工作职责：
1、根据业务需求与策略设计，负责信用评分卡、行为评分、反欺诈模型、违约预测模型等的建模研发、算法实现与部署。
2、执行建模流程：样本抽取、特征工程、建模、模型选择、评分刻度化、业务可解释化。
3、输出模型工件：模型参数文件、评分公式、变量映射表、特征重要度、性能指标、分布稳定性报告。
4、将模型对接至风控决策引擎，实现实时与批量调用；与策略专家协同完成评分分层配置。
5、建立模型版本管理、灰度发布、回滚机制；参与模型在线对比实验。
6、搭建模型监控指标：PSI、预测效果衰退、逾期/不良实际表现对比、分群稳定性；配置自动告警。
7、数据安全与合规落地：在我行安全区内完成代码开发；敏感数据脱敏、访问审计、日志留痕；遵守模型变更审批流程。
8、为数据分析人员提供特征资产化接口、变量库管理与复用机制；参与数据质量规则落地。
任职要求：
1、教育背景：本科及以上，计算机科学、统计学、数据科学、金融工程等相关专业；硕士优先。
2、工作经验：3年以上金融领域建模/模型部署经验；有银行互联网贷款或消费金融模型生产化经验者优先。
3、技术栈：Python 必须（pandas、scikit-learn、lightgbm/xgboost 等）；熟悉SQL；了解Spark/Hive或其他大数据平台。
4、建模规范：了解信用评分卡开发流程、机器学习模型比较、模型验证；熟悉模型文档化、验证材料编制要求。
5、沟通：能将技术细节转化为业务语言，协助策略专家与管理层理解模型假设与局限。