数据技术及产品部-业务风险管理专家-杭州

优缺点分析

角色解读

• 在阿里巴巴这样的平台，可以深入接触前沿的AI数据业务，成为AI风控领域的专家
• 有机会向风险管理团队的管理岗位发展，负责更全面的风险体系建设和团队管理
• 积累的互联网大数据风控经验在金融、科技等行业具有很高的市场价值，未来职业选择面广
• 负责AI数据业务的全面风险管理，包括制定风险规则、建立风险标签和监控机制，确保业务在合规框架内运行
• 与集团法务、财务、内控等团队联动，推动风险管理细则和流程的落地，并跟踪执行效果
• 面向关键岗位员工开展场景化的风险培训与运营活动，提升全员的合规和风险意识
• 利用SQL和数据分析能力，构建风险大盘，实现风险的可视化监控和预警
• 扎实的风险管理专业知识，能够独立进行风险建模、策略设计和效果评估
• 具备SQL和数据分析能力，能够处理全链路数据并落地风险标签和规则
• 优秀的项目管理和跨部门协同能力，能够推动风险机制在组织内落地
• 熟练运用AI工具，具备AI辅助风控建模的实践经验，能提升风控效率

申请策略

• 在申请前，深入了解阿里巴巴AI数据业务的具体方向，在面试中展现对业务的理解
• 强调自己的系统性思维和解决复杂问题的能力，这与岗位要求高度契合
• 突出风险管理项目的完整经验，特别是风险建模、策略设计、效果评估的案例
• 强调SQL和数据分析能力，展示如何用数据驱动风险决策
• 如果有AI工具或AI风控的实践经验，务必重点描述，这是加分项
• 展示跨部门协作和项目管理的成功案例，体现推动复杂机制落地的能力
• 可以提前熟悉常用的AI风控工具和平台，了解其在风险识别、预警中的应用
• 巩固SQL技能，特别是复杂查询和数据处理能力，以应对数据分析需求

面试指南

• 回答项目经验时，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），清晰展示你的思考过程和实际成果
• 回答体系设计问题时，可以从风险识别、评估、应对、监控的闭环逻辑出发，体现系统性思维
• 回答AI应用问题时，结合具体案例，说明AI如何提升风控的效率和效果，并坦诚讨论其局限性
• 请分享一个你主导的风险管理项目，你是如何进行风险建模和策略设计的？
• 面对一个全新的业务，你会如何着手建立其风险体系？
• 你如何理解AI在风险管理中的应用？请举例说明
• 在跨部门推动风险机制落地时，你遇到过哪些挑战，是如何解决的？
• 请谈谈你对互联网数据业务中主要风险点的理解