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岗位职责:
策略设计与产品需求落地
1.1全链路风控策略构建:
面向本地化支付等海外业务场景,依托交易历史、用户行为及市场风险数据,运用SQL/Python开展多维度深度分析,识别欺诈、洗钱及账户安全类风险的关键特征,并将分析成果转化为可执行的端到端风控策略;
输出包含数据逻辑、指标定义与操作流程的标准化风控系统产品需求文档(PRD),明确策略触发条件与数据验证标准;
确定风险评分模型的核心变量及其权重配置,设定实时监控引擎的数据阈值与响应机制;规划策略配置后台的数据分析功能模块,明确与支付网关、清算系统的数据对接规范,确保策略运行过程中数据流转的完整性与时效性。
1.2风控系统迭代与落地:
主导风控系统功能升级工作,基于交易通过率、风险拦截率等核心指标趋势,识别系统在策略支持方面的薄弱环节,协同技术团队完成风险规则引擎算法优化、多维数据看板开发及自动化决策工具的数据分析模块建设,保障系统对策略执行的高效支撑;
推进策略配置的模块化设计,结合历史调整效果数据,输出参数优化分析报告,赋能业务团队借助数据看板自主判断调参方向,实现策略的动态调整与快速部署。
策略效果监控与系统优化
2.1数据驱动策略迭代:
持续监控策略执行关键指标,使用SQL按用户层级、交易时段、支付渠道及策略模块进行细粒度数据拆解,结合设备指纹、地理位置及用户行为埋点信息,通过Python实现用户旅程还原与异常模式挖掘,精准发现策略漏洞;
输出附带数据证据、优化路径与预期成效测算的改进方案,明确数据触发逻辑与执行步骤;利用Tableau/PowerBI构建可视化监控面板,实现指标动态更新与异常自动预警,定期生成建模分析报告,量化策略对业务的实际影响,为后续迭代提供数据依据。
2.2系统功能闭环优化:
基于策略执行反馈数据,通过数据挖掘反向推动系统功能演进,提升策略与系统的匹配度。
跨市场适配与合规管理
3.1差异化场景策略设计:
针对非洲、欧美、东南亚等重点市场,通过SQL分析各区域支付行为特征与本地风险数据,设计支持灵活配置且适配当地执行环境的规则模板,并说明模板参数设定的数据依据;
建立覆盖多市场的风险特征库,借助Python开展跨市场风险数据对比分析,提炼如异常设备登录IP关联、跨时区高频交易时间规律等通用识别逻辑,沉淀可复用的数据模型与执行标准,加速多市场策略规模化落地。
3.2监管合规功能转化:
持续跟踪目标市场政策动向,将监管要求转化为具体的系统数据需求与策略规则;
设计风控系统的合规模块,确保用户与交易数据的存储、处理符合当地法律法规;搭建策略执行追溯机制,记录每笔交易对应的触发策略、执行结果及原始数据来源,满足监管审计中对合规数据快速提取的需求。
任职要求:
3年以上海外支付领域风控产品设计经验,具备从数据分析、策略制定到实施落地、效果复盘的全流程实战能力,主导过至少1个风控系统从0到1建设或重大版本迭代项目;
能够通过数据建模解决跨境支付中的典型风险问题,并提供以数据驱动策略落地的成功案例;
拥有在欧美、非洲或东南亚至少一个海外市场完成风控策略落地的经验,能结合本地数据阐述差异化策略的设计思路与执行过程;
熟悉风控系统核心组件,掌握Axure原型设计、PRD撰写及需求评审流程,能根据分析结果清晰定义系统模块如何支撑策略执行的交互逻辑;
擅长将数据分析结论转化为可行的策略实施方案与技术对接需求,在风险控制与用户体验之间取得平衡;
精通SQL进行复杂查询、数据清洗与聚合运算,具备高效处理亿级交易数据的能力,可准确提取策略执行所需的核心指标;
熟练使用Python开展数据建模与分析,能基于用户行为埋点数据完成全链路漏斗拆解,定位策略执行瓶颈并提出有数据支撑的优化建议;
具备A/B测试设计与评估能力,能策划策略对比实验,通过统计检验方法确认最优执行方案;
深入理解设备指纹、AI反欺诈模型、规则引擎的底层数据机制,可与算法团队协作,利用业务数据验证模型对策略执行的支持效果;
熟练运用Tableau/PowerBI搭建策略监控仪表盘,能将风控数据呈现为直观图表;了解Hadoop、Spark等大数据技术栈,具备通过分布式计算提升海量数据处理效率者优先。
策略设计与产品需求落地
1.1全链路风控策略构建:
