一、工作关系
汇报对象：部门负责人
管理下属：无
内部联系：部门内员工、其他部门相关岗位员工
外部联系：集团及集团下属兄弟单位，外包/非外包商等
二、工作职责
1、运用内外部多源数据，建立并优化推荐、风控、营销等算法和机制，支持业务创新和发展。
2、分析现有算法不足，提出并推动解决方案实施，提高对数据的智能化、结构化处理效率。
3、关注业界前沿算法技术，结合公司业务特点，搭建涵盖基础算法库、模型框架以及应用策略的一体化AI 核心算法体系。
4、规划算法相关产品和技术方案，解决业务问题，提升业务效率与质量。
5、负责对公司算法相关知识产权的管理，包括专利申请、技术秘密保护等工作，保障公司算法技术创新成果得到有效保护。
三、岗位工作内容
1、尝试并运用各种模型构建方式来建设适用于汽车金融业务的算法，并提升性能和稳定性，比如在线学习、主动学习、增强学习、迁移学习等研究。并持续对算法进行性能调优与稳定性加固。
2、深度挖掘各类结构化，非结构化数据源，建立用户画像，利用机器学习、深度学习算法，提升风控和反欺诈能力，以数据驱动各部门决策，并提升运营效率。
3、与开发团队紧密协作，提供专业算法技术支持，保障算法的高效落地运行，并进行监控、评估和维护算法系统，及时发现问题并优化改进。
4、探索前沿算法技术在汽车金融领域的应用可能性，开展技术预研与创新。
5、组织内部培训交流，指导团队提升技术能力。
6、完成部门安排的其他工作，参与行业交流。
四、教育背景及相关经验
硕士及以上学历，数学、统计学或计算机等相关领域教育背景，5 年以上算法领域工作经验，3 年以上算法研究经验。
五、相关知识及技能
1、具备扎实深厚的计算机科学基础，对数据结构、算法原理和操作系统有深入理解，能够熟练运用相关知识解决实际工程问题，优化算法性能和资源利用效率。
2、出色的沟通能力，能承受一定工作压力，很强的使命感和自我驱动力，具备良好的需求理解能力、沟通协调能力和团队合作精神，能够独立完成并领导团队完成算法的工程化应用实现。
3、具备最优化理论、概率与统计、组合数学和博弈论等方面的数学储备，如随机梯度下降（SGD）、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）、拍卖算法及纳什均衡等。并能灵活应用于算法设计、优化和策略制定。同时，了解新兴数学工具如拓扑数据分析（TDA）、信息几何在算法中的潜在应用，为算法创新提供新的思路和方法。
4、在计算广告学算法、广告竞价、路径规划和风控规则等领域有深入研究或者资深的工作经验，能将业务需求转化为数学问题，针对数据稀疏性、噪声等挑战对算法进行适配和改进。
5、熟练掌握Python、R等语言，精通NumPy、Spark、MATLAB等工具。
6、熟悉 MLOps 相关工具（如 MLflow、Kubeflow）、代码版本管理工具（如 Git）和自动化测试框架（如 Pytest）