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【崗位價(jià)值】構(gòu)建智能估值引擎，研發(fā)基于AI的個(gè)貸不良資產(chǎn)包動(dòng)態(tài)估值系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)從單戶預(yù)測到資產(chǎn)包整體定價(jià)的智能化升級(jí)，支撐公司資產(chǎn)收購定價(jià)及市場化處置決策。 【崗位職責(zé)】 1. 模型設(shè)計(jì)與開發(fā) 負(fù)責(zé)個(gè)貸不良資產(chǎn)包估值模型的整體設(shè)計(jì)，包括數(shù)據(jù)收集、特征工程、算法選擇與優(yōu)化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，確保模型能夠精準(zhǔn)地對個(gè)貸不良資產(chǎn)包的價(jià)值進(jìn)行評(píng)估。 深入研究和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，探索適合公司業(yè)務(wù)場景的先進(jìn)估值算法，不斷提升模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。 2. 數(shù)據(jù)處理與分析 對個(gè)貸不良資產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理和預(yù)處理，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在價(jià)值和關(guān)聯(lián)關(guān)系，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。 運(yùn)用數(shù)據(jù)分析工具和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，對個(gè)貸不良資產(chǎn)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，總結(jié)資產(chǎn)價(jià)值變化的規(guī)律和趨勢，為模型設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)。 3. 模型驗(yàn)證與優(yōu)化 建立嚴(yán)謹(jǐn)?shù)哪Ｐ万?yàn)證體系，對估值模型的性能進(jìn)行全面評(píng)估，確保模型在不同市場環(huán)境和數(shù)據(jù)樣本下的穩(wěn)定性和可靠性。 根據(jù)模型驗(yàn)證結(jié)果，持續(xù)優(yōu)化模型架構(gòu)和參數(shù)，及時(shí)調(diào)整模型以適應(yīng)市場變化和業(yè)務(wù)需求，提高模型的預(yù)測精度和實(shí)用性。 4. 技術(shù)研究與創(chuàng)新：關(guān)注人工智能領(lǐng)域特別是金融資產(chǎn)估值方向的前沿技術(shù)動(dòng)態(tài)，及時(shí)將新技術(shù)、新方法引入到公司的估值模型設(shè)計(jì)中。 5. 業(yè)務(wù)合作與溝通：與公司內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)管理、投資決策、資產(chǎn)處置等部門密切合作，理解業(yè)務(wù)需求，提供專業(yè)的技術(shù)建議和解決方案，確保模型與業(yè)務(wù)實(shí)際緊密結(jié)合。 【崗位要求】 1. 教育背景：數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)學(xué)/計(jì)算機(jī)/金融工程本科及以上，具備CFA/FRM者優(yōu)先； 2. 行業(yè)經(jīng)驗(yàn)：具有2年以上在人工智能領(lǐng)域從事模型設(shè)計(jì)與開發(fā)的工作經(jīng)驗(yàn)，3年以上信貸資產(chǎn)估值建模經(jīng)驗(yàn)，參與過資產(chǎn)包收購盡調(diào)者優(yōu)先； 3. 專業(yè)技能：熟練掌握 Python、R、Scala等編程語言，熟悉 TensorFlow、PyTorch 等深度學(xué)習(xí)框架；精通機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；具備扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)； 4. 能力素質(zhì)：具備較強(qiáng)的邏輯思維能力、問題解決能力和創(chuàng)新能力；良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)合作精神，能夠與不同背景的人員進(jìn)行有效的溝通和協(xié)作；具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和自我驅(qū)動(dòng)力，能夠快速掌握新知識(shí)和新技術(shù)。