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风控规则模型经理
风控规则模型经理
发布于 1 天前中层管理(经理/总监)
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习
特征工程
支付
反洗钱
反欺诈
风控
Hivesql
规则模型
AI 估算 · 25k–45k
平安集团大平台，上海风控经理岗位，技能要求高，市场竞争力强，薪资属于中上水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责管理支付账户交易验证策略及风险监测规则模型体系，保障账户安全，识别欺诈、盗用、洗钱等风险
同时建设反作弊规则模型，识别营销活动中的水军、黄牛行为，并统筹风控数据集市和特征因子库
适合有3年以上支付或银行风控经验、精通机器学习和Python的求职者
最低要求
本科学历及以上，数学与应用数学、统计、金融工程相关专业优先
有三年以上第三方支付公司、银行、信用卡中心、卡组织风险规则、模型开发经验，了解支付行业主要业务模式、风险类型、案件手法和管控措施
熟练掌握常用统计方法及机器学习、深度学习算法，具备较强的模型评估及解释能力，熟练使用Python、HIVESQL、Tableau等工具
逻辑思维、快速学习能力强，乐于团队协作和沟通，工作主动积极，具备一定抗压力
工作职责
负责管理支付账户交易验证策略及风险交易监测规则和模型体系，保障账户安全，有效识别伪冒开户、账户盗用、涉电信网络诈骗、洗钱交易等风险
负责反作弊规则、模型体系建设，识别各类营销活动中可能出现的水军、黄牛行为并采取相应管控措施
对关键风险指标进行监控，研究分析内外部风险案件，总结归纳欺诈案件特点和作案手法，持续完善相关规则、模型，保障规则模型覆盖率和准确性处于行业领先水平
统筹建设风控数据集市和特征因子库并随业务发展持续更新维护
积极配合公司重点项目、监管专项工作等部门安排的其他工作
AI 洞察
优缺点分析
- 平安为行业巨头，平台稳定，资源丰富，职业发展空间大
- 风控是金融科技核心环节，技能积累价值高，行业需求持续增长
- 涉及大数据、机器学习等前沿技术，能保持技术领先性
- 风控工作压力较大，需实时应对新型欺诈手段，可能涉及紧急响应
- 规则模型迭代频繁，需要较强的学习能力和抗压能力
- 跨部门协调多，对沟通能力和项目推动力要求高
- 适合有3年以上金融风控经验，擅长数据分析和模型开发，希望在大平台稳定发展并承担管理职责的求职者
角色解读
- 在风控领域深耕，可向资深风控专家或首席风控官发展
- 横向拓展至金融科技、数据分析或合规管理方向，拓宽职业边界
- 管理路径：风控经理 → 高级经理 → 总监 → 风控负责人
- 设计并维护支付账户的交易验证策略和风险监测规则模型，识别伪造开户、账户盗用、欺诈交易等风险
- 构建反作弊规则和模型，识别营销活动中的水军、黄牛行为并采取管控措施
- 监控关键风险指标，分析内外部风险案件，持续优化规则模型的覆盖率和准确性
- 统筹建设风控数据集市和特征因子库，确保数据资产随业务发展持续更新
- 扎实的统计学和机器学习基础，熟练使用Python、HIVESQL、Tableau等工具进行数据分析和模型开发
- 具备支付行业或银行风控经验，熟悉欺诈、盗用、洗钱等风险类型及管控方法
- 较强的逻辑思维和问题分析能力，能够从复杂数据中提炼规律并转化为规则或模型
- 良好的沟通和团队协作能力，能够与业务、技术等多方协同推进风控策略落地
申请策略
- 提前了解平安集团旗下支付业务（如平安付）的产品特点和风控体系，面试中展现行业认知
- 准备1-2个成功风控案例，用STAR法则清晰阐述问题、方法、结果
- 突出在支付或银行风控领域的项目经验，特别是规则模型优化和效果提升的量化成果
- 强调Python、HIVESQL、机器学习等技能的实际应用案例
- 展示对欺诈、盗用、洗钱等风险类型的深入理解和实战经验
- 系统复习机器学习算法（如XGBoost、随机森林）和深度学习在风控中的应用
- 熟悉支付行业主要业务模式（如在线支付、跨境支付）及对应的风险管控策略
面试指南
- 用STAR法则组织案例：Situation（背景）、Task（任务）、Action（行动，重点讲技术细节）、Result（量化结果）
- 对策略类问题，从规则引擎、模型组合、实时监控三个维度回答，体现系统性思维
- 请描述你独立设计过的一个风控规则或模型，包括背景、特征选择、效果评估
- 如何识别营销活动中的黄牛行为？你用过哪些反作弊策略？
- 在风控模型上线后，如何监控其效果并进行迭代优化？
- 请解释ROC曲线和混淆矩阵在风控模型评估中的作用
- 面对新型欺诈手段，你的应对思路是什么？
- 复习机器学习模型评估指标（AUC、KS、F1等）及其在风控场景的应用
匹配度报告
76
综合匹配度
平安集团风控经理，技术驱动，发展空间大，但工作强度可能较高且未明确WLB。
适合人群
适合追求技术成长和职业发展，愿意在稳定大平台承担一定工作压力的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
平安集团薪资水平在行业中上，福利完善，但JD未明确薪资，整体补偿性较好。
薪资信号未披露 (25K-45K/月)
成长发展匹配
90较高
职位涉及机器学习和大数据前沿技术，风控是核心业务，成长空间大，但JD未明确晋升路径。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、HIVESQL、Tableau、机器学习、深度学习
业务类型profit_center
工作生活匹配
60中等
职位为现场办公，未提及弹性工作或WLB，结合行业特点，工作强度可能较高。
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
70中等
风控工作对保障用户资金安全有直接社会价值，但JD未提及使命导向。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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