1、负责逾期客户的运营活动体系的建设，围绕客户旅程的各个环节，制定并设计运营活动和服务流程； 2、负责制定贷后运营策略，深度分析用户行为，制定并优化运营策略及方案； 3、负责团队各种运营活动的数据分析工作，满足各类业务观测和决策依据的数据需求； 4、搭建、管理和优化贷后业务相关的系统和数据报表体系； 5、负责客户投诉风险分群及行为分析，客户投诉风险策略数据跟踪等数据分析； 6、负责建设关键服务类数据指标设计、测算与评估。

1、负责风险类模型的全流程开发，包括信用风险和欺诈风险模型的开发、验证、部署、上线及优化迭代等； 2、对已上线应用风险模型进行定期监测，并生成监测报告； 3、完善建模基础工具的搭建、开发及维护，包括特征库变量开发； 4、探索深度学习前沿算法及最新大模型技术在风险工具上的创新应用； 5、负责信贷资产预期信用损失法实施，对预期信用损失计提及相关工作进行协调监控； 6、推动信用风险压力测试体系建设，落实信用风险压力测试。

深入理解消费金融业务，投入到各业务领域的AI产品和智能体建设中，负责需求挖掘、产品规划、项目落地、效果评估等全流程的产品建设，具体职责： 1. AI产品设计与落地：参与大模型、NLP、智能推荐、对话机器人等AI能力的产品设计与实施，推动AI能力在借贷、风控、贷后、运营等场景落地； 2. 需求分析与业务建模：深入理解消费金融业务，识别可被AI改造的场景，提出创新性解决方案； 3. 与技术协作推进：与算法、工程团队紧密配合，撰写产品需求文档（PRD），推动模型训练、系统上线和效果迭代； 4. 效果评估与持续优化：设计AI产品评估体系，量化AI能力的业务价值并不断优化； 5. 市场调研与趋势洞察：关注AIGC、FinTech、智能应用等行业动态，为公司AI产品发展提供洞察支持。

深入理解消费金融业务，面向用户和业务设计相关产品，负责需求挖掘、产品规划、项目落地、效果评估等全流程的产品建设，具体职责： 1、需求挖掘与分析：通过实地调研、业务沟通、竞品对标、数据分析等多种形式，深刻理解用户痛点和业务卡点，挖掘产品提升的价值。 2、产品规划与设计：面对问题，提出创新点和产品方案，规划产品建设的价值、目标、思路等，输出可行性分析报告和产品规划 3、项目推动与实施：细化产品规划，输出可落地方案和详细产品需求，协同各部门干系人，推动项目按时按质落地，达成目标。 4、数据分析与效果评估：深入了解数据分析逻辑，提出客观评价效果的指标和逻辑，协同数据分析同事，输出数据分析和效果评估报告，客观评价产品成效。 5、沟通与协调：在可行性分析、项目落地、事后复盘等阶段，有效识别问题，主动沟通和协调资源，及时升级和推动解决。

你将投身于公司核心技术平台，零距离接触支撑千亿级实时交易、亿级用户并发的智能金融基础设施，驾驭数万台容器实例的混合云超融合架构，在SRE与云原生技术最前沿定义行业标准，践行SRE和云原生与超融合架构技术，具体如下： 1、参与设计、部署和优化支撑日均千亿级交易的混合云原生架构（公有云/混合云），主导万节点Kubernetes集群的治理，包括容器编排、资源调度、网络策略及存储优化，参与容灾设计、监控告警、版本变更、安全演练等，保障系统高可用和可维护，保障99.99%+金融级SLA； 2、接触并践行金融级数据库（如MySQL集群、分布式缓存）的部署，优化百万QPS场景性能、调优与容灾策略，深度性能调优，保障数据强一致性和毫秒级响应； 3、设计、构建并持续演进大规模运维自动化平台与工具链，秒级蓝绿发布，实现无损无感的日均千次安全发布，实践DevOps/SRE理念，提升研发与运维效率，迈向智能化运维； 4、参与关键系统的变更管理、监控告警体系建设与生产事件响应，验证万级节点故障自愈，制定并持续改进应急预案，在实战中快速定位并解决复杂问题； 5、同城双活+异地三中心架构下，支撑千亿级别智能互联网金融最前线的基础设施，主导构建支撑千亿级交易的下一代IT基础设施体系，攻克金融行业特有技术难关； 6、接触并践行支撑金融业务的高性能、高安全网络架构和维护，金融级数据传输加密，优化金融级网络零信任安全体系。

