风控模型实习生（信贷方向）

模型开发与优化：协助参与先用后付产品（如0元下单、延后付款）全生命周期风控模型的开发，包括但不限于反欺诈模型、信用评分卡（A卡/B卡）。主要工作涉及数据清洗、特征工程、变量筛选及模型训练；

特征挖掘与分析：基于海量用户行为数据（如电商浏览点击、历史支付履约、社交网络痕迹）及外部征信数据，挖掘有效的弱变量特征，提升模型对长尾年轻客群的区分度。

本科及以上学历，数学、统计学、计算机科学、金融工程、运筹学或相关量化专业；

熟练使用Python进行数据分析及建模，熟悉Pandas、NumPy、Sklearn等数据科学库；

熟悉概率论、数理统计基础，熟悉逻辑回归、集成学习（XGBoost/LightGBM）、DNN等常见的机器学习和深度学习；

加分项：有过互联网金融、信用卡中心、消金公司风控等相关实习经历，有Hive、Spark等大数据经验，对Agent、Skills等AI大模型有所了解。