人工智能/风控算法要求哪些职业能力

作为风控算法工程师，需要具备以下职业能力要求：

数据分析和建模能力：熟练运用统计学和机器学习算法，对大规模数据进行分析和建模，从中提取关键特征以支持风险评估和决策。
编程和算法设计：熟练掌握编程语言（如Python、R等）和算法设计，能够实现和优化风控模型和算法，并进行性能调优。
风险评估和预测：有扎实的统计学基础，能够分析风险因素并开发风控模型，对风险进行准确预测和评估。
数据挖掘和特征工程：具备数据挖掘和特征选择技能，能够从大量数据中挖掘有用信息，并进行特征工程以提高模型的准确性。
机器学习和深度学习：熟悉常见的机器学习算法和深度学习模型，如决策树、支持向量机、神经网络等，并具备实际应用经验。
风控模型建设和优化：能够基于业务需求，设计和构建适用的风控模型，并根据需求进行模型调优和迭代。
数据预处理和清洗：有扎实的数据处理技能，能够处理多源异构的数据，进行数据清洗、融合和转换。
风控策略和规则制定：有一定的业务理解和风控经验，能够制定和优化风控策略和规则，确保有效控制风险。
系统开发和部署：有一定的系统开发和部署经验，能够将风控算法和模型集成到实际系统中，并确保其高效运行。
了解金融风险管理：具备一定的金融风险管理知识，了解金融产品和市场，对各类金融风险有基本的认识。
沟通和团队协作能力：能够与其他团队成员和相关部门进行有效沟通和协作，理解需求并提供解决方案。
持续学习和创新能力：关注最新的人工智能和风险管理技术，持续学习并积极应用新的算法和方法。

需要注意的是，风险控制和算法应用涉及敏感的金融数据和用户隐私信息，因此在工作中需要遵守相关的法律法规和行业准则，保护用户信息安全和隐私。此外，不同公司和机构对于风控算法工程师的要求可能会有所不同，具体的能力要求还需要根据实际情况和招聘需求进行补充和调整。