工作职责：

1. 负责大数据风控、联合建模、反欺诈及征信评分相关算法研发，包括特征工程、模型构建、效果评估及业务落地
2. 主导AI大模型（LLM）在金融风控领域的应用研发，包括预训练、微调及多模态融合
3. 设计面向隐私计算的联合建模解决方案，保障数据安全合规
4. 掌握前沿搜索算法、深度学习模型
5. 指导中初级工程师，制定技术方案并推动跨部门协作

任职资格：

教育背景：
计算机科学、应用数学、统计学、人工智能等相关专业硕士及以上学历
知识技能：
1. 算法能力：
- 精通GBDT/XGBoost/LightGBM等传统机器学习算法，掌握征信评分卡开发全流程
- 深入理解Transformer架构，熟悉BERT/GPT系列等大模型预训练、微调及部署优化
- 掌握联邦学习（FATE框架）、安全多方计算等联合建模技术

2. 工程能力：
- 熟练使用Python/Scala，熟悉PyTorch/TensorFlow框架
- 具备Spark/Flink/Hadoop大数据平台开发经验
工作经验：
1. 硬性要求：
- 8年以上算法研发经验，至少主导过3个完整的大数据风控建模项目（需提供KS/AUC等指标）
- 有AI大模型（LLM）在金融场景的落地经验
- 具备跨部门协作经验，能推动算法从实验室到业务系统的工程化落地及项目管理经验
2. 优先条件：
- 金融科技公司/银行/征信机构从业背景
- 同时具备传统风控建模和大模型研发的复合经验
- 参与过千万级用户规模的模型部署