岗位描述：
1.模型构建与优化：承担信用风险模型的建模任务，涵盖样本合理选择、特征工程实施、算法优化以及联合建模等工作，致力于提高模型的区分能力，以助力业务发展。
2.模型与应用协调：负责模型和策略应用之间的协调沟通，依据实际业务需求，灵活运用不同算法定制相应模型。
3.数据分析与监控：承担模型相关的各类数据分析工作，完善模型生命周期的监控和质量保证。对模型运行过程中的数据进行持续分析，及时发现模型可能存在的问题，保障模型在整个生命周期内的稳定性和可靠性。
4.创新性研究：参与创新性研究，快速学习并将新方法应用到信贷风控工作中。
岗位要求
1.专业与学历：要求计算机、统计、金融、物理等相关专业背景，硕士及以上学历。
2.领域经验：在信贷风控、数据分析、机器学习、深度学习等相关领域有1 - 2年及以上经验优先。
3.编程与工具：具备良好的编程基础，熟练掌握至少一门编程语言（如python，c++，java等），有大数据处理经验（如hive，hadoop，spark）者优先。
4.技术与兴趣：对大数据技术有热情，熟悉并掌握常见的机器学习、深度学习算法，同时对金融相关感兴趣者优先。