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中国平安
智慧风控管理岗
立即应聘

智慧风控管理岗

发布于 大约 15 小时前

中层管理(经理/总监)

深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
法务、风险与合规
团队管理
数据分析
SQL
风险管理
知识图谱
大模型
提示词工程
AI中台
智能体

AI 估算 · 25k–45k

深圳平安银行管理岗,硕士+3年经验,风控+AI复合需求,薪资面议,综合行业水平估算月薪在2.5万-4.5万之间。

职位详情

关于这个职位

这是一个在平安银行负责智慧风控智能体应用的管理岗

你将主导制定AI风控战略,推动大模型、知识图谱等前沿技术落地为可用的风控决策能力,并管理项目全流程,确保交付质量
适合有银行风控背景、熟悉AI技术且具备团队管理经验的资深人士

最低要求

硕士及以上学历,人工智能、计算机科学、统计学、数学、金融工程等相关专业

具有3年以上银行智慧风控建设相关工作经验,具备大模型/智能体落地经验优先
熟悉主流大语言模型(如Deepseek、Claude、千问等)的基本原理与应用方法
精通提示词工程,能够独立完成高质量提示策略的设计与调优
熟练掌握数据清洗、特征工程、变量筛选等基础方法,具备SQL查询及常见数据库的操作经验
数据敏感度高,具备优秀的数据分析能力与异常检测能力
熟悉银行信贷业务流程及全面风险管理框架,理解风控模型的核心逻辑与构建原理
具备技术前瞻性、优秀的沟通协调与团队建设能力

工作职责

负责制定智慧风控智能体(Agent)应用的整体规划,构建统一的AI能力中台,推动大模型、知识图谱等前沿技术向可落地的风控决策能力转化

负责智慧风控智能体项目的全流程管理,涵盖需求分析、方案设计、技术选型、开发实施、测试验证及上线运维,确保项目按时高质量交付
负责建立智慧风控智能体应用效果评估指标体系,持续收集用户反馈,跟踪运行数据,推动模型迭代与流程优化
负责跟踪AI技术前沿领域进展,评估其在银行风控场景的适用性,组织团队能力建设与知识沉淀
负责其他智慧风控智能体应用管理相关工作

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 站在AI+金融风控的前沿,积累大模型、智能体等稀缺技术经验,行业竞争力强
  • 平安是金融科技巨头,平台资源丰富,项目影响力大,职业背书价值高
  • 管理岗角色,能锻炼团队管理和跨部门协调能力,晋升路径清晰
  • 薪资待遇优厚,大厂福利体系完善(五险一金、年终奖等)
  • 管理岗需平衡技术方向和业务需求,协调多方资源,沟通成本高
  • 适合有3年以上银行风控经验,同时具备AI技术基础,渴望向管理岗转型并深耕金融科技领域的资深人士

缺点 / 挑战

  • 技术迭代快,需要持续学习最新AI模型和工具,知识更新压力大
  • 银行风控场景对准确性和合规性要求极高,模型上线压力大,容错空间小

角色解读

  • 向银行AI风控领域专家或技术高管发展,如首席风控科学家或AI实验室负责人
  • 跨领域发展至金融科技公司产品/技术管理岗,或负责更大规模的AI平台建设
  • 在平安体系内晋升至更高管理层,如部门副总经理、总经理
  • 制定智慧风控智能体应用的战略规划,搭建AI能力中台,推动大模型、知识图谱等技术落地为风控决策工具
  • 全流程管理智能体项目,从需求分析到上线运维,确保项目按时高质量交付
  • 建立效果评估指标体系,跟踪运行数据,推动模型迭代与流程优化
  • 跟踪AI前沿技术,评估其在风控场景的适用性,并组织团队能力建设
  • 精通主流大模型(如Deepseek、Claude)原理及应用,精通提示词工程
  • 扎实的数据处理能力:SQL、数据清洗、特征工程、数据分析
  • 熟悉银行信贷业务流程和全面风险管理框架,理解风控模型逻辑
  • 具备技术前瞻性、优秀的沟通协调和团队建设能力

申请策略

  • 提前了解平安银行的风控体系和技术栈,在面试中展示对业务的理解
  • 准备一个完整的AI风控项目案例,从问题定义到效果评估,展示技术深度和项目管理能力
  • 突出在银行风控项目中应用AI技术的具体案例,如大模型或智能体落地成果
  • 强调团队管理或项目全流程管理经验,量化项目交付质量和效率
  • 展示SQL、数据分析、特征工程等硬技能,以及提示词工程的实际效果
  • 列出对主流大模型的深度使用经验,如Deepseek、Claude等
  • 针对大模型原理和智能体框架(如LangChain、AutoGPT)进行系统学习
  • 补充银行风控模型相关知识,如巴塞尔协议、信用评分卡等

面试指南

  • STAR法则:情境、任务、行动、结果,重点突出技术选型、团队协作和量化成果
  • 技术+业务结合:先说明业务痛点,再解释技术方案如何解决,最后强调实际效果
  • 结构化思考:分点回答,先总后分,体现逻辑清晰和管理视野
  • 请分享一个你主导的AI风控项目,你如何确保模型在银行场景的准确性和稳定性?
  • 如何评估一个智能体应用的效果?你会设计哪些指标体系?
  • 你如何看待大模型在银行风控中的机会和挑战?
  • 如果你发现团队某个成员的技术方向偏离了项目目标,你会如何处理?
  • 请描述一个你通过数据分析发现风险漏洞并推动改进的案例

匹配度报告

70
综合匹配度

平安智慧风控管理岗,技术前沿、发展空间大,但WLB一般、薪资面议。

适合人群
适合追求技术成长和职业发展的求职者,愿意在金融科技领域深耕,能接受现场办公和一定工作强度。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值70

薪资福利匹配

75中等

薪资面议但通常处于市场中上水平,大厂福利完善,稳定性高。但具体数额不确定,且管理岗压力较大。

薪资信号面议 (25K-45K/月)

成长发展匹配

85较高

岗位涉及前沿AI技术(大模型、智能体),技术成长空间大;有团队建设职责,晋升路径明确。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、智能体、知识图谱、提示词工程、SQL
成长机会团队能力建设、知识沉淀
业务类型profit_center

工作生活匹配

50较低

仅现场办公,深圳市中心,但未提及弹性工作制,银行风控岗可能面临一定强度。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

金融科技风控具有社会价值(防范金融风险),行业处于高速增长期,但工作偏商业导向。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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