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职位 | 学历 | 学院 | 专业 | 需求人数 |
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深度学习开发工程师 | ||||
风险模型开发工程师 | ||||
反欺诈策略分析师 | ||||
数据治理实习生 |
一、公司简介
成都新希望金融科技有限公司,是新希望集团深耕金融领域20多年的厚重沉淀,是新希望集团在金融科技这条赛道上继新网银行之后的又一重大布局。公司由新希望集团全资控股,注册资本1亿元人民币,总部位于四川成都,在北京、上海、广州等地设有分支机构,业务范围覆盖全国。
公司高管团队及核心团队成员,拥有国内985、211重点院校或国外知名院校教育背景,均来自股份制银行、中大型城商行、知名金融科技公司、消费金融公司、互联网巨头公司及四大咨询公司,其中科技和风控团队主要来自于国内一线在线风控持牌金融机构,在传统银行零售信贷风险管理、互联网金融风险管理、信贷业务运营、客户服务等领域具有多年的从业经历和丰富的实战经验。
作为新希望集团金融板块的新生力量,新希望金融科技公司将致力于成为中小银行等金融机构零售信贷转型整体解决方案首选服务商,为客户提供基于云计算、大数据、机器学习技术,涵盖获客、风控、运营、系统等全流程服务的智慧信贷整体解决方案,以零开发、低成本、高效率的业务合作模式促进传统金融机构零售信贷业务转型升级。
1.深度学习开发工程师(2人)
职责描述:
1. 熟悉计算机视觉或文本挖掘的主要流程;
2. 运用神经网络/深度学习方法构造反欺诈风险控制的模型;
3. 完成模型及数据日常管理和维护,监控模型运行情况,定期出具模型监控报告;
4. 能阅读英语论文,复现论文模型。
任职要求:
1. 211或985院校计算机科学,数学,统计或类似专业2019届或2020届硕士及以上学历,或具有同类岗位1年及以上工作经验;
2. 熟悉主流神经网络/深度学习框架,包括不限于CNN,RNN等;
3. 学习或实习期间接触过神经网络/深度学习项目,使用过开源神经网络框架,包括不限于pytorch,keras,tensorflow等;
4. 了解主流机器学习模型,包括不限于Xgboost,LightGBM,逻辑回归等。
2.风险模型开发工程师(2人)
岗位职责:
1、运用统计模型和机器学习方法,构筑信贷全周期风险计量模型、评分或者指标,实现信贷管理流程自动化,包括但不限于反欺诈、信用、营销、催收等环节;
2、完成模型日常管理和维护,监控模型运行情况,定期出具模型监控报告;
3、设计、实现外部数据的抽取转化流程,监控外部数据质量和模型效果,构建信贷特征指标体系;
4、探索并建立能高效和持续提高风控水平的相关基础设施,如风控策略模拟器、风控决策引擎、模型快速部署校验机制、模型自动更新迭代机制等;
5、研究大数据技术和算法,并运用到风险管理、客户关系管理、产品推广等各个方面。
任职要求:
1、211或985院校,数学、统计、计算机科学或类似专业2019届或2020届硕士及以上学历,或具有同类岗位1年及以上工作经验;
2、熟悉数据提取、数据清洗、特征工程方法,独立完成数据分析、模型开发及模型报告撰写;
2、熟练掌握各种统计模型和机器学习方法,如逻辑回归、决策树、随机森林、GBDT等算法,有过深度学习、强化学习等模型项目经验者优先;
3、至少熟练掌握一门主流的建模语言如Python、R等;
4、熟悉主流关系型数据库,能熟练编写 SQL 及相关脚本。
3.反欺诈策略分析师(2人)
岗位职责:
1、 制定包括申请反欺诈及交易反欺诈的策略及流程, 根据欺诈事件及欺诈形势,研究并优化反欺诈策略及流程;
2、完成数据提取、数据清洗、特征工程等工作内容;
2、独立完成数据分析报告撰写;
3、完善监控体系,挖掘异常点;
任职资格:
1、211或985院校2019届或2020届硕士及以上学历,理工科优先,或具有同岗位1年及以上经验;
2、熟练掌握python;
3、熟练主流关系型数据库,能熟练编写SQL及相关脚本;
4、有较强的创新能力以及解决问题能力;
5、有较强团队协作精神和团队合作经验;
6、有产品相关实习经验或创业经验者优先;
4.数据治理实习生
岗位职责:
1、负责梳理数据资产,提高业务系统的数据质量;
2、负责数据校验,输出质量报告;
3、负责ETL需求对接,校验ETL结果;
4、参与内部数据指标的制定与代码落地;
5、负责数据质量监控,发现并处理数据异常,提高数据质量。
岗位要求:
1、本科以上学历;
2、理解数据库原理,熟练掌握SQL语言;
3、熟练掌握至少一门主流编程语言(Java、Python等),能数量使用pandas做数据处理、分析和统计;
4、善于和他人交流沟通。
三、公司福利:1、过节礼费、团建费、生日会、丰盛下午茶、硅谷科技范办公环境等;
2、有机会在具有丰富国内和国际业务经验的专业人士指导下工作与发展。
四、投递邮箱:
邮件名及简历名称:姓名 学校 应聘职位
五、公司地址:
成都市高新区金融城中海国际D区9-10楼