滴滴出行
资深风险资产策略分析师
资深风险资产策略分析师
发布于 大约 21 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析
SQL
SAS
信用卡
风险模型
现金贷
Ltv模型
AI 估算 · 35k–55k
上海高级风险策略岗，互联网大厂，8年以上经验，薪资竞争力强
职位详情
关于这个职位
作为滴滴出行的资深风险资产策略分析师，你将负责构建和监控关键风险指标体系，跟踪资产质量变化，并优化多策略运行中的风险表现
通过建立核心风险评估模型（如预测模型、LTV模型），为业务提供数据驱动的改善建议
该职位要求8年以上零售信贷风险经验，精通SQL、Python/R等工具，适合希望深入金融科技风控领域的资深专家
最低要求
本科及以上学历，统计、数理类专业优先，熟练使用数据分析工具，包括SQL、Excel、Tableau，至少掌握Python/R/SAS中一项数据分析挖掘工具
年以上银行零售/信用卡风险策略分析经验，或风险资产策略、组合策略管理经验
了解信用卡/现金贷业务的风险，包括业务场景、客群特征、风险模式与业务运营底层逻辑
具备良好的沟通协调能力，较高的发现问题、分析问题、解决问题能力
工作职责
健全关键风险指标体系，定期对覆盖贷前、贷中、贷后全流程的风险指标体系进行评估与更新
建立关键风险指标监测与追踪机制，开展各项风险指标分析工作，真实、全面、动态的跟踪资产质量变化情况，监测与评估资产质量结构的合理性
在多策略运行中，监测与追踪关键风险指标并开展分析工作，提供不同策略版本的问题定位，提出有效的改善建议
建立与管理核心风险资产评估模型，包括风险预测模型、资产损益模型、LTV模型等
优先资格
英语读写能力突出，有熟练的口语沟通能力是加分项
AI 洞察
优缺点分析
- 滴滴作为上市互联网大厂，平台大、数据丰富，能接触海量真实交易数据
- 资深职位薪资丰厚，且风险策略岗位在金融科技领域核心地位，职业稳定性强
- 通过主导模型与策略优化，能直接提升业务资产质量，成就感显著
- 需要持续跟进政策与市场变化，应对快速迭代的业务风险，工作强度较高
- 对多维数据分析能力要求高，需同时掌握业务理解与工具技能
- 互联网公司内部竞争激烈，需不断学习新兴风控技术（如机器学习模型）
- 适合有8年以上银行或互联网金融风控经验、精通数据分析且希望在大平台深化风险策略能力的资深专家
角色解读
- 向风险策略负责人或风控总监方向发展，管理整个风控团队与策略体系
- 可横向拓展至金融科技公司或银行的风险建模、决策科学等岗位
- 积累丰富经验后可转型为独立咨询顾问或创业，专注于风控解决方案
- 构建并维护覆盖信贷全流程的风险指标体系，确保资产质量评估的全面性
- 通过数据分析追踪资产质量变化，识别风险结构问题并提供策略优化建议
- 开发与管理核心风险评估模型（如LTV模型），为业务决策提供量化支撑
- 熟练掌握SQL、Python/R/SAS等数据分析工具，能高效处理海量业务数据
- 深入理解信用卡/现金贷业务的风险模式、客群特征及运营逻辑
- 具备8年以上零售信贷风险策略或资产组合管理经验，熟悉贷前、贷中、贷后全流程
申请策略
- 在面试中准备2-3个过往全流程策略优化的案例，突出分析思路与落地效果
- 了解滴滴金融的业务场景（如司机贷、用户信贷），提前思考可能的优化方向
- 突出8年以上零售信贷或信用卡风险策略经验，具体说明管理过的资产规模与效果
- 量化展示通过策略优化带来的风险指标改善（如坏账率下降、逾期率控制等）
- 强调掌握的分析工具（SQL、Python/R）及建模能力（LTV、预测模型）
- 补充机器学习在风控中的应用知识，如GBDT、XGBoost等算法
- 强化英语口语能力，以满足JD中的加分项要求
面试指南
- 采用STAR法则：明确背景-目标-行动-结果，量化改善幅度
- 从风险指标选择、数据采集、模型评估、策略迭代四个方面阐述指标体系设计
- 先解释模型原理，再结合业务场景说明如何用于决策支持
- 请描述一次你如何通过策略调整改善资产质量的具体案例
- 如何设计一个覆盖贷前、贷中、贷后的风险指标体系？
- 解释LTV模型的核心逻辑及其在信贷策略中的应用
- 当多策略版本同时运行时，如何监测并定位问题？
- 复习SQL窗口函数、Python机器学习库（sklearn）等相关技术
匹配度报告
66
综合匹配度
滴滴大厂，高级风控岗，薪资优厚，技术主流，但工作强度较高。
适合人群
最适合追求高薪与职业发展、能接受互联网工作强度的资深风控专家。
最强匹配
薪资福利匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展80
工作生活40
使命价值60
薪资福利匹配
85较高
滴滴作为上市大厂，薪资水平位于行业前列，福利齐全，但JD未明确薪资范围。
薪资信号未披露 (35K-55K/月)
成长发展匹配
80较高
职位涉及多个核心风险模型，技术含量高，但JD未明述晋升路径或培训。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、R、SAS、Tableau、LTV模型、风险预测模型
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
仅现场办公且无WLB相关描述，互联网公司节奏较快，工作强度较大。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
金融科技行业稳健增长，风控岗位具有社会价值（防范金融风险），但JD未强调使命感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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