锦鲤求职岗位描述
团队介绍
我们是服务东南亚数字金融业务的算法团队,面向外部 2B 客户提供数据产品与风险决策能力。团队工作横跨信贷风险建模、反欺诈识别与数据产品建设,既要对接真实业务场景中的风险问题,也要把模型能力沉淀为标准化、可复用、可对外输出的产品形态。你将参与从数据探索、特征构建、模型训练到线上部署与迭代的完整链路,在高速增长的新兴市场业务中,用数据和模型直接驱动商业结果。
职位描述
维护与迭代现有数据产品,包括风险评分模型、黑灰名单等,持续跟踪线上表现,完成模型监控、效果归因与版本迭代;
负责外部客户数据的接入测试与价值评估,设计验证方案,量化数据源的增益效果并输出结论,支持商务与产品决策;
参与新数据产品与模型的探索和研发,从业务问题出发完成特征挖掘、样本构建、建模实验与线上验证;
与产品、工程、商务团队协作,理解客户需求并转化为可落地的技术方案,推动数据产品高质量交付;
关注风控建模、机器学习与金融科技领域的前沿进展,参与团队技术沉淀与分享。
职位要求
2027年应届毕业生,本科及以上学历;计算机、统计、数学、金融工程等相关专业;有风控建模、数据挖掘或量化相关实习经验者优先;
扎实的机器学习基础,熟悉常用建模方法与评估体系;熟悉风控业务概念(如 KS、AUC、逾期表现、样本时间窗);
熟悉常用的机器学习和深度学习模型，包括但不限于各类tree-based model，因果推断，图神经网络，时序transformer等。
熟练使用 Python 与 SQL,具备处理大规模数据的工程能力;有 PyTorch、Spark 等框架经验者优先;
较强的数据敏感度和业务理解能力,能从数据中发现问题并提出可验证的假设,而非仅执行既定任务;
良好的沟通与协作能力,能在跨团队环境中清晰表达技术方案与结论;
具备多任务处理能力,能在快速变化的环境中保持高效执行;
英语流利,具备工作水平的英语读写与口语能力(必要项)。