职位描述
● 深入了解信货业务模式，通过引入前沿的机器学习算法或者引领机器学习算法创新，解决网商银行信贷场景的实际问题；
● 负责网商各场景贷前、贷中及贷后全流程风控搭建，包括信用风险模型、企业知识图谱、经营画像认知、经营偿债还原、价值模型等；
● 参与和探索前沿算法在信货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。

职位要求
● 计算机、统计学、运筹学等相关专业背景，硕士及以上学历；
● 拥有丰富的机器学习或统计模型建模经验，包括但不限于深度学习、图学习、图像、自然语言处理、运筹优化、自动机器学习等技术；
● 2年及以上信用风险建模经验，有小微企业和农村金融从业经验者优先；
● 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。