风控建模是金融、科技或数据分析领域的核心职位,主要负责构建和维护风险评估模型,以识别潜在的信用、市场或操作风险。这一角色通过运用统计学、机器学习和大数据分析技术,为公司的决策制定提供关键的风险管理依据。
1. 精通各类建模方法,包括但不限于逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等。
2. 拥有扎实的统计学基础,熟悉数据挖掘和预处理技术。
3. 熟练使用python、r、sas等编程语言进行模型开发和验证。
4. 具备良好的商业敏感度,理解业务需求并能转化为有效的风险指标。
5. 能独立完成项目,包括数据收集、清洗、分析和模型实施。
6. 具备优秀的沟通能力,能向非技术人员解释模型的工作原理和结果。
风控建模师的工作日常涉及以下几个方面:
1. 数据获取与分析:从各种内部和外部数据源收集信息,进行深入的数据探索和预处理,识别风险特征。
2. 模型开发:根据业务需求选择合适的建模技术,构建预测模型以评估客户信用、欺诈可能性或市场波动等风险。
3. 模型验证与优化:通过交叉验证、a/b测试等方式评估模型性能,不断优化模型以提高预测准确性。
4. 风险报告:定期生成风险报告,展示模型预测结果,为管理层决策提供依据。
5. 团队协作:与业务部门、it部门和其他分析团队紧密合作,确保模型的顺利实施和应用。
1. 风险策略设计:参与制定风险管理策略,将模型输出纳入决策流程,帮助公司降低不良贷款、欺诈损失等风险。
2. 监控与调整:持续监控模型表现,及时发现并解决模型漂移问题,确保模型的时效性。
3. 合规性:确保模型开发符合监管要求,如gdpr、ccar等相关法规。
4. 技术创新:关注行业动态,探索新的建模技术和工具,提升风险评估的效率和精度。
5. 培训与知识转移:为团队成员提供培训,分享建模知识和最佳实践,提升整体风控能力。
风控建模师是企业风险管理的守护者,他们通过科学的方法和技术,为企业的稳健运营提供强有力的数据支持。
第1篇 风控建模专家职位描述与岗位职责任职要求
职位描述:
职责描述:
1、建立、维护并计算信贷资产质量分析指标,出具分析报告;
2、负责催收评分模型的开发以及不良资产评估;
3、基于大数据建立信贷风控业务中的机器学习模型,对欺诈、违约、催收、失联等行为建立预测模型;
4、和技术、运营等部门合作进行模型的部署、监控和调优等工作。
任职要求:
1、熟练运用python进行数据分析和建模工作;
2、至少3年及以上商业银行、互联网金融等风险管理工作经验,有独自承担项目的优先考虑;
3、精通多种机器学习算法,有反欺诈模型、a/b/c卡和联系人亲密度模型开发经验的优先考虑。
第2篇 风控建模经理职位描述与岗位职责任职要求
职位描述:
职位描述:c
1、负责某一线电商公司消费信贷风险管理相关的数据分析,并撰写高质量的分析报告;
2、参与项目的需求调研、分析、和建模等;
3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估;
4、负责对风险预警异常情况进行深入分析并提出独立的风险判断,对业务风险指标进行跟踪分析及优化;
任职资格:
1、本科以上学历,具有5年以上互联网或金融机构建模工作经验,有电商行业背景优先考虑;
2、具有互联网消费信贷领域风险管理项目的相关经验;
3、熟练使用数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件(sas、r、python语言等的一种或多种),能熟练使用sql读取数据和熟练操作e_cel;
4、会用逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等的一种或多种建模方法;
5、对数据敏感,对数据分析应用于业务有强烈兴趣,并且具备这种能力。
6、统计学、数学、计算机或电子工程等方向相关专业本科或以上学历,有扎实的数据统计和数据挖掘专业知识;
第3篇 风控建模工程师职位描述与岗位职责任职要求
职位描述:
工作职责:
1、负责大数据应用,利用大数据、机器学习算法建立起分类模型体系;
2、第三方数据挖掘、风控变量挖掘、风控模型、反欺诈模型等输出;
3、创建数据挖掘和建模相关的核心算法和代码实现;
4、根据公司需要寻找和采集相关数据,对原始数据进行清理、甄别、归类和整合,并实现流程自动化。
任职要求:
1、理学研究生及以上学历,数学、物理、统计、工程、机器学习、计算机类专业背景;
2、1年以上数据挖掘工作经验,对用户画像分层/推荐系统有经验者优先考虑;
3、熟悉各类模型分类与回归算法, 熟悉各类变量筛选与降维算法,了解hadoop、hive、分布式仓库者优先考虑;
4、具备良好的专业背景、逻辑能力好,有较强的执行力和沟通能力。
第4篇 风控建模岗位职责、要求
风控建模职位要求
1.本科以上学历,数学、机器学习、人工智能、计量经济、统计等相关专业,5年以上项目实战经验;
2.有强烈的好奇心,创新和精益求精的探索精神;
3.熟悉任一种算法工具sas,java,python或者opensource算法包等;
4.熟悉e_cel作图。
风控建模岗位职责
1.利用数据挖掘,机器学习,人工智能等算法,建立二手车价格预测模型体系;
2.模型生命周期管理(开发、验证、性能监控);
3.协助搭建冠军模型和挑战者模型迭代架构;
4.数据清洗,预处理等数据质量分析工作;
5.模型分析结果沟通;
6.模型文档撰写。
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