蚂蚁集团-高级风控算法工程师-花呗&反欺诈风险模型

岗位职责

岗位介绍 信贷事业群风险管理部是公司智能化风控体系的核心研发力量，聚焦大模型、智能体及前沿算法在金融风险管理中的探索与深度应用。 我们希望寻找具备算法深度、业务理解力和系统创新能力的AI人才，推动大模型与传统风控模型、策略体系及信贷业务的深度融合。你将与风控专家、算法工程师、业务及策略团队协同，为亿级用户提供安全、高效、公平、可持续的金融服务。

主要职责

1. 大模型风控决策
   • 探索LLM、Agent及多模态模型在贷前、贷中、贷后风险识别与决策中的应用。
   • 从碎片化行为数据、用户交互信息及业务上下文中，构建独立于传统评分卡的风险理解与评估能力。
   • 研究多维信息整合、交叉验证、风险叙事、因果推理及不确定性判断等能力在风险决策中的落地路径。
   • 与量化模型开展Delta分析，识别大模型带来的增量风险信号和业务价值。
2. 信贷核心模型建设
   • 参与PD模型、反欺诈模型、额度模型、需求预测模型、用户画像模型等核心模型的设计、训练、评估与迭代。
   • 探索大模型与传统机器学习、深度学习模型的融合增强，包括特征生成、表征学习、信号校准、样本构造及模型蒸馏等。
   • 针对复杂风险场景，研究长周期、弱标签、分布漂移、冷启动及极端风险事件下的建模方法。
   • 建立完善的模型评估、监控、解释与迭代机制，保障模型效果、稳定性和合规性。
3. AI驱动的策略优化
   • 利用大模型和智能体对现有信贷策略、规则及模型体系进行自动化扫描、理解与挑战。
   • 识别策略漏洞、规则冲突、模型退化、过度拦截、风险敞口及策略覆盖不足等问题。
   • 构建策略分析、仿真评估和优化建议生成能力，输出结构化、可验证、可执行的策略改进方案。
   • 推动AI能力融入策略研发、实验评估和线上监控流程，提升风险管理效率与决策质量。
4. 信贷领域AI能力建设
   • 参与建设具有信贷领域特色的行业基座模型、风险知识库和智能体平台。
   • 将信贷业务知识、风险专家经验、策略逻辑和模型能力沉淀为可复用的AI能力。
   • 通过智能体应用提升算法、策略及业务团队的问题分析、方案设计和决策效率。
   • 推动AI在风险识别、模型研发、策略管理、合规审查及运营分析等全链路中的规模化应用。
5. 前沿技术研究与团队协作
   • 跟踪大模型、Agent、强化学习、因果推断、生成式建模及可信AI等方向的发展趋势。
   • 结合信贷业务实际问题，完成从技术探索、方案设计到线上落地的闭环。
   • 协同业务、策略、产品、合规和工程团队，推动复杂AI项目落地并取得可衡量的业务成果。
   • 对关键技术方向进行方法论沉淀，形成专利、论文、技术平台或行业解决方案。

任职要求

• 计算机、数学、统计、人工智能、金融工程等相关专业，硕士及以上学历优先。
• 具备扎实的机器学习、深度学习、自然语言处理或大模型技术基础，在一个或多个方向有深入积累。
• 熟悉LLM训练与应用技术，包括预训练、指令微调、RAG、Agent、工具调用、评测、推理优化或模型蒸馏等，有大模型在真实业务场景中规模化落地经验，或主导过重要AI项目者优先。
• 具备较强的复杂问题抽象能力以及良好的数据及实验能力，能够将开放性业务问题转化为可验证的算法问题。
• 有金融风控、信贷、反欺诈、推荐、搜索、广告或其他大规模智能决策系统经验者优先。

岗位标签

NEW

特色标签

3年以上相关经验、Agent、AI智能体、GNN、IT风险合规管理经验、LLM、Python、SQL、保险、信息技术/信息管理相关背景、信用评分模型、信用贷款、信贷、借贷、反洗钱、反洗钱调查、变量工程、图算法、多模态算法、大中型企业从业、大数据处理工具(Spark/Hadoop/Hive)、大模型算法、大语言模型、序列建模、支付、数据安全、数据挖掘、文本数据、时序预测、智能体、有留学背景、机器学习、模型加速/性能优化、深度学习、特征构建、算法工程化经验、算法模型、自然语言处理算法、评分模型、金融、金融业务合规管理、金融业务合规管理经验、银行、非结构化数据、预测模型、风控、风控算法、风险控制、风险管控、风险管理体系组建