1、利用测试工具与测试平台，帮助更快速和更有效发现缺陷。 2、负责客户端和后台等跨平台项目质量保障，深入理解项目实现并推进质量持续改进。 3、负责单元测试、接口测试、协议测试、安全测试、后台测试等自动化测试工具落地执行。 4、负责客户端性能深度分析和后台性能深度分析、安全漏洞分析，并能在此基础上实现缺陷的自动化分析与定位。 5、探索前沿技术，并应用到质量保障的各环节，建设全流程自动化体系。

1、负责跟进研究业界顶尖网络安全攻防技术，结合业务需求进行落地，保持行业技术竞争优势； 2、负责为数智化内容、金融产品及服务定制安全方案，与黑灰产进行技术对抗； 3、参与安全事件应急响应，分析跟踪事件，能够创造性的设计治理方案； 4、参与容器从构建、部署到运行的安全运营，能够深入理解容器安全的全生命周期防护； 5、与国内顶尖队伍进行攻防实战，通过高强度、多维度的对抗不断深入了解新技术和新的攻击手段； 6、通过参与国家级网络安全竞赛，与资深安全专家同台竞技，持续提升专业技能。

1、深入理解业务和产品设计，对数据在业务逻辑中的流转和使用进行安全设计； 2、协助进行数据安全风险评估，参与数据生命周期安全实践，识别数据在传输、使用、共享、存储、销毁等环节的潜在风险点； 3、制定数据安全管理策略，建设流程框架、系统工具； 4、协助分析安全运营数据，为优化防护策略提供支持，实现安全事件的智能化处置； 5、参与大模型的安全管理，采用技术手段规范大模型的引入、训练和服务； 6、解读数据安全相关法规、监管政策和国家标准，相关新技术的研究。

你将负责数据平台及工具研发及优化、数据处理、数仓建设、数据治理等工作，利用数据辅助公司核心产品运营决策，如客群运营分析等。具体职责包括： 1、建设和优化常用的大数据基础组件及平台，提升数据团队整体的海量数据处理能力、处理效率，通过建设数据平台及工具降低业务团队使用海量数据的门槛； 2、与业务团队紧密合作，理解业务需求，设计并实现高效、可扩展的数据解决方案；承接业务直接的数据需求交付； 3、负责数据的清洗、转换、管理，为产品迭代、算法研究等提供可靠、系统化的数据工程支持； 4、协助通过技术手段提升数据质量，保障数据的准确性与一致性，探索数据价值。

你将负责数据平台及工具研发及优化、数据处理、数仓建设、数据治理等工作，利用数据辅助公司核心产品运营决策，如客群运营分析等。具体职责包括： 1、建设和优化常用的大数据基础组件及平台，提升数据团队整体的海量数据处理能力、处理效率，通过建设数据平台及工具降低业务团队使用海量数据的门槛； 2、与业务团队紧密合作，理解业务需求，设计并实现高效、可扩展的数据解决方案；承接业务直接的数据需求交付； 3、负责数据的清洗、转换、管理，为产品迭代、算法研究等提供可靠、系统化的数据工程支持； 4、协助通过技术手段提升数据质量，保障数据的准确性与一致性，探索数据价值。

