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我们致力于打造全球领先的智能信贷风控体系，融合机器学习、运筹优化与大模型Agent等前沿技术，构建智能化风控平台，实现线上风控策略的全链路自动化升级。 你将作为策略优化的核心骨干，主导准入、清退、授信、定价等关键规则的数据分析、生成与迭代工作，运用数据驱动手段达成风险与收益的动态平衡，为亿级用户提供安全、高效的普惠金融服务。 核心职责： 1. 策略规则效果评估 ○ 搭建智能分析系统：结合大模型Agent能力，整合多维度数据（交易、行为、模型输出等），建立规则效能评估机制，识别现有策略的薄弱环节（如覆盖不全、误拦率高、对业务波动敏感等问题），并提出优化建议 2. 智能化规则生成与迭代 ○ 构建面向常规场景与复杂场景的规则自动产出平台： ■ 常规场景：采用LightGBM特征筛选、SHAP归因分析、因果推断等方法，生成具备可解释性的规则 ■ 复杂场景：探索利用大模型Agent的推理能力，通过MultiAgent协同生成动态策略组合 ○ 针对不同规则类型（准入/授信/定价）设计专属生成模式： ■ 准入规则：结合树模型与大模型输出，构建识别高风险客户与优质客户的抓黑抓白规则 ■ 授信/定价规则：调用运筹优化服务，实现额度与定价的智能动态配置 ○ 搭建规则效果验证平台，根据不同业务场景设计差异化评估体系，量化新规则带来的增量业务价值 3. 规则上线与运行监控 ○ 对接策略执行系统，推动策略的自动化发布与实时监控，形成“分析-优化/生成-部署-反馈”的完整闭环，支持策略的持续自动更新与智能演进 技术亮点： ● 大模型Agent创新应用：探索多智能体协作架构，实现策略规则的自进化与场景自适应能力 ● 混合决策机制：融合传统机器学习模型（如lightGBM）与大模型输出，构建增强可解释性的复合决策逻辑 我们期待你具备： ● 扎实的Java开发能力（3-5年经验） ○ 熟悉多线程编程、JVM性能调优、分布式系统架构设计 ○ 掌握SpringBoot框架及数据库相关技术 ○ 具备高并发系统开发与性能优化实战经验 ● 计算机相关专业本科及以上学历 ● 符合以下条件者优先考虑： ○ 具备金融风控系统开发经历 ○ 了解常见机器学习方法（如决策树、集成学习） ○ 熟悉大数据处理基础技术栈 岗位价值： 你将深度参与金融科技领域风控技术的革新实践，助力传统风控向“感知-决策-进化”智能闭环转型。通过本岗位，你将获得： 1. 参与大模型Agent在金融风控中落地的前沿探索机会 2. 基于亿级用户信贷数据开展策略迭代的真实业务历练 3. 主导建设智能风控系统的技术成长空间