信贷风控算法实习生

1. 01

   参与电商金融场景（消费信贷、分期、支付等）的风控算法建设，构建和迭代信用评分、反欺诈、额度定价等核心模型；

2. 02

   挖掘平台内外部数据（交易行为、设备、关系网络等），构建和完善用户风险画像体系，沉淀可复用的特征资产；

3. 03

   参与风控建模全流程，包括样本与标签定义、特征工程、模型训练与评估、策略调优、线上 AB 实验及效果监控；

4. 04

   跟踪风控与机器学习领域前沿技术（如图神经网络、时序建模、大模型在风控中的应用），探索落地可能性。

1、2028年及之后毕业，计算机、统计学、数学、数据科学等相关专业硕士及以上学历；

2. 02

   对数据敏感，具备扎实的数据分析与逻辑推理能力，熟练使用SQL及Spark等工具进行大规模数据处理与挖掘；

3. 03

   扎实的机器学习基础，深入理解XGBoost、LightGBM等树模型的原理与调优方法，了解常用深度学习算法（DNN/序列模型/图模型等）；

4. 04

   可实习4个月以上，每周到岗4天及以上。 加分项

5. 01

   有信贷、支付、电商风控相关业务算法经验；

6. 02

   有AI应用开发经验，熟悉大模型工程化（RAG、Agent、模型微调等）。