你将深入了解公司的核心业务场景，并通过信贷全流程分析（获客、审批、额度、定价、贷后管理）、用户运营分析（生命周期价值、行为分析）、活动及渠道效果评估，运用数据分析技能，挖掘数据价值，驱动业务决策优化、促进健康增长。具体职责包括： 1、基于对业务场景的深刻认知，运用数据分析技术精准定位业务痛点、识别增长机会（如提升转化率、优化客群结构），产出具有业务指导意义的数据分析报告与可视化成果； 2、结合金融业务目标，参与设计、优化关键业务指标（KPI）指标体系；搭建自动化数据监控看板（如Tableau, Power BI等），实时跟踪运营效率等核心业务健康度，主动发现异常并预警，为管理层决策提供及时依据； 3、协同产品、运营等业务团队，将数据分析结论（如用户分群特征、活动ROI）转化为清晰、可落地的业务建议或优化策略，并推动解决方案的实施与效果追踪评估； 4、支撑借贷转化模型、用户价值模型等金融核心模型/策略的开发、验证、监控与效果分析，利用数据分析评估模型性能及业务影响。

你将深入了解公司的核心业务场景，并通过信贷全流程分析（获客、审批、额度、定价、贷后管理）、用户运营分析（生命周期价值、行为分析）、活动及渠道效果评估，运用数据分析技能，挖掘数据价值，驱动业务决策优化、促进健康增长。具体职责包括： 1、基于对业务场景的深刻认知，运用数据分析技术精准定位业务痛点、识别增长机会（如提升转化率、优化客群结构），产出具有业务指导意义的数据分析报告与可视化成果； 2、结合金融业务目标，参与设计、优化关键业务指标（KPI）指标体系；搭建自动化数据监控看板（如Tableau, Power BI等），实时跟踪运营效率等核心业务健康度，主动发现异常并预警，为管理层决策提供及时依据； 3、协同产品、运营等业务团队，将数据分析结论（如用户分群特征、活动ROI）转化为清晰、可落地的业务建议或优化策略，并推动解决方案的实施与效果追踪评估； 4、支撑借贷转化模型、用户价值模型等金融核心模型/策略的开发、验证、监控与效果分析，利用数据分析评估模型性能及业务影响。

招联大模型团队致力于自主构建金融垂类基座大模型（智鹿） 的大规模预训练模型体系，依托行业领先的工程基础与业务生态，实现在金融信贷、风险管理、反欺诈、医疗、职场办公等核心领域形成深度应用。你将参与： 1、围绕图像、文本等更多模态的长程训练与对齐； 2、跟进和研发基座模型的后训练技术，充分激发模型潜力； 3、结合领域知识对模型进行微调，业务使用过程中减少幻觉产生； 4、构建高质量、多领域、大规模的多模态数据合成方法； 5、持续探索和设计大模型前沿架构，探索智能的底层原理； 6、围绕AGI的理论研究与创新，深入研究智能涌现背后的机制； 7、推动关键技术向业务落地转化，高速驱动AI相关业务。

招联大模型团队致力于自主构建金融垂类基座大模型（智鹿） 的大规模预训练模型体系，依托行业领先的工程基础与业务生态，实现在金融信贷、风险管理、反欺诈、医疗、职场办公等核心领域形成深度应用。你将参与： 1、围绕图像、文本等更多模态的长程训练与对齐； 2、跟进和研发基座模型的后训练技术，充分激发模型潜力； 3、结合领域知识对模型进行微调，业务使用过程中减少幻觉产生； 4、构建高质量、多领域、大规模的多模态数据合成方法； 5、持续探索和设计大模型前沿架构，探索智能的底层原理； 6、围绕AGI的理论研究与创新，深入研究智能涌现背后的机制； 7、推动关键技术向业务落地转化，高速驱动AI相关业务。

你将根据核心产品需求（如金融信贷、风险管理、消保等）进行软件设计和编码实现，完成互联网金融后台服务系统或产品的后台开发工作，确保安全、质量和用户体验。具体职责包括： 1、深入理解业务需求和产品设计，高效地实现并优化产品功能； 2、持续优化架构，提升关键服务和基础设施的稳定性与可用性； 3、通过与产品、前端等团队同学的紧密合作，共同推进产品的迭代与优化； 4、对线上问题进行快速定位并解决，对服务性能进行监控与优化； 5、参与新技术的研究和探索，为团队的技术进步和产品创新提供支持。

