西安向南物联科技股份有限公司

【职位描述】 岗位职责： 1. 保险风控全周期建模 保前：基于联邦学习构建客户分群模型，融合多方数据实现动态定价与风险筛选； 保中：通过车载传感器时序数据研发实时事故预测引擎，支持毫秒级风险干预； 保后：结合知识图谱与多模态数据构建欺诈检测网络，挖掘团伙作案关联链。 2. 金融风控模型共建 与银行合作通过图神经网络建模供应链关系，预测企业营收与违约概率； 构建宏观经济指标与微观企业数据的时空关联模型，预判区域性经营风险。 3. 安全培训智能推荐 基于驾驶员行为数据开发个性化推荐算法，采用强化学习动态优化培训路径； 通过A/B测试迭代模型，提升安全驾驶行为与安全培训转化率。 4. 信用体系与大数据平台 设计多源异构数据融合的信用评分卡模型，整合交易、消费、履约等弱关联数据； 搭建大数据平台，实现实时特征计算与离线仓库融合，支持向量数据库（Milvus）加速相似风险检索。 岗位要求： 1. 技术基础 理解机器学习核心原理（监督/非监督学习、概率统计），熟悉至少一种编程语言（Python/Java/C++）； 对深度学习框架（PyTorch/TensorFlow等）或大数据工具（Spark/Hadoop）有基础认知。 2. 项目潜力 参与过算法相关课程项目、在线实验或技术博客撰写（附链接优先）； 具备结构化思维：能清晰描述“问题定义→特征设计→模型选择→评估优化”的全流程； 对金融风控场景（如反欺诈、信用评估）有学术兴趣或自学成果者优先。 3. 软性特质 计算机及相关专业 本科 及以上学历 ，研究生优先； 逻辑严密，擅长将复杂业务问题拆解为可建模的子任务； 具备技术文档撰写能力，能清晰传达算法逻辑与业务价值； 对新技术（如大模型风控、联邦学习）保持好奇心。 4. 行业适配 无需金融背景，但需愿意深入理解业务场景（如通过行业报告阅读、案例研讨）； 关注数据安全与伦理问题，对隐私计算有基础概念者优先。 投递说明： 校招-收集简历-初筛-初试-复试-offer 【单位简介】 西安向南物联科技股份有限公司（简称向南科技）是一家致力于IOT领域的长期探索、研究及发展的公司，于2016年正式创立，总部位于13朝古都西安。西安向南是IOT完整生态解决方案的提供商，专注于IOT领域车联网、两客一危行业、物流行业坚持探索、研究与稳健运营。在代理商、企业、终端和车联网等领域构筑了端到端的解决方案优势，为代理商、企业客户和消费者提供有竞争力的IOT解决方案、产品和服务，并致力于使能未来信息社会、构建更美好的人车世界。 【其他信息】 职位类别：算法工程师 招聘人数：3 需求专业：计算机类 单位规模：50-150人 单位性质：其他企业（含民营企业等） 所属行业：信息传输、软件和信息技术服务业