海外风控模型

核心职责(Responsibilities):

1、模型构建：主导面向墨西哥市场现金贷业务的风险模型开发与迭代工作，覆盖用户全生命周期的关键环节，包括反欺诈模型、申请评分卡（A卡）、行为评分卡（B卡）等核心模型体系建设。

2、数据挖掘：针对目标市场传统征信体系不完善的情况，深入挖掘并整合多源异构的替代性数据（如设备信息、APP使用行为、社交关系、运营商数据等），开展高质量特征工程，增强模型的风险识别能力。

3、模型本地化与部署：根据当地市场的风险特征和用户行为模式，完成模型的本地化调优与适配，并协同技术团队推进模型在生产环境中的高效、稳定落地。

4、前沿算法探索：持续跟进机器学习与深度学习领域的新进展，尝试将图神经网络（GNN）、Transformer等先进算法应用于实际业务场景，解决团伙欺诈检测、小样本建模样本不足等挑战。

5、模型性能监控：搭建跨区域、跨产品的模型表现追踪机制，持续监控关键指标（如PSI、KS、Gini等），及时识别模型性能波动，并推动针对性优化措施落地。

任职要求(Qualifications):

1.学历背景：具备统计学、计算机、数学、物理学等相关理工科专业硕士及以上学位。

2.核心经验：

拥有2年以上风险建模相关工作经验，有海外现金贷项目风控建模实践者优先考虑。

具备成功利用非传统数据（如设备指纹、用户行为序列等）建模的实际案例者优先。

3.技术能力：

熟练掌握Python或R，精通Pandas、Scikit-learn、XGBoost/LightGBM及TensorFlow/PyTorch等主流数据科学工具与框架。

熟练运用SQL，具备在Hive/Spark等大数据平台上进行数据提取与特征加工的能力。

对常见机器学习算法有扎实的理论理解与实战应用经验。

4.关键素质：

具备出色的自主探索能力和快速学习能力，能主动研究新技术并落地应用。

思维缜密，以数据为导向，能够独立分析和应对复杂业务问题。