滴滴资深风控数据运营分析师(J250225029)
任职要求
1.本科及以上学历，计算机/数学/统计/信息管理等相关专业；
2.具备数据治理相关工作经验，熟悉数据治理理论，方法，流程及工具；
3.熟知数据治理体…工作职责
1. 与风控策略配合，基于专家经验及业务理解梳理支付风控数据集成需求，配合风控产品和技术进行风险字段语义确认，风控数据集成需求验收分析； 2. 与风控策略及产研配合，通过数据分析及语义理解诊断识别线上问题风险字段，并协同策略推进治理； 3. 与风控策略及数仓团队配合，梳理支付风控数据集市开发及迭代需求，进行需求开发跟进及验收分析；
1、健全关键风险指标体系，定期对覆盖贷前、贷中、贷后全流程的风险指标体系进行评估与更新； 2、建立关键风险指标监测与追踪机制，开展各项风险指标分析工作，真实、全面、动态的跟踪资产质量变化情况，监测与评估资产质量结构的合理性； 3、在多策略运行中，监测与追踪关键风险指标并开展分析工作，提供不同策略版本的问题定位，提出有效的改善建议； 4、建立与管理核心风险资产评估模型，包括风险预测模型、资产损益模型、LTV模型等。
智能催收体系设计与优化 1，主导智能催收系统建设，结合AI外呼、智能短信、机器人交互等技术，设计分层催收策略 2，应用机器学习（XGBoost/深度学习）优化催收评分卡，动态调整触达时机与话术策略，提升触达成功率 3，优化分案策略，基于用户画像（还款能力、行为特征）匹配最优催收资源，降低成本并提高回收率 4，持续探索大模型在催收业务中的应用 绩效考核与运营体系优化 1，设计并优化催收团队绩效考核体系 2，建立并优化作业SOP，优化坐席排班、人员负荷，提升人效 3，监控运营指标，及时发现数据波动和运营异常，分析定位原因并制定和落地指标改善方案 4，提升实时质检能力，利用NLP技术监控催收合规性，降低违规操作风险
智能催收体系设计与优化： 1、主导智能催收系统建设，结合AI外呼、智能短信、机器人交互等技术，设计分层催收策略； 2、应用机器学习（XGBoost/深度学习）优化催收评分卡，动态调整触达时机与话术策略，提升触达成功率； 3、优化分案策略，基于用户画像（还款能力、行为特征）匹配最优催收资源，降低成本并提高回收率； 4、持续探索大模型在催收业务中的应用。 绩效考核与运营体系优化： 1、设计并优化催收团队绩效考核体系； 2、建立并优化作业SOP，优化坐席排班、人员负荷，提升人效； 3、监控运营指标，及时发现数据波动和运营异常，分析定位原因并制定和落地指标改善方案； 4、提升实时质检能力，利用NLP技术监控催收合规性，降低违规操作风险。
我们正在寻找一位具备深厚数据产品经验、跨业务视野和系统化规划能力的高级/资深数据产品专家，负责推动高德地图在大数据分析、用户理解、行为洞察与数据治理等领域的平台级产品建设。该角色将主导多个关键数据产品的战略规划与落地执行，打造面向未来的数据驱动型基础设施， ● 【数据应用落地业务场景】 ○ 负责北斗平台(包含经营分析、行为分析、供给分析、各类业务专题场景等) 的产品架构设计与演进规划，满足业务针对各类分析场景的业务应用价值落地。 ● 【数据资产管理】 ○ 面对数据供给者团队，建立一套简易高效率的资产维护工具，帮助数据供给者高效、高质量地维护数据资产。并作为平台方推行资产分级管理和数据运营机制。 ● 【可信资产门户】 ○ 打造企业级官方权威数据资产字典，正式推出。作为全公司统一的数据目录和知识库，它将帮助大家低门槛、快速地发现、理解、评估所需数据， ● 【智能化探索落地】 ○ 面向数据使用者，并向AI 智能化、 Agent 进化(数据应用方向)。 实现分析师的智能分身Agent， 可落地接管数据常寻与分探索类场景， 数据对外进行全面推广应用。实现分析师的智能分身Agent落地，并为Agent的使用量和准确度负责 期望带来的关键改变 你将不仅是平台的建设者，更是数据价值的定义者与推动者。我们期待你带来以下层面的关键突破： ● 【 从“报表工具”到“智能决策引擎”的跃迁】 ○ 打破传统BI仅做数据展示的局限，构建具备高级归因、异动预警、预测推演、自动洞察能力的下一代分析平台，让数据主动说话。 ● 【从“数据生产”到“数据消费”的全局视角重构】 ○ 建立以业务价值为导向的数据服务体系，实现数据从“被查询”到“被推荐”、“被调用”、“被集成”的转变，显著提升数据使用效率与覆盖率。 ● 【 从“单点能力”到“平台通用化”的升级】 ○ 打造具备高度抽象能力和横向复用性的数据平台产品，支撑高德多条业务线（导航、出行、本地生活 等）共性需求，避免重复造轮子。 ● 【 从“被动响应”到“前瞻引领”的思维进化】 ○ 超越“接需求—做功能”的模式，能够基于业务发展趋势提前布局数据能力建设，例如预判新业务场景所需的数据模型与分析框架。 ● 【 从“工程实现”到“商业影响”的价值闭环】 ○ 推动数据能力深度嵌入业务链路（如通过用户画像优化投放ROI、通过路径分析提升转化率），形成可量化、可持续的数据驱动增长机制。