滴滴高级风险策略分析师(J250717003)
任职要求
1.统招本科及以上学历，计算机、数学、统计学、管理科学等相关专业； 2.有风险策略/数据挖掘/机器学习等相关工作经验者优先，行业包括第三方支付、信用卡机构、卡组织、信贷、互联网等； 3.熟练使用至少一种分析工具，如 SQL、 SAS、 Python、 R 等，熟练掌握数据挖掘/机器学习算法者尤佳； 4.突出的分析问题和解决问题能力，自我驱动，并且具备较强的学习能力、创新应用能力及沟通协调能力。
工作职责
1.基于历史数据和专家经验，基于数据分析、挖掘，设计针对盗用、欺诈、作弊等风险的安全策略且持续优化； 2.平衡支付体验的便捷和风险控制，设计、实施、监控风险-收益最优化的安全策略，保障业务健康发展； 3.与数据、产品、技术团队深度合作，建设风险引擎中台能力。
1. 深入理解滴滴的业务模式、交易流程和系统架构，发现潜在的作弊风险点，和产品技术、业务运营高效沟通，设计合理的风控策略架构。 2. 独立思考某个业务环节或场景可能潜在的作弊风险，设计合理的策略体系，通过大数据分析，定量识别潜在的风险和业务影响。 3. 与业务团队紧密配合，通过大数据挖掘，找到作弊者的行为特点，快速形成有效的打击策略，持续迭代优化某个业务或场景的风控效果。 4. 针对某个业务或场景建立合理的指标体系，在对抗过程中不断完善监控体系，与工程技术团队配合，形成可视化的监控系统快速发现作弊。
1、利用公司内部数据资源，深度分析用户行为数据与属性，挖掘潜在价值； 2、全面理解信贷产品的特性、应用场景和目标用户，精准识别风险点； 3、综合客户在贷前、贷中、贷后的行为数据，以及内外部多维数据，进行信用风险与欺诈风险的评估和量化； 4、基于客户风险量化结果，制定准入规则、授信额度、定价策略、还款模式及清退方案，实现业务目标的最优解； 5、设计科学合理的测试方案，提供数据支持并优化策略调整，助力业务规划。
1、利用公司内部数据资源，深度分析用户行为数据与属性，挖掘潜在价值； 2、全面理解信贷产品的特性、应用场景和目标用户，精准识别风险点； 3、综合客户在贷前、贷中、贷后的行为数据，以及内外部多维数据，进行信用风险与欺诈风险的评估和量化； 4、基于客户风险量化结果，制定准入规则、授信额度、定价策略、还款模式及清退方案，实现业务目标的最优解； 5、设计科学合理的测试方案，提供数据支持并优化策略调整，助力业务规划。
1、在贷前授信、贷中运营、贷后催收及反欺诈的任一领域，搭建动态风险管理体系； 2、针对所负责领域，制定准入/授信、额度定价、交易风控、催收分层、反欺诈攻防等策略并持续迭代； 3、设计 A/B 测试与干预实验；以LTV、坏账率、套现率、回款率等指标衡量效果，不断优化策略体系； 4、推动决策引擎、实时风控或自动催收系统的功能开发；与产品、技术、算法团队紧密协作，确保策略快速上线； 5、关注监管及行业政策，对数据使用、催收、反欺诈等环节的合规风险做前置评估与管控。定期输出策略成效报告，为管理层提供量化决策支持，并沉淀可复制的方法论。