中国平安
风险策略经理
风险策略经理
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习
数据分析
SQL
融资租赁
残值管理
车辆残值评估
AI 估算 · 20k–35k
中级经理级，金融科技领域，技能要求高，市场竞争力强，薪资中等偏上
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责车辆残值评估模型的开发与优化，通过数据挖掘分析影响残值的关键因素，并参与制定残值管理策略以支持业务决策
适合具备数据分析、建模经验，对汽车金融领域感兴趣的专业人士
最低要求
教育背景：本科及以上学历，统计学、数学、计算机科学等相关专业优先
工作经验：2年以上相关工作经验，有车辆残值模型开发、数据分析或融资租赁行业经验者优先
专业技能：熟悉车辆残值评估方法及模型，具备残值预估策略经验
熟练掌握SQL、Python、R等数据处理与分析工具
熟悉机器学习算法，有模型开发与优化经验者优先
熟悉车辆市场动态及残值影响因素
数据分析能力：具备较强的数据敏感度，能够从复杂数据中提取有价值的信息
沟通能力：具备良好的沟通与协作能力，能够与跨部门团队高效合作
其他：工作细致认真，具备较强的学习能力和抗压能力
工作职责
负责车辆残值评估模型的开发与优化，确保残值预估的准确性与合理性
运用数据分析工具，对车辆残值数据进行深度挖掘，分析影响残值的关键因素
参与制定并优化车辆残值管理策略，提升残值管理效率与收益
对车辆生命周期数据进行分析，支持车辆采购、租赁、处置等业务决策
协助跨部门团队，推动残值管理流程的优化与数字化转型
定期输出残值分析报告，为公司战略决策提供数据支持
优先资格
有车辆残值模型开发、数据分析或融资租赁行业经验者优先
熟悉机器学习算法，有模型开发与优化经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
- 平安作为行业巨头，平台大、稳定性高，职业发展空间广
- 接触核心风控模型和前沿数据分析技术，技能积累快
- 汽车金融行业增长迅速，残值管理需求大，岗位前景好
- 模型准确性直接影响业务收益，工作压力较大
- 需要频繁跨部门沟通，协调多方资源
- 数据质量可能参差不齐，数据清洗工作量大
- 适合有数据分析建模经验、追求大平台稳定性、对汽车金融感兴趣，且愿意在技术一线持续深耕的求职者
角色解读
- 向资深风控专家或数据科学家方向发展
- 晋升为风控策略总监或团队负责人
- 横向拓展至金融风控其他领域（如信用风险、反欺诈）
- 开发和优化车辆残值评估模型，提升预估准确性
- 运用SQL、Python等工具深度挖掘残值影响因素
- 参与制定残值管理策略，支持业务决策
- 定期输出分析报告，为战略提供数据支持
- 扎实的数据分析与建模能力，熟练使用SQL、Python、R
- 熟悉机器学习算法，有模型开发经验
- 了解车辆残值评估方法和市场动态
- 良好的沟通协作能力，能够跨部门推动项目
申请策略
- 提前准备一个残值评估案例，展示建模思路与效果
- 表达对平安汽车金融业务的了解，体现匹配度
- 突出车辆残值或相关风控模型的开发项目经历
- 强调SQL、Python、机器学习等技能的实际应用案例
- 展示数据分析成果如何影响业务决策（用量化指标）
- 深入学习时间序列预测、回归模型等残值相关算法
- 了解汽车行业最新动态，特别是新能源车对残值的影响
面试指南
- 使用STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰呈现项目全貌
- 强调数据预处理、特征工程、模型选择与调优的技术细节
- 结合业务视角，说明模型对收入或风险的影响
- 请介绍一下你之前做过的车辆残值评估模型？
- 如何处理特征缺失和异常值？
- 你如何评估残值模型的准确性和稳定性？
- 请解释一下影响车辆残值的关键因素有哪些？
- 如果模型预测偏差较大，你会如何调整？
匹配度报告
69
综合匹配度
大厂风控岗，技术前沿，薪资中等偏上，现场办公且WLB一般。
适合人群
适合优先追求技术成长和职业发展的求职者，对工作生活平衡要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利匹配
80较高
薪资未明确，但平安作为大平台，福利稳定，整体补偿性较好。
薪资信号未披露 (20K-35K/月)
成长发展匹配
85较高
涉及机器学习、数据分析等主流现代技术，且残值管理属于核心风控环节，发展空间大。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、R、机器学习、车辆残值评估
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作或WLB，平安通常工作强度较大。
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
60中等
汽车金融行业稳定，但社会使命感一般。
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
Watch Jobs