有过深度学习、强化学习等模型项目经验者优先； 4、有端到端的模型/算法工作经验者优先，至少熟练掌握一门主流的建模语言，如Python， SAS，R等。 5、素质要求：有很好的结构化思考和分析能力，心态开放，善于沟通"

岗位职责: 1.负责全信贷生命周期(贷前/贷中/贷后)风险计量体系的设计、优化与管理; 2.负责风险计量模型的立项评估、开发、评审、部署、监控全流程，并结合业务应用场景，提供模型应用的适用性建议; 3.推动创新技术和算法的引入和实践，为风险场景应用提供工具支持; 4.完成上级交办的其他工作。 任职要求: 1.本科及以上学历，金融、计算机、统计、数学、计量经济等相关专业; 2.五年以上头部互联网公司、互联网金融、银行、消费金融公司风险模 型或数据挖掘相关的工作经验; 3.熟练掌握常用的机器学习算法(分类、回归、聚类等)和深度学习领域 算法(CNN、RNN、LSTM等)和应用平台(tensorflow、keras等); 4.熟悉Python、Hive等编程语言与工具; 5.具有深度学习、自然语言处理、复杂关系网络等新技术的开发及应用 实战经验，能够推动新技术的落地和策略应用; 6.具有风险计量系统(模型开发系统、模型监控系统、模型管理系统、 模型自动迭代系统等)引入及应用实战经验，并制定系统流程规范; 7.良好的自我驱动能力，创新学习能力，沟通协调能力。

工作职责: 1. 基于内外部海量行为数据，挖掘并整合用户行为特征，运用逻辑回归、决策树、随机森林、xgboost、神经网络等算法进行数据建模并完成相关交付文档撰写； 2. 能设计模型开发流程，评估模型有效性，并持续监控与优化模型； 3. 为各条业务线提供日常报表构建、监控及可视化分析支持。 任职资格: 1. 211、985背景硕士研究生及以上优先，1-3年工作经验； 2. 统计学、应用数学、金融类相关专业优先； 3. 具备银行、消费金融、互联网金融行业数据分析、模型开发、策略应用（风险、营销等方向）经验者优先； 4. 具备产品设计经验者优先； 5. 能熟练使用SQL、R、Python、Tableau等分析以及可视化工具者优先； 6. 能运用逻辑回归、决策树、随机森林、xgboost、神经网络等机器学习算法进行数据建模，了解常用数据算法者优先； 7. 良好的沟通协调能力、团队合作能力、抗压能力。

岗位职责 1.负责风险模型的设计、开发、测试、监控及迭代等工作。 2.与业务方沟通了解需求，提出具体可行的算法技术方案，解决实际项目中关键的技术问题。 3.挖掘各类数据价值，持续提升风险模型效果。 4.持续监控客群画像及模型实际应用运行情况，持续迭代优化模型。 任职要求 1.基本要求：本科及以上学历。 2.工作经验：5年及以上的数据建模工作经验。 3.知识技能：能够使用R、Python、SQL等数据处理工具，掌握统计基础知识和常用的机器学习算法的原理。 4.素质要求：具备较高的数理逻辑和数据敏感性，有良好的团队合作精神和学习能力，并有一定的抗压能力。

职责描述： 1.负责通过过往业务数据、资产质量数据的研究，据此预测业务走势，包括但不限于建立业务预测、资产质量预测、盈利预测等模型； 2.负责大数据应用研究，基于多样数据源和多种方法，开展特征挖掘，探索风险模型； 3.根据业务及分析需求，参与设计、完善底层宽表结构，优化数据体系结构，提升分析效率； 4.管理团队，及时完成领导交办的任务。 任职要求： 1.本科及以上学历，有丰富的建模经验和团队管理经验； 2.熟练使用SQL，并至少掌握一种数据挖掘语言,包含但不限于Python/SAS； 3.具有较强逻辑能力、沟通、表达能力；擅长统计及分析； 4.责任心强，工作态度积极，重视团队合作，有较强适应性及承压能力； 5.精通excel和PPT工具，具备独立完成分析报告的能力。

