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哈啰出行
贷后管理高级专家
立即应聘

贷后管理高级专家

发布于 大约 17 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析
A/B测试
SQL
风险管理
SAS
决策树
催收策略
贷后管理
评分卡

AI 估算 · 30k–50k

高级风险策略岗位,技能要求高,互联网金融行业薪资竞争力强,上海一线城市加成。

职位详情

关于这个职位

该职位负责制定贷后风险管理政策,通过数据分析和模型优化催收策略,提升回收率并降低成本

你将跨部门协调推动策略落地,是金融科技领域的关键角色

最低要求

具有相关工作经验5年以上

本科及以上学历,统计、数学、金融相关专业优先
在银行、互联网金融公司从事业务分析/数据分析/风险策略/风控建模工作经验
善于数据处理及分析(懂决策树、计量模型构建更佳)
较强的逻辑思维能力、思考及解决问题的能力
良好的表达沟通能力及执行力
能熟练使用SQL,EXCEL,PPT,至少掌握两种语言(VBA、SQL、SAS、Python、R等)

工作职责

提出贷后风险管理政策的方案及优化,基于催收评分卡模型的差异化催收策略体系建设,达到提升回收率、降低滚动率、提升催回率的目标

结合多维度数据持续不断优化逾期客户分层策略、客户分单、流转、拨打策略等,达到降低催收成本率、提升催收人效的目标
推动各项A-B test方案的设计、落地执行、测中监控和测后总结评估以及优化工作
跨部门协调运营、模型、产品、科技等部门保障催收策略的落地和平稳执行
基于业务发展方向,提出贷后管理及作业系统优化需求,并推进开发实现
提出优化政策方案及数据供上级决策,提升运营管理效果,优化费用效率

AI 洞察

优缺点分析

  • 核心业务岗位,直接贡献公司利润,话语权高
  • 技能积累丰富(数据分析、策略、模型),市场价值高
  • 大平台(哈啰出行)资源充足,职业发展路径清晰
  • 工作压力较大,催收指标考核严格,需要快速响应变化
  • 需要频繁跨部门协调,沟通成本高
  • 适合有数据分析背景、对金融风险控制感兴趣、抗压能力强、追求职业成长的求职者

角色解读

  • 在风险策略领域深入,成为贷后管理专家或风险总监
  • 向数据科学方向转型,专注于风控模型研发
  • 可横向拓展至信贷全流程风险管理,成为综合性风控负责人
  • 制定贷后风险管理政策,基于催收评分卡建设差异化催收策略,提升回收率和催回率
  • 优化逾期客户分层、分单、拨打策略,降低催收成本并提高人效
  • 推动A/B测试方案的设计与落地,监控并评估效果,持续迭代策略
  • 跨部门协调运营、模型、产品、科技等部门,确保催收策略平稳执行
  • 精通数据分析工具(SQL、Python、SAS等),能够处理大量数据并构建模型
  • 熟悉贷后管理流程和催收策略,有评分卡或决策树建模经验
  • 具备优秀的逻辑思维和问题解决能力,能独立完成策略设计与优化
  • 良好的跨部门沟通和项目管理能力,推动策略落地

申请策略

  • 深入了解哈啰出行的金融业务板块,在面试中体现对贷后场景的理解
  • 准备一个过往成功优化催收策略的案例,用STAR法则呈现
  • 突出贷后管理或催收策略相关的项目经验,量化成果(如回收率提升X%)
  • 强调数据分析能力,列出擅长的工具(SQL、Python、SAS等)及建模案例
  • 展示跨部门协作和项目管理经历,体现沟通推动能力
  • 如有不足,强化评分卡模型或决策树算法知识
  • 学习A/B测试设计和统计评估方法

面试指南

  • 针对策略类问题:先明确目标(提升回收率/降低成本)→ 分析数据找痛点 → 提出假设 → 设计实验 → 评估效果 → 迭代
  • 针对协作类问题:强调沟通计划、明确责任、定期同步、处理冲突的方法
  • 请描述一次你如何通过数据分析优化催收策略,最终提升了回收率
  • 你如何设计一个A/B测试来评估新催收策略的效果?需要注意哪些偏误?
  • 如果逾期率突然上升,你会如何分析原因并快速调整策略?
  • 你熟悉哪些评分卡模型?如何选择特征和评估模型效果?
  • 如何协调跨部门资源,确保策略落地?举例说明
  • 复习贷后管理全流程和常见催收策略

匹配度报告

69
综合匹配度

大平台、高薪资、技能成长空间大,但工作强度不低,适合奋斗型人才。

适合人群
适合追求技能成长和职业发展、能接受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80
成长发展85
工作生活40
使命价值70

薪资福利匹配

80较高

职位薪资预计处于行业较高水平,公司规模大且融资成熟,稳定性较好,但JD未提及具体福利,故补偿性动机满足程度较高。

薪资信号未披露 (30K-50K/月)

成长发展匹配

85较高

岗位涉及数据分析、评分卡、策略优化等核心技能,成长空间大,且项目经验丰富,有助于职业晋升,发展性动机满足良好。

技术前沿主流现代技术
技术栈评分卡、决策树、SQL、SAS、Python、A/B测试
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

工作地点在闵行区,非核心市区;且JD未提及弹性或远程工作,互联网行业通常加班较多,生活化动机满足较低。

工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

贷后风险管理具有社会价值(帮助金融机构控制风险),但行业较为成熟,创新性一般,意义感动机中等偏上。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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