（26届秋招）风控模型工程师 - 上海
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岗位职责：
职位描述团队介绍：我们是Monee信贷业务风控模型团队，负责SPL/BCL等信贷产品的风控算法研发工作，市场涵盖东南亚以及拉美地区。工作内容包括风险预测模型、反欺诈模型、用户增长模型、因果推断模型、序列算法、图算法、运筹优化等多个领域。职位描述：1. 深入了解信贷业务模式，设计和完善信贷风控模型体系，探索模型算法的创新应用，解决信贷场景的实际业务问题；2. 参与和探索前沿算法在信贷智能风险管理领域的应用和落地，包括但不限于行为序列建模、多模态关系网络、用户敏感性建模、动态额度管理等课题；3. 与业务部门紧密合作，通过数学建模将业务问题抽象为算法问题，推动模型技术与业务的结合，并持续推动优化模型算法性能。职位要求：1. 2026年应届毕业生，硕士及以上学历，计算机、数学、统计学等相关背景，有扎实的数理基础；2. 具备算法应用领域工作经验，信贷风控、反欺诈等方向实习经验优先；3. 具备扎实的代码能力，熟练使用Python，熟悉常用深度学习应用框架，包括但不限于tensorflow，pytorch等；4. 熟悉Hadoop/Spark等大数据平台，能对海量数据进行高效分析和处理；5. 对机器学习前沿领域有一定了解，具有序列学习、图学习、因果推断、多目标学习、强化学习等相关算法背景及实践经验优先；6. 具有较强的自驱力、沟通能力和团队协作能力，能够主动推动项目落地。团队介绍：我们是Monee信贷业务风控模型团队，负责SPL/BCL等信贷产品的风控算法研发工作，市场涵盖东南亚以及拉美地区。工作内容包括风险预测模型、反欺诈模型、用户增长模型、因果推断模型、序列算法、图算法、运筹优化等多个领域。职位描述：1. 深入了解信贷业务模式，设计和完善信贷风控模型体系，探索模型算法的创新应用，解决信贷场景的实际业务问题；2. 参与和探索前沿算法在信贷智能风险管理领域的应用和落地，包括但不限于行为序列建模、多模态关系网络、用户敏感性建模、动态额度管理等课题；3. 与业务部门紧密合作，通过数学建模将业务问题抽象为算法问题，推动模型技术与业务的结合，并持续推动优化模型算法性能。职位要求：1. 2026年应届毕业生，硕士及以上学历，计算机、数学、统计学等相关背景，有扎实的数理基础；2. 具备算法应用领域工作经验，信贷风控、反欺诈等方向实习经验优先；3. 具备扎实的代码能力，熟练使用Python，熟悉常用深度学习应用框架，包括但不限于tensorflow，pytorch等；4. 熟悉Hadoop/Spark等大数据平台，能对海量数据进行高效分析和处理；5. 对机器学习前沿领域有一定了解，具有序列学习、图学习、因果推断、多目标学习、强化学习等相关算法背景及实践经验优先；6. 具有较强的自驱力、沟通能力和团队协作能力，能够主动推动项目落地。
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