1. 数据挖掘与分析：负责物流风控相关数据的收集、清洗、分析和挖掘，构建用户风险画像、风险评估模型等，识别潜在风险。 2. 算法开发与优化：设计并实现风控算法，如信用评分、反欺诈、异常检测等，持续优化算法性能。 3. 风控策略制定：基于数据分析结果，协助制定和优化风控策略，提升风控效率和准确性。 4. 跨部门协作：与产品、运营、技术等部门合作，推动风控策略落地。 5. 行业研究：跟踪物流风控领域的最新技术和趋势，能基于物流场景进行算法的优化与改造，沉淀算法能力，提出创新解决方案。
1.计算机、数学、统计学等相关专业背景，本科以上学历。 2.3年以上大数据挖掘或算法开发经验，熟练主流机器学习算法。 3.较强的编程能力，掌握Python/Java/Scala中至少一门编程语言，熟练使用Hive、Spark等大数据处理技术，了解常用的数据挖掘算法和模型评估方法。 4. 具备良好的逻辑思维和问题解决能力，具备较强的沟通能力和团队合作精神，对物流风控领域有浓厚兴趣； 5.熟悉物流风控业务流程，有物流风控相关经验优先。