数智风控管理岗

该职位来源于猎聘 主要职责： 1、风控指标开发与模型维护 （1）根据风控策略人员提出的业务规则（如信用评分、库存异常、采销倒挂等），将其转化为可计算的数据指标和预警模型。 （2）使用SQL/Python等工具进行数据提取、清洗、分析，开发并持续优化风控监控模型（如客户违约概率预测、库存周转异常识别、价格风险压力测试等）。 （3）负责模型验证与回溯测试，确保模型的准确性与稳定性。 2、数据管道与系统对接 （1）搭建并维护风控数据通道，确保多源数据（ERP、CTRM、运贸、外部行情等）的稳定接入与清洗。 （2）负责数据库（如MySQL、PostgreSQL）的查询优化与基础管理。 （3）与IT部门协作完成API接口对接，实现风控系统与业务系统的数据互通。 3、AI智能体与效率工具应用 （1）结合实际工作场景，探索并落地AI智能体应用（例如：搭建风控问数机器人，支持团队用自然语言查询风险指标；或利用AI自动生成预警描述、分析报告草稿）。 （2）熟练使用AI表格工具、宜搭等低代码平台，快速搭建风控流程应用（如预警工单派发、问题跟踪台账），提升团队协作效率。 （3）关注AI在风控领域的新工具与实践，能小成本快速验证并推广。 4、自动化报表与可视化 （1）开发并维护风控相关的自动化日报、周报、月报，确保管理层和风控团队能实时获取关键风险指标。 （2）根据需要使用BI工具（如Power BI）或AI辅助生成动态看板，但更注重数据本身的可追溯与可解释。 5、预警信号生成与闭环支持 （1）运行监控模型，生成异常预警信号，并推送至一线风控专员进行核实。 （2）收集预警核实的反馈结果（误报/确认/需升级），用于模型调优。 6、数据支持与专项分析 （1）响应风控策略人员或管理层的临时数据分析需求，提供快速、准确的数据支持。 任职要求： 1、熟练使用SQL进行复杂数据查询、多表关联、数据清洗，至少2年以上实际应用经验。 2、熟练使用Pandas、NumPy进行数据处理与分析；了解Scikit-learn等机器学习库者优先。 3、数据管道与数据库： 有数据库（MySQL/PostgreSQL等）使用经验，了解API对接基本原理。 4、 有使用AI表格、宜搭、钉钉AI等低代码/AI工具搭建部门级应用的实际经验（如问数机器人、智能填单、预警自动分发等）。不要求算法底层开发，但要有实际落地案例。 5、三年以上数据分析、商业智能或风险建模相关工作经验，有大宗商品、供应链金融、贸易、物流等行业数据经验者优先，有参与风控系统建设或模型开发项目者优先。 6、能准确理解业务规则，并转化为可量化的数据逻辑。 能与风控策略人员（非技术背景）顺畅沟通，理解其需求，并用业务语言解释模型结果。 对数据质量有责任心，能主动发现并解决问题，愿意尝试AI工具提高效率。 7、985/211本科及以上学历，计算机、统计学、数学、信息管理、金融工程等相关专业。