java技术专家

岗位描述： 我们致力于打造国际一流的智能信贷风控体系，融合机器学习、运筹优化、大模型Agent等先进技术，建设智能化风控平台，推动线上风险控制策略的全链路自动化与智能化升级。 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，运用数据驱动方法实现风险与收益的动态平衡，为海量用户提供安全、高效、普惠的金融服务。 核心职责： 1. 策略规则效果分析 ○ 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，识别现有策略中的潜在问题（如覆盖不全、误拦率高、对业务波动敏感等），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生产平台： ■ 常规场景：采用LightGBM特征筛选、SHAP归因分析、因果推断等手段，构建具备可解释性的规则逻辑 ■ 复杂场景：探索利用大模型Agent的推理能力，通过MultiAgent协同生成灵活多变的策略组合 ○ 针对不同类型规则（准入/授信/定价）设计专属生成模式： ■ 准入规则：调用树模型与大模型联合产出抓黑和抓白规则，精准识别高风险客户与优质客群 ■ 授信/定价规则：对接运筹优化服务，实现额度与价格的动态配置 ○ 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. 规则部署与线上监控 ○ 对接策略执行引擎，完成策略的自动化上线与运行监测，构建“分析-优化/生成-部署-监控”闭环流程，支持策略的持续更新与智能演进 技术亮点： ● 大模型Agent创新应用：研发多智能体协作架构，实现策略规则的自主演化与环境自适应 ● 混合决策机制：融合传统机器学习模型（lightGBM）与大模型输出结果，设计增强可解释性的复合决策路径 我们期待你具备： ● 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 ○ 有高并发系统开发与性能优化实践经验 ● 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 ○ 了解常见机器学习算法（如决策树、集成学习） ○ 熟悉大数据处理常用框架 岗位价值： 你将深入参与金融科技领域风控技术的前沿实践，助力传统风控体系向“感知-决策-进化”的智能闭环转型。通过本岗位，你将获得： 1. 参与大模型Agent在金融风控中落地应用的先发机会 2. 在亿级用户信贷数据上进行策略迭代的真实实战经验 3. 构建下一代智能风控系统的技术成长空间