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快手商业产品经理(信贷C端方向)-【商业化】

社招全职3-5年D13934地点:北京状态:招聘

任职要求


1.丰富的信贷产品经验,有信贷APP、授信、用信、还款等环节经验优先,有消金、银行等金融机构相关经验者优先;
2.注重用户体验,以打磨用户体验为己任,同时能合理平衡体验细…
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工作职责


1.负责互金行业C端用户产品规划与设计,以提升留存率、转单率为目标,同时消费金融中后台产品体系有一定了解;
2.关注竞品和行业发展,深入用户使用场景,挖掘用户需求痛点,推动产品持续创新及优化;
3.独立完成产品原型设计、PRD撰写,根据数据情况进行迭代优化;
4.跨部门沟通协调,推动产品进度,确保项目按时上线,对产品目标负责。
包括英文材料
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社招3年以上计算机网络技术类

1. 负责金融类APP的产品化全流程,聚焦AI客服、智能投顾、智慧健康与医疗核心功能的需求挖掘、方案设计与落地迭代,将AI技术转化为高价值用户体验。 2. 洞察个人投资者、信贷用户、保险用户、大健康用户核心痛点,结合数据、趋势与合规要求,输出PRD、产品原型及交互方案,确保用户导向设计。 3. 联动算法、研发、测试、运营等团队,推动AI功能全生命周期管理,把控进度、质量与风险,保障按期交付。 4. 搭建AI功能效果评估体系,通过NPS、渗透率、留存率等指标持续优化体验,提升用户粘性与商业价值。 5. 跟踪大语言模型、知识图谱等AI技术在金融、健康医疗领域的应用,开展竞品分析,输出产品创新策略。

更新于 2026-01-12上海
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社招5年以上金融产品经理岗

我们是金融科技事业群,作为京东科技旗下核心事业群之一,主要业务聚焦于金融领域与科技技术的融合创新。 在过去10余年间,我们基于服务京东内外生态的经验与积淀,从京东供应链走向产业供应链,携手金融机构等合作伙伴,陆续推出了多款供应链金融、消费金融、支付科技、信用卡数字化运营、财富管理、数据科技等产品,为大中小型企业及广大个人用户提供丰富便捷的金融科技服务。我们形成了覆盖京东内场+生态、科技+金融、上游+下游、B端+C端的全产业链综合服务能力。 欢迎加入我们,一起推进产业与金融的优化融合与价值创造。 1.负责京保贝产品系统规划设计,聚焦用户体验和产品转化; 2.完成产品解决方案、产品原型设计和需求文档,协同相关团队,跟进产品方案落地; 3.关注市场竞争变化,调研竞品产品功能变化及用户反馈,迭代产品方案。

更新于 2026-01-29北京
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社招8年以上风险管理-风险策

1. 全面构建并优化商家信贷风控体系 设计并迭代适用于电商场景的企业级信用评估模型与评分卡体系(包括准入、额度、定价、行为监控等); 建立针对不同行业类目(如服饰、3C、快消)、经营周期、GMV波动特征的差异化风控策略; 主导从贷前尽调、自动审批、贷中监控到贷后预警的全链路风控流程建设。 2. 管理多元金融产品风险 统筹以下产品的风险政策制定与执行: 企业信贷(基于历史交易数据的纯信用贷款) 供应链金融(应付账款融资、仓单质押、核心企业增信) 订单贷款(基于在途订单的资金预支) 提前退款支持(为商家提供消费者退款垫资服务) 先用后付 for B端(B2B场景下的账期支持) 根据产品特性设定风险容忍度、拨备逻辑与压力测试机制。 3. 外部资金方合作与联合风控机制建设 牵头与银行、消费金融公司、信托、保理机构等外部资方开展资金合作; 设计并实施联合建模、风险共担、数据穿透、资产监控等合作模式; 制定资金方所需的风控报告标准、逾期追踪机制与合规披露流程; 推动API化接口对接,实现资金流、信息流、风险信号的实时同步。 4. 数据驱动的风险监控与应急响应 搭建覆盖整体资产质量、区域集中度、行业风险敞口、欺诈识别、异常行为检测的监控仪表盘; 定期输出风险洞察报告,识别潜在系统性风险点(如刷单套贷、关联交易、多头借贷); 建立重大风险事件应急预案(如区域性违约、黑产攻击、政策变动),快速响应并闭环处理。 5. 团队建设与跨职能协作 搭建专业化风控团队,涵盖策略、数据分析、模型开发、规则运维、合作对接等职能; 与产品、技术、财务、法务、合规等部门高效协同,确保风控能力嵌入产品设计前端; 推动风控数字化工具建设(如决策引擎、反欺诈系统、自动化审批平台)。

更新于 2025-12-02杭州
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社招1年以上CDG产品

1.参与产品规划;深入理解业务需求,参与制定 AI 问答产品的长期战略和短期迭代路线;结合AI Agent(如Prompt Engineering、RAG、Agentic Workflow、工具调用)、多模态交互(文本 + 语音 + 图像)等技术,设计差异化的产品功能,提升用户体验和商业价值; 2.需求分析与场景落地;深度理解用户,挖掘核心业务痛点,设计面向 C 端的 AI Agent 应用或产品功能,高效解决用户问题;主导产品需求文档(PRD)、原型设计,推动跨团队(算法、工程、测试)协作,确保产品按时高质量交付; 3.技术与生态整合;熟悉 AI Agent 技术栈优先,整合向量数据库、知识图谱等工具,优化 Agent 的推理效率和准确性;探索多智能体协作(Multi-Agent System)在金融复杂任务中的应用,例如构建投资决策团队(技术面选股 Agent + 基本面分析 Agent + 量化回测Agent); 4.行业合规与风险管理;确保产品符合金融监管要求,设计数据安全与隐私保护方案;监控 AI 模型的公平性、可解释性,建立风险预警机制,应对算法偏差或数据外泄等问题; 5.市场与竞争分析;跟踪金融科技行业动态,研究竞品,制定差异化竞争策略;与市场团队合作,推动产品商业化,制定定价策略、客户成功计划,提升市场占有率。

更新于 2025-05-20深圳