职位详情
1. 参与金融风控核心系统的架构设计与研发，包括但不限于反欺诈、信用评分、策略引擎、特征工程、实时决策系统等；
2. 深度参与从 数据接入、特征构建、模型接入、决策执行 到结果反馈的闭环风控链条建设；
3. 支持各类风控策略实现，包括 规则引擎、模型引擎、策略模拟与评估，保障系统高性能、高可用；
4. 与数据科学家/模型团队协作，推动模型上线与服务化，对接业务需求并持续优化效果；
5. 参与大数据平台、实时计算引擎、指标体系等风控平台能力建设；
岗位要求
1. 基础能力
* 计算机相关专业本科及以上学历，3 年以上 Java/Python/Go 后端开发经验；
* 扎实的 数据结构与算法 基础，良好的代码质量与工程化能力；
* 熟悉微服务架构，掌握主流 RPC 框架（SpringCloud/Dubbo）和消息队列（Kafka/RabbitMQ）；
2. 风控系统经验（至少满足一项）
* 具备风控策略系统、反欺诈系统、信用评分系统、额度系统、拦截引擎等一项以上系统研发经验；
* 熟悉风控系统常见架构：实时 + 离线融合、多模型管控、滑动窗口、状态存储（Flink/Redis）等；
* 熟悉风控相关指标和数据流，如申请特征、行为特征、设备画像、黑名单、模型评分等；
* 熟悉常见风控模型接入方式（XGBoost/LightGBM/深度模型）、模型在线服务（如 TensorFlow Serving / MLFlow / 自研服务）；
3. 数据与实时计算
* 熟悉至少一个大数据计算框架，如 Flink、Spark、Hive；
* 熟悉 Redis、ES、StarRocks 等数据查询/缓存系统，理解索引与性能优化；
* 了解 实时流处理的吞吐控制、状态管理、容错机制；