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.熟知数据治理体系架构，对数据标准，数据质量，根字段管理等有深入研究； 4.有风险相关领域工作经验，了解风控常用特征与变量； 5.精通SQL，有数据库开发或管理经验；
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。
1. 对接支持国际化金融业务，梳理业务流程及配套数据体系，确定关键分析指标及维度，提供业绩归因诊断，并输出经营分析报表/报告 2. 精通链路分析，可基于数据分析定位业务发展链路中的问题点，输出配套的优化策略、改进建议 3. 精通实验评估，可针对业务的各类运营活动和营销策略，设计相关的实验对比机制、效果评估方案，并输出完整的分析报告 4. 基于经营分析体系，配套推动数据底层的建设，包括明确字段定义、数据清洗、用户标签开发、数据产品化等