风控算法工程师(J10404)

岗位职责
1. 大模型风控决策：利用LLM/Agent从碎片化行为数据中构建独立风险评估能力，覆盖多维信息整合、交叉验证与风险叙事推理，并与传统量化模型做Delta分析，提取增量价值。
2. 核心模型建设：参与PD模型、反欺诈、需求预测及用户画像等信贷核心模型的设计与迭代，探索大模型与传统模型的融合增强（特征增强、表征学习、信号校准等）。
3. AI策略优化：基于大模型对现有信贷策略体系进行自动化扫描与挑战，发现策略漏洞、模型退化、规则冲突及过度拦截问题，输出结构化优化方案，驱动策略迭代。
4. 对话式风控交互：参与设计基于大语言模型的多轮对话管理机制，解决意图识别、情绪感知、话术生成及谈判策略等问题，提升催收、智能客服等场景的准确性与合规性。
5. 基座能力建设：参与构建有信贷领域特色的基座模型，通过智能体应用帮助算法和业务团队提升能力上限。

岗位要求
1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、统计学、金融工程等相关专业。
2. 深入理解主流大模型（GPT/Claude/LLaMA/Qwen等）架构原理，有大模型后训练经验（SFT/RLHF/DPO全流程）；扎实的Prompt Engineering、RAG及Agent架构实践经验，能独立设计复杂LLM推理决策链路。
3. 对LLM在风控场景的幻觉控制、置信度校准等关键问题有清晰判断；熟练使用Python/SQL，精通主流深度学习框架，具备分布式训练实操能力。
4. 较强自驱力与好奇心，具备良好跨团队协作与沟通能力。
5. 有金融、信贷、风控、反欺诈等垂直领域算法工作经历优先。