京东全面风险管理岗
任职要求
1、教育背景：本科及以上学历，金融、经济、法律、会计、风险管理等相关专业。
2、专业知识：
（1）了解全面风险管理框架及巴塞尔协议相关原则。
（2）熟悉金融监管体系，特别是针对资产管理公司、不良资产处置的监管政策与法规。
（3）掌握风险管理工具与方法，如风险识别、评估、计量、监控等。
3、技能与工具：
（1）熟练使用Office办公软件（Word, Excel, PowerPoint）。
（2)具备优秀的文字撰写能力，能独立撰写制度文件、风险报告、监管报告等。
（3）具备良好的沟通协调…工作职责
1、风险制度建设与优化 （1）负责制定、修订和完善公司不良资产收购业务相关的风险管理制度、流程与操作指引。 （2）建立并持续优化风险分类、评估、监测、报告与处置的全流程管理体系，确保风险制度符合公司战略、业务发展及内外部监管要求。 2、监管数据统计与报送 （1）负责监管机构（如地方金融监督管理局等），完成监管报表的填报、数据报送与沟通解释工作。 （2）建立和维护监管数据统计台账，确保数据来源准确、口径统一、报送及时。 （3）跟踪解读监管政策动态，评估其对业务的影响，并推动内部合规调整。 3、风险管理事务 （1）组织或参与风险识别、评估与压力测试工作，定期形成风险报告。 （2）参与投资风险尽调工作，评估合作机构风险水平，建立合作机构风险管控机制。
1、落实公司全面风险管理工作，指导、协助各部门开展风险识别、评估、应对及控制测试等，开展专项风险排查、检视评估工作，督促业务风险整改和闭环管理； 2、针对公司业务经营及管理活动中的业务模式、制度、流程等进行合规评审，提供合规分析和解决方案建议； 3、开展公司内控管理工作，包括内控自评、操作风险管理等，促进外规内化与落地实施 ； 4、持续督导并开展合规培训宣导和文化建设，营造良好的合规环境； 5、完成各专项工作及上级领导交办的工作任务。
1. 管理健康度方面，在综合、复杂和交错的本地生活业务形态下，根据业务目标，以战略视角助力业务实现增长、数字化转型、优化成本、提升运营效率、识别和降低风险等，评价管理成熟度，提供有针对性的诊断建议和管理解决方案，并实施落地。方式包括但不限于市场和行业对标、业财数据和流程分析、管理监控指标设计、管理水平诊断、管理优化方案制定，与管理层达成一致后落地。重点关注： a. 业务领域，包括但不限于销售和渠道拓展、供应链和物流、市场营销和用户、研发效率和质量； b. 管理领域，包括但不限于岗位职责分工、财务管理、合规管理、流程标准化等方面。 2. 内部控制方面，搭建业务内部控制体系（含可量化的内控评价指标），方式包括但不限于制度、流程、权限、事件管理等。 3. 风险治理方面，评估全面风险，识别重大风险和量化影响，深度挖掘根因并落地治理措施，利用数字化策略和产品建立持续的KRI/KCI监控和评价指标，并与相关方建立指标的持续处理和运营机制。 （针对管理岗） 1. 根据业务战略制定内控工作规划、预算和实施计划，并确保团队有序执行和目标达成。 2. 建立与横向职能团队通道并建立高效协同机制。 3. 建立与管理层定期沟通机制。 4. 团队建设管理和人才培养。
1. 管理健康度方面，在综合、复杂和交错的本地生活业务形态下，根据业务目标，以战略视角助力业务实现增长、数字化转型、优化成本、提升运营效率、识别和降低风险等，评价管理成熟度，提供有针对性的诊断建议和管理解决方案，并实施落地。方式包括但不限于市场和行业对标、业财数据和流程分析、管理监控指标设计、管理水平诊断、管理优化方案制定，与管理层达成一致后落地。重点关注： a. 业务领域，包括但不限于销售和渠道拓展、供应链和物流、市场营销和用户、研发效率和质量； b. 管理领域，包括但不限于岗位职责分工、财务管理、合规管理、流程标准化等方面。 2. 内部控制方面，搭建业务内部控制体系（含可量化的内控评价指标），方式包括但不限于制度、流程、权限、事件管理等。 3. 风险治理方面，评估全面风险，识别重大风险和量化影响，深度挖掘根因并落地治理措施，利用数字化策略和产品建立持续的KRI/KCI监控和评价指标，并与相关方建立指标的持续处理和运营机制。 （针对管理岗） 1. 根据业务战略制定内控工作规划、预算和实施计划，并确保团队有序执行和目标达成。 2. 建立与横向职能团队通道并建立高效协同机制。 3. 建立与管理层定期沟通机制。 4. 团队建设管理和人才培养。
高级/资深算法工程师（国际支付风控方向），base上海/南京 1.支付风险识别与防控 ●负责跨境电商业务中支付风险的全面识别与防控，重点治理欺诈（盗卡、盗账户 友好欺诈）等方面风险，确保支付全链路安全可靠。 ●利用数据分析和机器学习技术，精确识别支付风险，建立有效的风控模型体系。 2.风控模型全链路管理 ●主导支付风控模型的全链路开发与上线工作，包括需求调研、风险探索、方案设计、模型开发、系统集成、部署上线、效果评估、持续优化和监控预警。 ●与产品、工程、业务团队紧密合作，确保风控模型精准全面覆盖业务场景，并能够及时应对市场变化。 3.前沿技术应用与创新 ●深入探索全球各大市场的新型支付作弊行为，利用多模态大数据进行风险评估与预测。 ●应用异常检测、集成学习、强化学习、序列模型、图模型、大规模预训练模型等前沿技术，提升风险识别的准确率和召回率。