岗位职责
- 业务场景AI化：
- 深入理解资产负债管理、信贷资金、资产管理，以及资产池、清算转让业务，识别高价值AI应用场景，将业务问题转化为可建模的技术问题。
- 负责AI能力在资债管理、资金摆布、资产入池/出池决策、资产转让定价、异常资产监测等场景的落地。
- AI模型研发与应用：
- 基于时序预测、大模型、强化学习等技术，与算法合作，构建智能资产包收益测算、资金流动性预测模型，优化资金资产规划匹配推荐模型等，提升信贷运营效率。
- 利用大模型（LLM）能力，构建资产画像体系，基于多维数据（贷后表现、市场环境、资金成本）刻画资产质量，为资产转让、定价提供智能辅助。
- 利用工程能力，将 AI 模型封装为稳定、可复用的服务，嵌入资产负债管理系统、清算系统、运营监控平台。
- 业务效果评估与迭代：
- 主导、推动AI模型在业务侧的落地，与产品、运营、资金团队紧密配合，推动AI能力从“技术探索”走向“业务标配”。
任职要求
- AI基础能力：
- 计算机、数学、统计等相关专业硕士及以上学历，3年以上机器学习/数据挖掘/推荐系统相关经验。
- 具备良好的工程架构能力，有成熟 AI 场景业务落地经验者更佳。
- 业务理解与落地：
- 对信贷资产业务有较强兴趣，了解信贷、资产负债管理、资产转让等基础概念，或有金融/信贷领域AI落地经验。
- 具备将业务问题转化为AI问题的能力，有从0到1推动AI模型在业务场景上线并产生实际价值的经验。
- 对资金安全、业务严谨性有足够敬畏，能设计合理的模型回滚、兜底机制。
- 软素质：
- 对AI有持续热情，关注技术前沿，乐于探索大模型、智能决策等新方向在金融场景的落地可能。
- 良好的沟通与业务推动能力，能主动挖掘业务痛点，推动技术方案落地。
加分项
- 有互联网助贷平台资产负债管理、资金流动性管理相关 AI 经验。
- 熟悉时序预测、运筹优化、智能决策等技术，并在金融场景有过成功案例。
特色标签
LLM、Python、SQL、人工智能、信贷、信贷资产管理、增强学习、大数据处理工具(Spark/Hadoop/Hive)、大模型算法、大语言模型、强化学习、推荐算法、数据挖掘、时间序列预测、智能化决策、机器学习、算法工程化经验、自然语言处理算法、资产交易、资产估值、资产组合、资金清算、运筹优化、金融、风控算法