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职位搜索/滴滴出行/车险高级精算分析专家
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滴滴出行 (DiDi)

职位信息

北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
普通员工/个人贡献者

标签

SQLSAS精算模型TelematicsGbdtGlmUbi准备金车险定价
💡

核心评价

滴滴核心精算岗,技术前沿、薪资优厚,但工作强度可能较大,WLB一般。

车险高级精算分析专家

🤖 AI 估测:¥35K-55K

发布时间:1 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

作为滴滴出行的车险高级精算分析专家,你将负责车险核心精算模型的开发与维护,包括出险频率、严重度和纯风险保费模型,并参与费率厘定、准备金测算及跨部门支持
这是一个技术深度高、业务影响大的核心岗位,适合有扎实精算背景和建模经验的候选人

✓工作职责

车险精算模型开发与维护(核心职责):搭建并维护车险核心精算模型:出险频率模型、严重度模型、纯风险保费模型
负责模型选型、变量筛选、分布拟合(Poisson/NB/Gamma/LN)、GLM或GBDT等模型训练
定期开展模型校准(Calibration)、模型偏差回溯(NMAE、WAPE、RCCI、Lift、PSI等)
对重点业务(新能源/黑点车型/地区特殊群体)构建专项精算模型
费率厘定与产品定价:负责车险产品费率厘定、参数设定、产品测算、目标利润测算
构建费率结构(基准费率+风险因子+地区因子+车型因子等)
推动差异化定价(地区/车型/渠道/人群)
参与新产品定价:新能源UBI、Telematics、短期车险、场景化保障等
经营成本与费用精算:测算并校准附加费用率、渠道佣金率、管理费用率、税费等
负责保费结构拆解:纯风险保费→毛保费→已赚保费→利润贡献
分析费用率偏差并反馈经营部门,提供优化建议
赔付准备金与IBNR测算:负责车险准备金测算:IBNR、IBNER、链梯法、Bornhuetter-Ferguson等方法
监控赔付滞后结构、案件进展、已报未决(RBNS)、事故通道损失率变化
出具准备金分析报告,为财务与再保管理提供依据
数据体系与精算分析能力:定义精算数据需求,与数据团队建设精算分析底座
使用SQL/Python/SAS建立建模数据集、损失分布、出险分布
建设精算看板(频率、严重度、赔付率、费用率、利润率、准备金等)
跨部门专业支持:支持承保部门优化费率结构与风险因子
支持理赔部门进行成本拆解、黑产识别、异常修理厂识别
支持经营管理团队进行利润预测、区域策略、渠道策略
参与监管报备、费率报送、精算报告撰写

⭐最低要求

必须条件(硬性要求):
数学、统计、精算、金融工程等相关专业本科及以上学历
精算师资格考试要求:通过国内外所有涉及精算定价相关考试科目(国内外精算师证优先)
3年以上保险精算、车险定价、准备金、数据分析经验
熟练使用Python或SAS、SQL进行数据清洗、建模与分析
熟悉GLM、GAM、GBDT或其他常用定价模型框架
能独立完成精算模型报告、费率测算、准备金分析

👍优先资格

加分项:
有车险定价模型全流程经验(从建模→校准→上线→回溯)
参与过UBI/Telematics精算项目
有准备金监控、分险分析或再保结构测算经验
英语交流顺畅优先
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