岗位职责： 1、负责并制定公司个人信贷业务的老客风控政策； 2、通过对各类风险指标分析，关注资产风险变动，对全产品、生命周期的老客风险政策进行跟踪评价，并及时优化调整； 3、对客户数据进行收集整合，建立数据管理仓库和数据集市，开发业务发展需要的各类专项统计和分析报表； 4、和模型、产品、IT团队紧密合作，推进策略的执行和上线，优化贷中客户风险运营。 任职资格： 1、硕士及以上，985/211优先，经济/金融/数学/统计等专业； 2、行业内1年及以上工作经验优先；优秀者可取消工作经验要求； 3、熟练掌握Python/SAS/R等统计工具中的一种，熟练运用SQL或其他数据库语言； 4、对金融风控与数据分析领域有强烈探知欲望与兴趣； 5、数字敏感，逻辑清晰，快速的自主学习能力，能快速的构建问题框架和分析框架，责任心强。

工作职责: 1. 深入了解消费/信用卡/小微信贷产品如:税/发票等产品属性、业务场景、客群特征、风险模式，制定与业务模式匹配的风险管理流程和政策框架； 2、对新客、存量及潜在客户的信用风险和欺诈风险进行评估与计量； 3、负责贷前、贷中、贷后的风控模型、规则、策略等相关风控体系的制定、优化、监控，并和其它风险部门形成联动； 4、基于量化风控能力对不同客群的准入门槛、授信额度、价格及对应还款方式进行差异化，使之实现既定目标最优化； 5、将数据挖掘成果转化成政策优化方案并部署在决策系统，同时负责协调技术、数据和模型团队将风险策略实施上线； 6、跟踪市场、行业、舆情情况，为业务发展和风险管理规划提供数据支持和决策依据，驱动风险管理体系的持续优化。 任职资格: 1、985或211本科及以上学历或有海外留学经历，金融、数学、统计等相关专业； 2、优秀的逻辑思维能力，高度的业务敏感性与数据敏感性，能够适应高强度、快节奏的工作氛围； 3、良好的学习意愿和学习能力，能够快速掌握工作所需技能； 4、曾在银行、小贷公司、互联网等行业从事过量化风险管理和数据模型工作，有小微风险管理经验者优先； 5、三年以上风控算法、风控数据分析、量化风控策略经验优先。

岗位职责： 1、负责业务线的风险管理体系建设，优化获客效率与风险指标，推动业务线良性成长； 2、负责客群筛选，定义风险偏好和政策，并个性定制客群风控流程，实现分群的风险控制； 3、设计信贷策略框架，建设/优化个性定额体系，控制人均资损和风险，提高放款量； 4、建立有效的分析指标体系和监控体系，快速识别风险、预警风险，提升业务线容错率； 5、协同各部门，推动数据标准化、数据挖掘，监控模型性能并推动迭代； 任职条件： 1、 ***本科及以上学历，5年以上大中型互金或银行或信用卡中心经验。独立负责年放款10亿以上项目经验者优先。 2、 熟悉量化定额技术，有独立负责个性定额体系经验优先。 3、 良好的学习意愿和学习能力，能够快速掌握工作所需技能； 4、思路开阔，认可东南亚新兴市场，有探索世界的强烈好奇心，有商业sense，有担当。

工作职责: 1.根据客户贷前、贷中、贷后的数据和行为表现，结合目标客群特点，构建面向个人信贷的风控模型，包括但不限于申请评分卡、行为评分卡、催收评分卡、反欺诈模型等。 2.确保模型准确上线，并对上线后的模型进行监控、优化及迭代。 3.参与将各种模型及评分系统应用于客户筛选、审批授信及贷后管理各领域。 4.挖掘数据价值，调研和评估多样性数据源在风险管理流程中的使用和有效性；优化风险与业务指标，参与搭建数据质量建设及监控体系。 为公司的业务发展提供大数据分析支持，主要包括风控自动决策支持，风险预测、用户画像、反欺诈识别等。 任职资格: 1.***本科学历及以上，金融、统计学、数学类专业优先。 2.至少5年以上模型、数据挖掘、策略分析经验，有全流程生命周期管理经验优先。 3.有较强的逻辑能力和数据分析能力，精通SQL，至少掌握一种以上主流统计分析工具，Python、R、SAS等。 工作认真、主动、负责，重视团队合作，具备有效沟通、推动问题解决的能力。

