大家好，我是小伍哥，写一个风控算法（模型）能力模型的文章，我做了大量的岗位关键词的分析，提取了一些核心需求，一方面，应届生可以参考准备，对于工作的，也可以作为学习的一个参考。过节不想动脑，文章也是相对都比较粗糙，图片清晰度也压缩的厉害，大家将就看。
文章主要分为5个部分：工作职责、学历要求、技能要求、语言要求、素质要求。
1、工作职责
数据清洗与模型开发：
负责数据清洗、特征衍生，以及不同阶段风控模型的开发、维护和优化。 负责电商B端、C端风控策略和模型的迭代、研究与探索。 建设反作弊、风控算法系统，确保业内领先水平。 综合应用机器学习、数据挖掘、NLP、图算法、大型语言模型（LLM）等技术解决风控问题。 依托风控需求与数据规划模型方案，迭代并推动模型上线。 负责征信评分模型的建立和研发管理，结合客户数据识别和度量风险。
风险发现与治理：
负责电商场景中的风险发现与治理，包括营销、交易、恶意行为等。 结合业务特性进行模型和算法创新，打造完整的风控算法体系。 保障电商交易安全，打击黑产，支持关键运营节点活动。 对电商领域作弊对抗攻击、黄牛刷单、BC勾结等风险有充分理解，并具备相关项目经验。 建立完善的异常指标监控体系，快速发现及定位疑似风险内容和行为。
大数据与图谱构建：
构建大规模异构图谱，利用图结构进行特征向量化建模，挖掘用户异常行为模式。 搭建商品相关知识图谱，利用多模态特征信息挖掘内容质量问题商品。 构建覆盖多数据领域的智能风控大脑，通过序列、事件建模、图模式挖掘发现异常行为。
算法创新与用户画像：
结合信贷风控模式和流程，开发并优化互联网信贷风控模型。 挖掘和分析海量电商内容和用户行为数据，进行用户画像建设。 尝试各类特征工程方法，挖掘内外部数据，加工生成有效特征。 了解并跟进业界的人工智能和深度学习进展，推动新技术在风控领域落地。
教育背景要求：
计算机、电子、数学等相关专业硕士及以上学历，包括计算机、数学、控制论、信号处理、博弈论、运筹优化、统计学、信息安全等相关专业。 计算机、数学或统计学相关专业硕士或博士在校学生。 统计、数学、物理、金融、计算机科学或其他量化背景的理工科专业硕士或博士，或具有相关业界工作经验。 本科及以上学历，统计学、数学、计算机、理工科专业背景优先。
编程技能：
熟悉C++、JAVA、Python中的一种或多种编程技术，具备强大的编程能力。 了解大数据处理技术，如Hive、Spark、Flink。 熟练掌握Java、C++、Python中至少一门语言，具备扎实的数据结构和算法基础。
机器学习与深度学习：
了解主流机器学习/深度学习模型原理。 有风控、搜索、推荐、NLP领域实际项目经验者优先。
大数据处理： 良好的编程基础，熟练掌握至少一门编程语言（Python、C++、Java等），有大数据处理经验者（Hive、Hadoop、Spark）优先。 熟练使用至少一种编程语言（SQL、Python、SAS、R等）进行数据分析与模型开发。 了解MapReduce原理，使用过Hadoop Streaming、Hive、Spark、ODPS等大数据研发工具，能熟练处理海量数据。
问题解决能力：
优秀的分析和解决问题的能力。 对解决挑战性问题充满激情。 能够将算法应用于风控业务并验证效果。
人际交往能力：
待人真诚，善于沟通、思考和钻研。 有团队合作精神。
业务理解与产品思维：
有产品sense，能快速理解业务，从数据中挖掘业务价值。 具备良好的业务思维、团队合作精神和沟通技巧。
抗压与推动能力：
抗压能力强，沟通协调推动能力强。 积极主动，勇于挑战。
技术热情与金融兴趣：
对大数据有技术热情。 熟悉并掌握常见的机器学习、深度学习算法。 对金融相关领域感兴趣者优先。
沟通与协作能力：
具备出色的规划、执行力，强烈的责任感，以及优秀的学习能力。 能够与非技术背景人士进行高效、有效的信息沟通，推动横向协作。 良好的沟通能力，跨团队协作能力。
逻辑思维与工作态度：
良好的逻辑思维能力。 积极主动的技术热情。 踏实勤奋的工作态度。
适应能力与自我提升：
能够适应高强度的工作压力。 具备持续学习和自我提升的欲望。
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