上海 风控 招聘（工资待遇要求）

岗位职责​

1 风控数据架构设计：主导信贷风控数据平台整体架构演进（含湖仓一体、实时数仓），设计高可用、可扩展的数据分层模型（ODS/DWD/DWS/ADS），支撑多场景（消费贷、小微贷、供应链金融）风控数据需求；

2 核心技术攻关：牵头高并发实时风控场景（如百万级QPS申请峰值）的技术方案落地，优化实时计算（Flink状态管理、CEP复杂事件处理）、特征服务（低延迟API、缓存策略）及模型推理效率（毫秒级响应）；

3 风控模型工程化与优化：深度协同算法团队，主导机器学习模型（XGBoost/LightGBM/深度学习）从训练到生产化的全流程工程化（含特征工程自动化、模型版本管理、A/B测试），提升模型上线效率与稳定性；

4 数据治理体系升级：构建企业级风控数据标准（元数据管理、主数据统一）与质量管控体系（全链路监控、根因定位工具），解决数据孤岛、口径不一致等问题，保障监管合规（如数据安全法、个人信息保护）；

5 业务创新与技术赋能：结合信贷业务痛点（如多头借贷识别、团伙欺诈检测），引入前沿技术（图计算、联邦学习、实时特征衍生）优化风控效果，输出数据驱动的业务增长方案；

任职要求​

1 统招本科及以上学历，计算机、数学、统计、金融等相关专业优先；5年以上数据开发经验，其中3年以上互联网金融/银行信贷风控领域高级开发或技术负责人经验（需主导过千万级用户量风控数据项目）；

2 精通分布式系统设计（高并发、高可用、容灾），掌握大数据核心技术栈（Hadoop/Spark/Flink/Kafka/Hudi/Iceberg），有湖仓一体架构落地经验；

3 熟练掌握Python/Java/Scala，能独立开发高性能数据服务（RESTful API、RPC）及实时计算任务（Flink SQL/DataStream），熟悉云原生技术（K8s/Docker/AWS EMR/阿里云MaxCompute）；

4 精通SQL（复杂查询、存储过程、性能调优），掌握数据仓库建模方法论（维度建模、范式建模），有PB级数据处理经验；

5 熟悉机器学习模型工程化（特征工程、模型部署、MLOps工具链如Kubeflow），了解图数据库（Neo4j）或图计算（GraphX）在反欺诈场景的应用；

6 深入理解信贷全流程（贷前准入、贷中审批、贷后催收）及细分场景（消费贷/小微贷/供应链金融）风控差异，熟悉监管指标（Vintage、DPD、迁徙率）与合规要求；