岗位职责
主导基于大模型的风控算法管线建设，包括数据准备、模型选型与微调（Fine-tuning）、强化学习策略优化（RL）、知识蒸馏（Distillation）及线上部署，推动AI从研究到生产的全流程落地；深度理解风控业务，积极探索LLM、多模态大模型等前沿算法在风控领域的应用并落地实践。 深度理解信贷风控业务场景（如额价、审批等），结合大模型能力提出创新算法方案，与策略团队协同推进AI能力的快速迭代与效果验证。 建立完善的模型评估体系，持续跟踪线上模型效果，通过AB实验和数据驱动方式推动模型持续迭代优化。 与产品、工程、数据团队紧密协作，推动风控AI能力的工程化落地和规模化应用。 AI机会：主导大模型技术在风控领域的落地，参与构建AI风控体系，接触最前沿的大模型、强化学习、知识蒸馏等技术栈，在AI+金融交叉领域形成稀缺的技术壁垒和影响力。 业务基本盘：AI额价团队处于业务快速发展阶段，风控作为业务安全的核心环节，具有重要战略地位和持续增长空间。 成长与资源：团队氛围开放创新，鼓励技术探索和前沿实践；平台提供充足的资源；扁平化管理风格。
职位要求
AI能力要求：具备大模型相关生产环境项目经验，熟悉模型微调（Fine-tuning/PEFT/LoRA）、强化学习（RLHF/PPO）、知识蒸馏（Distillation）等核心技术；熟练使用主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），有模型训练、评估、部署的全流程经验；熟悉Prompt Engineering、RAG、Agent等AI应用范式； 专业经验：3年以上算法/机器学习相关经验，硕士及以上学历，计算机科学/人工智能/数学/统计学等相关专业；有信贷风控场景经验者优先。 核心能力：精通Python编程，熟练使用SQL进行数据分析；深入理解机器学习/深度学习原理，具备从算法选型到工程落地的完整能力；具备较强的业务理解能力，能将业务问题转化为AI解决方案。 软性素质：强烈的好奇心与自驱力，对前沿技术有持续探索的热情；具备多元化思维，能够从不同视角分析和解决问题；能够忍受不确定性，在快速变化的业务环境中保持韧性和创造力；善于应用AI工具提升工作效率，将AI融入日常工作流。
