求职意向
风险管理、系统建设、数据挖掘 上海 薪资面议 随时到岗
教育背景
2020.x -2020x 锤子简历大学 信息管理与信息系统
工作经验
2020.x -2020x 中国工商银行软件开发中心 开发经理
1、参与建设工行内部信用风险体系，涉及零售内部评级模型验证系统、交叉违约计量系统，信贷运营与代理投资支持系统、法人信用风险客户画像系统，押品估值LTV（贷款成数）计量系统等多个信用风险系统。
2、熟悉信用风险分析、信用评级、评分建模流程，参与过数据采集、整理、特征分析，协助业务人员落地实施模型，并开展模型部署后的验证工作。
3、了解分析挖掘和机器学习方法中的逻辑回归和决策树。
4、具有业务需求分析、数据挖掘、系统架构设计、编码及验收测试等软件全生命周期的丰富经验。
5、熟练掌握PL/SQL、Hql、Python、Perl、Vba等语言脚本编写。
6、熟练掌握SAS统计分析软件。
7、熟悉Oracle、Teradata、Hadoop等各类数据库平台。
项目经验
2020.x -2020x 法人客户关联关系分析挖掘提升信用风险预警项目 开发经理
项目描述：
1、提炼和归纳法人客户的隐性关系规则。
2、开展隐性关系的数据集成、关联关系数据加工。
3、使用图计算方式将各关联进行遍历，形成企业间的关联体和关联圈。
4、将关联体结果进行业务应用，实现新增融资事前准入控制，客户隐性关系补充，关联体交叉违约客户识别等。
5、关联体内违约客户预测以及违约传导概率模型开发。
6、对发现可能被传导违约的高危企业，进行事前准入、事中干预等措施，切断违约传导路径。
项目职责：
1、隐性关系数据源调研。
2、关联关系的逻辑明确。
3、隐性关系数据源集成和加工，形成关联关系结果数据。
4、违约客户预测的建模数据源调研及提取，后续将开展模型开发工作
5、系统设计及程序开发等落地实施工作。
项目业绩：
1、明确了法人客户间隐藏关系的类型。
2、支持分析人员开展客户的关联体探索性分析，持续提升信用风险管理水平。
3、协助总、分行业务在贷前、贷中、贷后等业务环节里，全面掌握客户的关联情况，发现潜在的客户风险。
2020.x -2020x 信贷运营与代理投资支持系统建设 开发经理
项目描述：
1、实现系统自动化的预警模型计量功能。
2、实现基于大数据挖掘环境、实时分析、灵活调整、高频上线的灵活部署模型计量功能。
3、将预警模型结果嵌入业务系统，为新建信贷关系和存量信贷业务客户，在客户准入、贷前调查、贷中审批和贷后管理等各个环节提供风险筛查。
4、根据行内、外信息对风险客户建立客户风险统一视图（涵盖经营、高管、政策、融资、关联企业、突发风险等维度）
5、并对客户在各预警模型结果中的情况进行实时扫描，快速定位风险，及时干预。
项目职责：
1、在数据仓库中开展数据调研及采集。
2、协助业务人员开展规则模型的探索和部署。
3、定期开展模型后评估验证工作。
4、需求分析、系统设计及程序开发工作。
项目业绩：
1、应用大数据理念和技术，推动信用管理模式的转型。
2、总计部署了21个系统模型，45个灵活部署模型。
3、全面覆盖新增融资业务的全流程过程。
2020.x -2020x 个人贷款押品估值动态LTV计量系统建设 开发经理
项目描述：
1、接收外部房产公司数据涵盖小区信息、基准价信息、修正系数参数等房产数据。
2、建立估值模型，对行内押品定期发起价格重评。
3、根据重评价格结果计算个人贷款LTV指标。
4、将LTV指标进行汇总分析，展现行内个人贷款的资产质量情况。
5、生成预警清单，指导分行开展押品贬值、LTV指标上升类贷款的风险管理工作。
项目职责：
1、明确房产公司提供的数据范围。
2、确定押品估值模型算法及逻辑。
3、确定LTV指标计算规则及相关报表展现内容。
4、需求分析、系统设计及程序开发工作。
项目业绩：
1、了解掌握房屋估值方法论。
2、有效展现我行个人住房抵押贷款的资产质量情况。
3、为分行提供住房抵押贷款的风险管理工作，提供抓手和目标。
2020.x -2020x 交叉违约计量系统建设 开发经理
项目描述：
1、实现小企业、个人贷款、信用卡客户违约客户的判断。
2、开展交叉违约的认定，形成交叉违约客户清单。
3、将清单结果嵌入至业务系统的流程，作用于个贷、信用卡等业务系统进行事前准入控制。
项目职责：
1、确定违约客户判断逻辑。
2、确定交叉违约规则模型相关逻辑。
3、需求分析、系统设计及程序开发工作。
项目业绩：
提升我行对个人客户、小企业、小企业法人代表违约的监控，严控违约客户的新增融资资格。
2020.x -2020x 零售内部评级模型验证系统建设 开发经理
项目描述：
1、明确覆盖产品范围，进行数据收集和集成。
2、通过数据挖掘，确定个贷及信用卡业务内部评级、评分中所需特征变量。
3、构造模型及模型树，对相关业务开展评级、评分工作。
4、并对模型效果进行定期评估验证，完善模型的准确性和区分能力。
项目职责：
1、在数据仓库中开展数据调研及采集。
2、协助业务人员开展数据处理和挖掘工作。
3、支持模型训练及相关实施部署。
4、开展定期的模型验证任务。
5、需求分析、系统设计及程序开发工作。
项目业绩：
1、熟悉了零售评级模型开发任务的全流程。
2、掌握零售评级模型验证相关的方法论。
3、提高了对零售业务中风险识别的效果以及提升了信用风险管控水平。
自我评价
1、拥有多年风险产品线系统建设的经验，具有软件全生命周期的解决能力以及大数据数据仓库实施的经历。
2、熟悉零售内部评级、评分建模流程以及非零售信贷规则模型的开发和验证工作。
3、有着应用大数据理念和技术提升信用风险管理的项目经验。
4、饱含终身学习的动力，结果为导向的责任心。
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