蚂蚁金服蚂蚁集团-API风控策略高级专家-杭州
任职要求
1、硕士及以上学历，较好的数学或统计学教育背景；
2、6年以上工作经验，银行、FinTech公司、咨询公司风险管理从业背景、有API风险策略经验的优先；
3、优秀的逻辑思维能力，高度的业务敏感性与数据敏感性；
4、具有较强的沟通能力和…工作职责
1、 针对不同获客渠道，制定和完善差异化的授信准入、定额定价、交易、促动等策略。建立和完善业务产品线的风险模型； 2、 监控各类转化指标及风险表现，为业务指标异常提供预警、监测和解读，同时发现并解决业务潜在问题，思考业务优化方向 3、 密切关注风控指标，基于业务数据，制定风控策略，提出改进方案。不断提升产品线安全等级和盈利能力，将风控策略应用于整体产品流程的各个环节； 4、 跟踪了解同行业最新风险分析技术及其应用；不断迭代风险体系； 5、 具有敏锐的风险识别和判断能力，擅长风险计量方法和风险缓释技术； 6、 流量、产品、技术及风控内多团队的横向沟通
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）。
1. 深入理解滴滴海外业务模式、流程和系统架构，和相关产品技术、业务运营高效沟通，设计合理的数据仓库架构。 2. 充分利用滴滴现有的各种数据仓库及反作弊处理平台，设计、开发和维护高效、可扩展的大数据处理系统，以支持安全反作弊业务的数据驱动决策和业务发展。设计并优化离线/实时数仓模型（如 ODS、DWD、DWS、ADS 分层），支持实时报表、监控和风控等场景。 3. 对多源异构数据（日志、事件消息、API、爬虫数据等）进行清洗、解析和结构化处理，提取关键业务信息。解决数据清洗中的 脏数据、格式混乱、缺失值、重复数据 等问题，提升数据质量。与数据开发、算法、业务团队协作，理解需求并构建高效的数据处理流程。 4. 跟踪大数据领域的新技术、新工具，不断探索并引入以提升团队的技术能力和项目效率。优化流式计算任务的 资源利用率（如 Flink 任务调优、Kafka 分区策略调整）。 5. 国际化安全反作弊技术团队其他开发工作。
1. 深入理解滴滴海外业务模式、流程和系统架构，和相关产品技术、业务运营高效沟通，设计合理的数据仓库架构。 2. 充分利用滴滴现有的各种数据仓库及反作弊处理平台，设计、开发和维护高效、可扩展的大数据处理系统，以支持安全反作弊业务的数据驱动决策和业务发展。设计并优化离线/实时数仓模型（如 ODS、DWD、DWS、ADS 分层），支持实时报表、监控和风控等场景。 3. 对多源异构数据（日志、事件消息、API、爬虫数据等）进行清洗、解析和结构化处理，提取关键业务信息。解决数据清洗中的 脏数据、格式混乱、缺失值、重复数据 等问题，提升数据质量。与数据开发、算法、业务团队协作，理解需求并构建高效的数据处理流程。 4. 跟踪大数据领域的新技术、新工具，不断探索并引入以提升团队的技术能力和项目效率。优化流式计算任务的 资源利用率（如 Flink 任务调优、Kafka 分区策略调整）。 5. 国际化安全反作弊技术团队其他开发工作。
作为蚂蚁金服国际事业部售后收单业务线的 Team Leader，管理50人以上的全球化技术及运维团队，保障全球商户及阿里巴巴集团生态商户的支付收单业务稳定运行。具备深厚的技术背景、卓越的跨部门协作能力及行业资源，通过技术驱动优化售后支持体系，提升商户体验，确保业务高可用性和风险可控性。 1. 团队管理与战略规划 ○ 制定整个TAM团队目标、考核机制及人才发展计划。 ○ 统筹全球商户及阿里巴巴集团生态商户的分层化技术服务体系，设计不同等级商户的SLA保障策略。 ○ 推动售后支持流程自动化、智能化，提升团队效率与问题解决能力。 2. 业务保障与技术服务 ○ 具备独立解决新行业、新商户未知领域的服务体系建设和规划，对收单在前沿发展的深度认知（包括但不限于稳定币支付、AI Agent支付等）。 ○ 主导外部渠道（银行、支付机构、第三方服务商）的技术对接与故障协同处理，建立高效的应急响应机制。 ○ 针对复杂技术问题具备代码级排查能力，推动产研团队优化系统架构及策略。 3. 技术驱动与产品优化 ○ 基于代码开发背景（Java/Python/Go等），深入业务逻辑，主导售后相关AI能力、监控系统的开发与优化。 ○ 通过数据分析（SQL/大数据工具），以成功率为突破口，助力业务提升，增强团队影响力。 4. 行业资源与商业化 ○ 利用行业人脉（银行、支付公司、技术服务商等），建立外部合作伙伴的生态网络，提升问题解决效率。 ○ 通过技术服务及创新，挖掘技术服务商业化变现的场景。