工作职责: 1.根据客户贷前、贷中、贷后的数据和行为表现，结合目标客群特点，构建面向个人信贷的风控模型，包括但不限于申请评分卡、行为评分卡、催收评分卡、反欺诈模型等。 2.确保模型准确上线，并对上线后的模型进行监控、优化及迭代。 3.参与将各种模型及评分系统应用于客户筛选、审批授信及贷后管理各领域。 4.挖掘数据价值，调研和评估多样性数据源在风险管理流程中的使用和有效性；优化风险与业务指标，参与搭建数据质量建设及监控体系。 为公司的业务发展提供大数据分析支持，主要包括风控自动决策支持，风险预测、用户画像、反欺诈识别等。 任职资格: 1.***本科学历及以上，金融、统计学、数学类专业优先。 2.至少5年以上模型、数据挖掘、策略分析经验，有全流程生命周期管理经验优先。 3.有较强的逻辑能力和数据分析能力，精通SQL，至少掌握一种以上主流统计分析工具，Python、R、SAS等。 工作认真、主动、负责，重视团队合作，具备有效沟通、推动问题解决的能力。

1.对投资组合进行风险控制与业绩归因分析 2.对量化投资策略的表现进行跟踪、深入分析和风险评估，应对市场变化等带来的影响能够及时进行风险挖掘分析 3.在进行一定风险研究的基础之上，对量化投资策略进行有效的风控管理，并系统化有效落地 4.与基金经理和交易员，IT等其他部门合作，处理其他风控相关的工作 任职要求： 1.国内外名校统计、数学、物理、计算机、电子、自动化等专业硕士或者博士学位，具备量化行业工作经验者优先 2.扎实的统计编程能力，熟悉 python、SQL，了解c++ 3.熟悉数据分析、数据挖掘全流程，掌握基本数理统计模型，数据挖掘算法等是加分项 4.具有金融衍生品、股票研究经验者优先 5.拥有Geek精神，能从蛛丝马迹中发现问题并设计方案解决问题

岗位职责： 1、针对不同线上获客渠道，制定通用及差异化的贷前风险准入策略； 2、深挖内外部数据，建立客户画像分析体系，制定以及不断优化客群的准入策略； 3、进行风险策略部署，并对策略实施及效果进行监控； 4、熟悉盈利性测算，能够基于贷后表现，及时调整策略； 5、基于贷前策略框架，进行贷前风险模型设计。 岗位要求： 1、2年以上风险策略制定经验，具备自营APP风险策略经验； 2、熟悉三方数据源等征信数据，尤其二代央行征信报告，能够充分挖掘其价值； 3、代码能力优秀，独立开展分析及策略部署工作； 4、对模型算法具有一定了解，能够独立开发模型者优先； 5、能够承受较强的工作压力，有较强的自我驱动能力。

工作职责：1. 深入了解携程生态业务模式，结合客户属性及行为数据，对账户画像描述，风险计量，客群细分经营管理 2. 基于数据分析和挖掘，制定登录侧、账户操作侧、交易侧等风险策略，并且持续优化 3. 能够利用用户、行为画像刻画用户风险等级，为公司运营决策、产品方向、风险管理提供数据支持和方案 4. 应用先进的统计模型、数据挖掘、机器学习方法建立数据模型解决实际问题，并研发创新方法以解决研究项目的个性化要求 5. 负责数据收集整理及挖掘，利用统计分析或数据挖掘工具 6. 定期产出可视化报表，并向部门内外团队进行汇报 任职资格：1. 有1-2年账户及支付反欺诈风险管理或数据分析、数据挖掘工作经验，对数据敏感，能从海量数据中提炼出核心结果 2. 抗压性强，具备强烈的责任心、沟通协调以及团队合作精神 3. 熟练使用Excel、SQL、Hive数据库工具及至少一种统计分析或数据挖掘工具（例如Python、R 、SAS等） 4. 对外沟通交流能力、英语听说读写能力较强者优先

工作职责: 1. 基于内外部海量行为数据，挖掘并整合用户行为特征，运用逻辑回归、决策树、随机森林、xgboost、神经网络等算法进行数据建模并完成相关交付文档撰写； 2. 能设计模型开发流程，评估模型有效性，并持续监控与优化模型； 3. 为各条业务线提供日常报表构建、监控及可视化分析支持。 任职资格: 1. 211、985背景本科或硕士以上优先； 2. 统计学、应用数学、金融类相关专业优先； 3. 具备银行、消费金融、互联网金融行业数据分析、模型开发、策略应用（风险、营销等方向）经验者优先； 4. 具备产品设计经验者优先； 5. 能熟练使用SQL、R、Python、Tableau等分析以及可视化工具者优先； 6. 能运用逻辑回归、决策树、随机森林、xgboost、神经网络等机器学习算法进行数据建模，了解常用数据算法者优先； 7. 良好的沟通协调能力、团队合作能力、抗压能力