团队介绍 我们是谁？企业信用部是全国首批央行备案企业征信机构之一，从成立之初就肩负服务中小微企业的使命，解决其在获得权益过程中面临的“信任”难建立、交换成本高、效率低等问题，帮助中小微企业在商业、金融、政府服务等场景中有准备、更高效的获得更多机会，享受因信用带来的权益与便利。目前业务正在快速发展，上季度立信增长数以倍计，面向中小企业的信用产品“实力标”收获大量好评。数据感知和认知是信用建设水位的核心竞争力，企信智能技术承载核心能力建设的重任，在业务高速发展背景下急需战友。 职位描述 1.基于业务场景抽象运营和产品的业务逻辑，设计算法机制从多模态、多领域数据中挖掘企业/个体户特征，应用机器学习、深度学习、专家系统、运筹学等技术构建信用评价体系，在立信、增信、用信等场景中提高信用评价能力； 2.在企业信用业务场景下对评价能力等业务需求提供有价值的算法视角输入，通过专业能力帮助团队和业务铺路搭桥，并推动内外部资源，为最终目标负责； 3.负责风险评估，反欺诈，联邦学习方面的创新算法研究和有业务价值的应用落地； 4.协助提升团队影响力，积极攻关技术前沿，与团队成员分享经验和新技术，帮助团队成长。鼓励并支持将研究成果沉淀到系统内并产出技术文章、专利和学术论文。 职位要求 1.具有以算法为基础的智能化产品三年以上实际工作经验，包括但不仅限于以下之一即可：知识图谱、大数据风控、用户画像、金融工程等； 2.对数据挖掘、图计算、运筹等领域有深刻的理解和研究，熟悉迁移学习，弱监督学习，半监督学习等多种模型范式，具备优秀的算法抽象能力，能够将业务场景问题抽象为算法问题； 3.有良好的代码开发能力和扎实的技术理论基础，熟练掌握编程语言和解释语言（c/c++、python、sql、shell等）、操作系统、数据结构、编译系统、数据库等。能够快速实现最前沿的ai研究和想法。有开源项目开发经验优先； 4.具备对算法的热爱和负责任的精神，热衷于技术的创新和落地工作，能够运用各种资源解决具体问题、拿到业务结果。对于使用分布式、大数据和人工智能技术应用到信用领域、产生商业价值具有强烈的热情。