滴滴风控平台专家产品经理(J251223001)
任职要求
- 有金融/互联网风控平台产品经验者优先。 - 精通风控核心逻辑与技术实现，深度理解规则引擎、模型引擎、特征工程全流程，能精准衔接业务需求与技术落地，推动风控体系智能化、自动化升级。 - 具备丰富的跨团队协作经验，擅长协调研发、…
工作职责
- 负责风控引擎平台、特征平台的全生命周期管理，包括需求调研、产品规划、架构设计、功能迭代及落地推广，支撑千万级用户规模业务的风险防控需求。 - 主导风控核心能力建设，深度设计规则引擎、模型引擎、特征工程相关功能，推动风控体系从传统规则向智能化、自动化升级，提升风控拦截效率，降低误判率。 - 深入理解业务安全、交易安全等核心场景，结合业务发展趋势预判风险点，输出针对性风控产品方案与策略，支撑业务合规发展与风险可控。 - 协调研发、算法、数据、业务等跨职能团队资源，推动复杂风控项目落地，保障项目按期交付，解决项目推进中的核心问题。 - 关注行业前沿技术与竞品动态，引入先进的风控产品理念与技术方案，提升团队风控产品能力。
1、负责小红书风控系统平台规划、设计、落地，具体模块包括不限于风险定义、风险接入、实时近离线规则引擎、特征分析等，为效率和体验负责 2、熟悉基础安全、业务风控等业务玩法，负责将业务需求抽象成通用平台能力 3、熟悉并有途径持续追踪行业动向，吸收行业先进经验持续优化与升级风控系统 4、具备对风险的判断与感知力，高效响应与支撑治理方完成黑产攻防对抗，共同背负治理效果 5、负责风控系统产品团队搭建与升级迭代
1、主导芝麻信用AI Agent产品的中长期规划，制定产品发展路线图；聚焦大模型在toC/B场景的应用，关注业务发展及技术创新，驱动产品升级； 2、深入理解芝麻分，以用户体验及活跃为目标，设计AI Agent产品方案并落地； 3、了解先用后付、免押等商业产品及风控业务，围绕商家经营及平台风控运营流程，洞察客户需求，诊断业务痛点，以提升经营效果为目标，主导AI Agent产品解决方案的规划及落地； 4、与运营、风控算法、策略及技术团队紧密合作，协调各方资源，推动产品迭代及项目管理。
1. 行业解决方案设计与交付 - 基于阿里云大模型技术（如通义千问），为银行、保险、证券等金融客户量身定制AI大模型解决方案，覆盖AI财富助手、智能客服、智能风控等核心场景。 - 深入理解客户业务痛点，提供从需求分析、技术选型到方案落地的全流程支持，确保大模型技术与金融业务深度融合。 2. 大模型全生命周期技术赋能 - 主导客户侧大模型后训练（Post-training）、领域微调（Domain-specific Fine-tuning）、模型蒸馏（Distillation）及多模态融合优化，提升模型在金融垂直场景的精度及性能。 - 优化大模型训练与推理性能，包括分布式训练加速（如DeepSpeed、Megatron-LM）、显存优化、量化压缩（INT8/FP16）及低延迟推理部署（如vLLM、SGLang）等。 3. 工程化落地与性能调优 - 解决金融场景高并发、高稳定性需求，设计高性能计算架构，优化模型在GPU/TPU集群的训练效率及端到端推理链路。 - 结合金融行业数据隐私与安全要求，设计符合监管的模型部署方案。 4. 客户技术赋能与生态共建 - 面向客户技术团队提供大模型技术培训、实战工作坊及POC验证，推动AI能力在客户内部的规模化应用。 - 沉淀金融行业大模型最佳实践，输出白皮书、案例研究及标准化解决方案，提升阿里云在金融AI领域的市场影响力。
1. 负责数据产品解决方案类产品的设计，参与规划征信产品矩阵的发展路线图，确保产品与公司的战略目标保持一致； 2. 全程参与技术团队大数据和风控平台的研发和测试流程，推动技术创新，提升产品性能； 3. 主导外部数据源的评估接入过程，为客户提供定制化的风控解决方案，并监督其实施情况； 4. 开展海外市场和客户需求的调研，能够根据不同市场的数据完备性、法律法规以及客户认知水平设计出有针对性的产品策略； 5. 通过市场洞察和技术趋势分析，持续优化现有产品线，引领产品迭代升级，增强市场竞争力；