满帮集团
策略运营专家
策略运营专家
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
中国
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
法务、风险与合规
反作弊
团队协作
数据分析
模型优化
策略管理
项目管理
风控策略
风险防控
AI 估算 · 20k–35k
上市大厂，策略运营专家岗位，技能要求高，市场薪资水平在20-35K/月。
职位详情
关于这个职位
该职位负责平台营销反作弊工作，通过数据分析与策略制定，识别并打击作弊行为，保障补贴资金安全
需要与算法、产品、运营等多团队协作，推动风控系统建设
适合有数据分析或风控背景的求职者
最低要求
两年以上数据分析、互联网风控、营销风控相关工作经验，数据挖掘、数据化运营经验者优先
工作职责
负责平台营销反作弊工作，包括不限于异常场景分析、作弊特征挖掘、策略管理、体系搭建，推动算法优化模型，推动产研优化系统能力，建立健全风险防控机制，保障平台营销补贴资金的安全
负责反作弊能力建设，建设营销资金相关风险防控产品，提升业务团队风险处置效率和风险识别效果
协同上下游各职能团队，整合资源推动重要项目落地，平衡业务与风险，保障相关业务线的营销资金健康度
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 满帮是上市公司，平台稳定，业务体量大，数据丰富
- 风控是互联网核心方向，技能积累价值高
- 与算法、产品深度协作，能接触到前沿技术
- 职位涉及策略与项目，职业发展空间大
- 对数据分析能力要求高，需要快速学习新技术
- 适合有2年以上数据分析或风控经验，喜欢解决复杂问题、善于协作，并希望在互联网风控领域深度发展的求职者
缺点 / 挑战
- 反作弊工作压力较大，需持续对抗黑产
- 平衡业务增长与风险控制可能面临冲突
角色解读
- 成为风控领域专家，负责更大范围的业务风险
- 向风控管理岗位发展，领导团队
- 横向拓展至数据科学或产品策略方向
- 通过数据分析识别营销场景中的作弊行为，挖掘异常模式
- 设计并优化反作弊策略，推动算法模型迭代
- 搭建风险防控体系，协同产研团队开发风控产品
- 管理项目进度，平衡业务增长与风险控制
- 扎实的数据分析能力，熟练使用SQL、Python等工具
- 熟悉互联网风控体系，了解常见作弊手法
- 具备策略制定和项目管理经验
- 良好的跨部门沟通和资源协调能力
申请策略
- 了解满帮的业务模式（货运物流），结合业务场景思考风控策略
- 准备一个反作弊的案例分析，展示你的分析框架和解决方案
- 突出数据分析项目，特别是涉及异常检测或风控的案例
- 强调策略制定和优化经验，量化成果（如风险降低比例）
- 展示跨部门协作和项目管理能力
- 如有模型或算法相关经验，务必提及
- 深入学习机器学习中的异常检测算法
- 熟悉常用风控工具和平台
面试指南
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果
- 强调数据驱动，从异常识别到策略验证的闭环
- 体现平衡思维：不仅考虑风险，也考虑用户体验和业务目标
- 请描述一个你发现的作弊场景，你是如何分析和处理的？
- 如何设计一个营销反作弊策略？请说说你的思路
- 一个指标异常下降，你怎么排查是作弊还是业务变化？
- 如何平衡风险控制和业务增长？
- 介绍一个你推动落地的风控项目，遇到哪些困难？
职位点评
74
综合评分
上市大厂风控核心岗，薪资优厚，技术主流，但办公地点未定，WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求职业成长和技能积累，对工作地点和作息灵活性要求不高的求职者。
表现最好
薪资福利
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展80
工作生活50
使命价值70
薪资福利
85较高
满帮为上市公司，薪资有竞争力，福利较完善，但具体薪资需面议。
薪资信号面议 (20K-35K/月)
成长发展
80较高
职位涉及风控核心方向，技术栈现代，有项目管理和策略优化机会，成长空间大。
技术前沿主流现代技术
技术栈数据分析、风控策略、反作弊、机器学习
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点未明确，可能需现场办公，且风控工作可能存在一定强度。
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
70中等
保障资金安全具有社会价值，但行业为货运物流，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
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