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        崗位職責:1.結合業務需求,負責規劃和實現公司核心產品算法系統和模型的研發和優化;2.負責基礎數據處理和算法的研發和優化,基于海量數據分析和挖掘,快速迭代算法,提升算法效果;3.跟蹤互聯網領域機器學習算法發展趨勢;4.帶領算法團隊并提升團隊能力。任職要求:1.5年以上機器學習、推薦系統相關從業經驗;2.有大規模機器學習優化項目經驗;3.具有扎實的算法,機器學習,數據挖掘和NLP理論和技術基礎,熟悉和應用過推薦算法或者機器學習前沿知識,能夠結合業務創新性的提出解決方案;4.熟練掌握JAVA、C++,Python或R中的一門編程語言;5.熟練使用hadoop、hive,有Spark平臺開發經驗優先;6.熟悉機器學習原理與算法,能熟練運用分類、回歸、排序等模型解決有挑戰性的問題;7.有較強的溝通能力、團隊協調能力;8.強烈的責任感,對富有挑戰性的工作充滿熱情。
        Wecash?閃銀基于互聯網海量信息,通過大數據分析和機器學習技術,服務
        ????于簡單的使命:?更快、更精準的信用決策。
        ????依托全新的模型,Wecash對每位信貸申請人的超過5000條原始信息數據進
        ????行分析,與傳統出借人僅使用的數十條數據相比,更精準評估信用風險。
        ????利用機器學習的辦法對個人數據進行計算、分析,團隊開發15個基于機器
        ????學習的分析模型,成立大型人工智能系統,任何互聯網上被挖掘的個人數據都將
        ????被用來做欺詐偵查、身份認證和評分。比如社交數據,在傳統的信貸模型中這是
        ????幾乎不會被考慮到得因素。但對于Wecash而言,這是一個很有價值的額外數據
        ????源,對某個人的信用行為具極強的預測性。尤其是在其他可利用的數據比較稀少
        ????是,社交數據會展示其獨特的價值。成千上萬的信息數據聯系起來,包羅萬象縱
        ????橫交錯,就可以勾畫出有血有肉精確完整的畫面,顯著降低了通過傳統的評分指
        ????標進行評估的違約率,從而獲得更準確的個人信用信息。
        ????社交數據只是眾多信用數據中的一類,Wecash?所利用的數據廣泛來源于網
        ????上銀行、電商網站、社交網絡、招聘網、婚介網、公積金社保網站、交通運輸網
        ????站、搜索引擎,最終聚合形成個人身份認證、工作及教育背景認證、軟信息(包
        ????括消費習慣、興趣愛好、影響力、社交網絡)等維度的信息,作為個人還款意愿
        ????及還款能力的重要參考。
        ????除此之外,Wecash?還為用戶提供快速授信及現金分期服務。作為一個純移
        ????動端的產品,Wecash?最初以微信服務號“Wecash”為平臺切入點,用戶只需要
        ????通過微信關注Wecash,在手機上進行簡單的幾步操作,授權Wecash進行信用評
        ????估,便可快速獲得個人信用碼(包含評分等級、額度、利率、期限等因素),在
        ????額度內即時提現。
        ????
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