你将根据核心产品需求（如金融信贷、风险管理、消保等）进行软件设计和编码实现，完成互联网金融后台服务系统或产品的后台开发工作，确保安全、质量和用户体验。具体职责包括： 1、深入理解业务需求和产品设计，高效地实现并优化产品功能； 2、持续优化架构，提升关键服务和基础设施的稳定性与可用性； 3、通过与产品、前端等团队同学的紧密合作，共同推进产品的迭代与优化； 4、对线上问题进行快速定位并解决，对服务性能进行监控与优化； 5、参与新技术的研究和探索，为团队的技术进步和产品创新提供支持。

你将参与公司核心智能体产品的功能与基础设施的设计、开发与优化，包括但不限于风险、运营、消保等。具体职责包括： 1、聚焦大模型业务应用，深入理解业务需求和产品设计，参与需求讨论，理解业务需求并将其转化为技术实现。 2、负责AI应用的设计、开发，包括数据处理、算法集成等；编写和维护技术文档，包括系统设计文档、API文档等。 3、深入挖掘提示词工程的潜力，了解不同模型性能特点，构建具备思维链与反思机制的自动化Agent原型。 4、深入理解RAG技术，针对各业务应用特点构建知识库，设计完善的知识更新迭代流程；同时了解大模型Finetune、SFT等技术，对模型训练团队提出指标要求。 5、利用AI处理和分析AI应用产生的数据，为业务决策提供支持；实现数据清洗、转换和存储等数据处理流程，并为后续模型微调训练提供相关高质量数据；利用沉淀业务经验和大模型应用反馈构建 数据->模型->知识的业务飞轮。 6、参与Agent服务的开发，了解各Agent框架的优缺点；关注行业前沿技术，参与新技术的研究、评估与应用，参与新技术选型，并对产品创新提供技术支持。

你将参与公司核心智能体产品的功能与基础设施的设计、开发与优化，包括但不限于风险、运营、消保等。具体职责包括： 1、聚焦大模型业务应用，深入理解业务需求和产品设计，参与需求讨论，理解业务需求并将其转化为技术实现。 2、负责AI应用的设计、开发，包括数据处理、算法集成等；编写和维护技术文档，包括系统设计文档、API文档等。 3、深入挖掘提示词工程的潜力，了解不同模型性能特点，构建具备思维链与反思机制的自动化Agent原型。 4、深入理解RAG技术，针对各业务应用特点构建知识库，设计完善的知识更新迭代流程；同时了解大模型Finetune、SFT等技术，对模型训练团队提出指标要求。 5、利用AI处理和分析AI应用产生的数据，为业务决策提供支持；实现数据清洗、转换和存储等数据处理流程，并为后续模型微调训练提供相关高质量数据；利用沉淀业务经验和大模型应用反馈构建 数据->模型->知识的业务飞轮。 6、参与Agent服务的开发，了解各Agent框架的优缺点；关注行业前沿技术，参与新技术的研究、评估与应用，参与新技术选型，并对产品创新提供技术支持。

招联人工智能团队致力于自主构建金融垂类基座大模型（智鹿）的大规模预训练模型体系。依托行业领先的工程基础与业务生态，实现在金融信贷、风险管理、反欺诈、医疗、职场办公等核心领域形成深度应用。您将参与以下一项或多项工作： 1、针对业务场景，评估并构建图像/文本/语音数据集； 2、深入实践图像算法在人脸识别、文字识别、图像防伪等方面的应用； 3、探究应用小参数量LLM在实时意图交互的可行性，在性能与效果之间取得平衡； 4、参与到TTS、ASR等语音模型的快速适配、自动调优的工作中。

招联人工智能团队致力于自主构建金融垂类基座大模型（智鹿）的大规模预训练模型体系。依托行业领先的工程基础与业务生态，实现在金融信贷、风险管理、反欺诈、医疗、职场办公等核心领域形成深度应用。您将参与以下一项或多项工作： 1、针对业务场景，评估并构建图像/文本/语音数据集； 2、深入实践图像算法在人脸识别、文字识别、图像防伪等方面的应用； 3、探究应用小参数量LLM在实时意图交互的可行性，在性能与效果之间取得平衡； 4、参与到TTS、ASR等语音模型的快速适配、自动调优的工作中。