主分类:搜索推荐与业务决策算法研发
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"job": {
"job_title": "风控模型实习生(信贷方向)",
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"company_description": "快手是内容社区与技术平台公司,业务覆盖短视频、直播、电商、本地生活与 AI 应用。"
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"responsibilities": "风控模型实习生(信贷方向)\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D7897\n发布时间:2026-07-28\n\n岗位职责\n1、模型开发与优化:协助参与先用后付产品(如0元下单、延后付款)全生命周期风控模型的开发,包括但不限于反欺诈模型、信用评分卡(A卡/B卡)。主要工作涉及数据清洗、特征工程、变量筛选及模型训练;\n2、特征挖掘与分析:基于海量用户行为数据(如电商浏览点击、历史支付履约、社交网络痕迹)及外部征信数据,挖掘有效的弱变量特征,提升模型对长尾年轻客群的区分度。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,数学、统计学、计算机科学、金融工程、运筹学或相关量化专业;\n2、熟练使用Python进行数据分析及建模,熟悉Pandas、NumPy、Sklearn等数据科学库;\n3、熟悉概率论、数理统计基础,熟悉逻辑回归、集成学习(XGBoost/LightGBM)、DNN等常见的机器学习和深度学习;\n4、加分项:有过互联网金融、信用卡中心、消金公司风控等相关实习经历,有Hive、Spark等大数据经验,对Agent、Skills等AI大模型有所了解。",
"requirements_text": "风控模型实习生(信贷方向)\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D7897\n发布时间:2026-07-28\n\n岗位职责\n1、模型开发与优化:协助参与先用后付产品(如0元下单、延后付款)全生命周期风控模型的开发,包括但不限于反欺诈模型、信用评分卡(A卡/B卡)。主要工作涉及数据清洗、特征工程、变量筛选及模型训练;\n2、特征挖掘与分析:基于海量用户行为数据(如电商浏览点击、历史支付履约、社交网络痕迹)及外部征信数据,挖掘有效的弱变量特征,提升模型对长尾年轻客群的区分度。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,数学、统计学、计算机科学、金融工程、运筹学或相关量化专业;\n2、熟练使用Python进行数据分析及建模,熟悉Pandas、NumPy、Sklearn等数据科学库;\n3、熟悉概率论、数理统计基础,熟悉逻辑回归、集成学习(XGBoost/LightGBM)、DNN等常见的机器学习和深度学习;\n4、加分项:有过互联网金融、信用卡中心、消金公司风控等相关实习经历,有Hive、Spark等大数据经验,对Agent、Skills等AI大模型有所了解。",
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"Python",
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"fulltext": "风控模型实习生(信贷方向)\n风控模型实习生(信贷方向)\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D7897\n发布时间:2026-07-28\n\n岗位职责\n1、模型开发与优化:协助参与先用后付产品(如0元下单、延后付款)全生命周期风控模型的开发,包括但不限于反欺诈模型、信用评分卡(A卡/B卡)。主要工作涉及数据清洗、特征工程、变量筛选及模型训练;\n2、特征挖掘与分析:基于海量用户行为数据(如电商浏览点击、历史支付履约、社交网络痕迹)及外部征信数据,挖掘有效的弱变量特征,提升模型对长尾年轻客群的区分度。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,数学、统计学、计算机科学、金融工程、运筹学或相关量化专业;\n2、熟练使用Python进行数据分析及建模,熟悉Pandas、NumPy、Sklearn等数据科学库;\n3、熟悉概率论、数理统计基础,熟悉逻辑回归、集成学习(XGBoost/LightGBM)、DNN等常见的机器学习和深度学习;\n4、加分项:有过互联网金融、信用卡中心、消金公司风控等相关实习经历,有Hive、Spark等大数据经验,对Agent、Skills等AI大模型有所了解。\n风控模型实习生(信贷方向)\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D7897\n发布时间:2026-07-28\n\n岗位职责\n1、模型开发与优化:协助参与先用后付产品(如0元下单、延后付款)全生命周期风控模型的开发,包括但不限于反欺诈模型、信用评分卡(A卡/B卡)。主要工作涉及数据清洗、特征工程、变量筛选及模型训练;\n2、特征挖掘与分析:基于海量用户行为数据(如电商浏览点击、历史支付履约、社交网络痕迹)及外部征信数据,挖掘有效的弱变量特征,提升模型对长尾年轻客群的区分度。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,数学、统计学、计算机科学、金融工程、运筹学或相关量化专业;\n2、熟练使用Python进行数据分析及建模,熟悉Pandas、NumPy、Sklearn等数据科学库;\n3、熟悉概率论、数理统计基础,熟悉逻辑回归、集成学习(XGBoost/LightGBM)、DNN等常见的机器学习和深度学习;\n4、加分项:有过互联网金融、信用卡中心、消金公司风控等相关实习经历,有Hive、Spark等大数据经验,对Agent、Skills等AI大模型有所了解。\n风控模型实习生(信贷方向)\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D7897\n发布时间:2026-07-28\n\n岗位职责\n1、模型开发与优化:协助参与先用后付产品(如0元下单、延后付款)全生命周期风控模型的开发,包括但不限于反欺诈模型、信用评分卡(A卡/B卡)。主要工作涉及数据清洗、特征工程、变量筛选及模型训练;\n2、特征挖掘与分析:基于海量用户行为数据(如电商浏览点击、历史支付履约、社交网络痕迹)及外部征信数据,挖掘有效的弱变量特征,提升模型对长尾年轻客群的区分度。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,数学、统计学、计算机科学、金融工程、运筹学或相关量化专业;\n2、熟练使用Python进行数据分析及建模,熟悉Pandas、NumPy、Sklearn等数据科学库;\n3、熟悉概率论、数理统计基础,熟悉逻辑回归、集成学习(XGBoost/LightGBM)、DNN等常见的机器学习和深度学习;\n4、加分项:有过互联网金融、信用卡中心、消金公司风控等相关实习经历,有Hive、Spark等大数据经验,对Agent、Skills等AI大模型有所了解。",
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