大数据智能风控系统是信贷产品研发流程中至关重要的系统，承载着信贷产品是否盈利的指标，欺诈及信用是风控系统要判断的两大风险，多维度及高效计算相关风险衍生变量并快速进行风险决策是判断风控系统是否有效的指标。 大数据智能风控决策系统开发，流程规范制定，使用技术包括SpringBoot、SpringCloud、redis、RocketMq、mysql、hbase、oss、Fico blaze、kafka，涉及业务网关服务、数据解析服务、变量计算服务、决策引擎交互服务、大数据处理服务、策略回测系统、日志监控服务；对接外围系统接口开发及测试；

风险决策管理系统架构设计及开发，使用SpringbBoot、Mybatis、RocketMQM开发风控系统对外服务接口。 贷款产品的风控流程设计，外围业务系统与决策交互接口设计及决策引擎服务接口开发； 风控策略部署实施，包括blaze业务对象模型设计、策略衍生变量计算(包括人行征信变量)、决策树、规则组、评分卡部署； 外部征信数据源接入(包括反欺诈数据、信用数据)，使用blaze进行数据源配置化管理，可快速实现数据源的接入；

工作项目：1.京东白条风控，主要负责白条风控端策略开发，包括欺诈、信用模块，风控策略部署，大大提高了风控快速迭代的能力。 2.银行消费贷款产品风控，主要负责消费贷款产品风控策略开发，对外接口服务开发，独立完成整个风控开发任务，有很丰富的开发经验