面向本地化支付等海外业务场景,依托交易历史、用户行为及市场风险数据,运用SQL/Python开展多维度深度分析,识别欺诈、洗钱及账户安全类风险的关键特征,并将分析成果转化为可执行的端到端风控策略;
输出包含数据逻辑、指标定义与操作流程的标准化风控系统产品需求文档(PRD),明确策略触发条件与数据验证标准;
确定风险评分模型的核心变量及其权重配置,设定实时监控引擎的数据阈值与响应机制;规划策略配置后台的数据分析功能模块,明确与支付网关、清算系统的数据对接规范,确保策略运行过程中数据流转的完整性与时效性。
1.2风控系统迭代与落地:
主导风控系统功能升级工作,基于交易通过率、风险拦截率等核心指标趋势,识别系统在策略支持方面的薄弱环节,协同技术团队完成风险规则引擎算法优化、多维数据看板开发及自动化决策工具的数据分析模块建设,保障系统对策略执行的高效支撑;
推进策略配置的模块化设计,结合历史调整效果数据,输出参数优化分析报告,赋能业务团队借助数据看板自主判断调参方向,实现策略的动态调整与快速部署。
策略效果监控与系统优化
2.1数据驱动策略迭代:
持续监控策略执行关键指标,使用SQL按用户层级、交易时段、支付渠道及策略模块进行细粒度数据拆解,结合设备指纹、地理位置及用户行为埋点信息,通过Python实现用户旅程还原与异常模式挖掘,精准发现策略漏洞;
输出附带数据证据、优化路径与预期成效测算的改进方案,明确数据触发逻辑与执行步骤;利用Tableau/PowerBI构建可视化监控面板,实现指标动态更新与异常自动预警,定期生成建模分析报告,量化策略对业务的实际影响,为后续迭代提供数据依据。
2.2系统功能闭环优化:
基于策略执行反馈数据,通过数据挖掘反向推动系统功能演进,提升策略与系统的匹配度。
跨市场适配与合规管理
3.1差异化场景策略设计:
针对非洲、欧美、东南亚等重点市场,通过SQL分析各区域支付行为特征与本地风险数据,设计支持灵活配置且适配当地执行环境的规则模板,并说明模板参数设定的数据依据;
建立覆盖多市场的风险特征库,借助Python开展跨市场风险数据对比分析,提炼如异常设备登录IP关联、跨时区高频交易时间规律等通用识别逻辑,沉淀可复用的数据模型与执行标准,加速多市场策略规模化落地。
3.2监管合规功能转化:
持续跟踪目标市场政策动向,将监管要求转化为具体的系统数据需求与策略规则;
设计风控系统的合规模块,确保用户与交易数据的存储、处理符合当地法律法规;搭建策略执行追溯机制,记录每笔交易对应的触发策略、执行结果及原始数据来源,满足监管审计中对合规数据快速提取的需求。
任职要求:
3年以上海外支付领域风控产品设计经验,具备从数据分析、策略制定到实施落地、效果复盘的全流程实战能力,主导过至少1个风控系统从0到1建设或重大版本迭代项目;
能够通过数据建模解决跨境支付中的典型风险问题,并提供以数据驱动策略落地的成功案例;
拥有在欧美、非洲或东南亚至少一个海外市场完成风控策略落地的经验,能结合本地数据阐述差异化策略的设计思路与执行过程;
熟悉风控系统核心组件,掌握Axure原型设计、PRD撰写及需求评审流程,能根据分析结果清晰定义系统模块如何支撑策略执行的交互逻辑;
擅长将数据分析结论转化为可行的策略实施方案与技术对接需求,在风险控制与用户体验之间取得平衡;
精通SQL进行复杂查询、数据清洗与聚合运算,具备高效处理亿级交易数据的能力,可准确提取策略执行所需的核心指标;
熟练使用Python开展数据建模与分析,能基于用户行为埋点数据完成全链路漏斗拆解,定位策略执行瓶颈并提出有数据支撑的优化建议;
具备A/B测试设计与评估能力,能策划策略对比实验,通过统计检验方法确认最优执行方案;
深入理解设备指纹、AI反欺诈模型、规则引擎的底层数据机制,可与算法团队协作,利用业务数据验证模型对策略执行的支持效果;
熟练运用Tableau/PowerBI搭建策略监控仪表盘,能将风控数据呈现为直观图表;了解Hadoop、Spark等大数据技术栈,具备通过分布式计算提升海量数据处理效率者优先。
2026-05-15 12:29
IP属地:北京
职位福利
本科3-5年海外产品数据分析支付产品金融产品市场调研AxureSQL

迪普信(北京)科技有限公司
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