滴滴出行
资深风险策略分析师
资深风险策略分析师
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公风控策略
风控策略
Sql
反欺诈
数据分析
数据挖掘
机器学习
风险建模
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
大厂核心风控岗、薪资优厚、技术导向，工作强度可能较高
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.3万
与风控策略中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2440 个在招
市场机会
选择不多
上海 · 风控策略 · 7 个在招
职位详情
关于这个职位
负责基于数据分析和挖掘，设计并优化信用卡盗刷、欺诈等风险策略，平衡支付体验与风险控制
需与产研团队深度合作，建设风险引擎中台能力，保障业务健康可持续发展
最低要求
本科及以上学历，计算机、数学、统计学、金融工程、管理科学等相关专业
熟练使用至少一种分析工具，如SQL、SAS、Python、 R等，熟练掌握数据挖掘/机器学习算法者尤佳
突出的分析问题和解决问题能力，自我驱动，并且具备较强的学习能力、创新应用能力及沟通协调能力
工作职责
基于历史数据和专家经验，基于数据分析和数据挖掘，设计针对信用卡盗刷、余额户盗用、作弊、诈骗等风险的风险策略并持续优化
体系化、系统化、全局化地设计风险管理方案，平衡支付体验和风险控制，保障业务健康可持续性地发展
与数据、产品、技术团队深度合作，建设风险引擎中台能力
优先资格
有风险策略/数据挖掘/机器学习/风险模型等相关工作经验者优先，行业包括第三方支付、信用卡机构、卡组织、信贷、互联网等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于金融科技核心领域，接触海量真实交易数据，技术落地性强
- 需在严格的风控要求下保持用户体验，平衡难度大，对实时性要求高
缺点 / 挑战
- 喜欢挑战、具备强逻辑思维和数据敏感度的分析师或数据科学家
角色解读
- 可向高级风控专家、风控负责人或数据科学家方向发展，深入参与公司核心业务决策
- 利用SQL、Python等工具进行数据挖掘和分析，识别支付场景中的欺诈行为
- 精通数据挖掘与机器学习算法，具备深厚的统计学或数学背景
申请策略
- 了解滴滴出行的业务场景，准备针对特定风险场景的策略设计思路
- 突出展示在反欺诈、风险建模方面的具体项目成果，量化策略优化带来的损失减少比例
- 强化机器学习在异常检测中的应用案例，熟悉主流风控引擎架构
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点强调数据洞察、策略迭代过程和最终的业务价值
- 如何定义和检测信用卡盗刷？
- 请分享一个你通过数据挖掘发现并解决的风险案例
- 如何在保证安全的前提下最小化对正常用户的影响？
- 复习常见的机器学习算法（如孤立森林、XGBoost）在风控中的应用，了解当前支付行业的最新欺诈趋势
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活60
使命价值70
薪资福利
85较高
作为已上市的巨头企业，提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，满足度高。
薪资信号偏高 (2.5千–4.0万/月)
成长发展
80较高
涉及前沿的风控算法与大数据处理，技术成长空间大，且能深度参与核心业务。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、SAS、Python、R、数据挖掘、机器学习
业务类型profit_center
工作生活
60中等
大厂通常工作节奏较快，但具体WLB取决于团队文化，JD未明确提及弹性工作制。
工作模式未明确
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
70中等
保障支付安全对用户信任至关重要，具有积极的社会意义，但商业属性较强。
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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