朝阳区
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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：
针对本地化支付等海外业务场景，基于交易历史数据、用户行为数据、市场风险数据，通过SQL/Python开展多维度深度分析，精准识别欺诈、洗钱、账户安全风险特征，将分析结论转化为可落地的全链路风控策略；
输出包含数据逻辑、指标定义、执行步骤的标准化风控系统产品需求文档（PRD），明确策略执行的触发条件与数据验证标准；
确定风险评分模型核心变量及权重，定义实时监控引擎的数据触发阈值与执行响应机制规划策略配置后台数据分析模块，明确与支付网关、清算系统的数据对接规则，保障策略执行中数据流转的完整与及时。
1.2风控系统迭代与落地：
主导风控系统功能升级，基于交易通过率、风险拦截率等核心数据趋势分析，定位系统对策略执行的支撑短板，牵头技术团队完成风险规则引擎数据算法优化、多维度数据看板开发、自动化决策工具数据分析模块搭建，确保系统高效支撑策略执行；
推动策略配置模块化设计，基于历史策略调整效果数据，输出策略参数调整分析报告，支持业务团队通过数据看板自助分析参数调整方向，实现策略动态优化与快速落地。策略效果监控与系统优化。
2.1数据驱动策略迭代：
实时追踪策略执行核心指标，运用SQL按用户层级、交易时段、支付渠道、策略模块进行数据钻取，结合设备指纹、地理位置、用户行为埋点数据，通过Python开展用户旅程分析与异常模式识别，精准定位策略执行漏洞；
输出包含数据佐证、执行优化路径、预期效果测算的方案，明确触发数据逻辑与执行步骤；使用Tableau/Power BI搭建可视化监控看板，实现指标实时刷新与异常预警，定期通过数据建模生成策略执行效果评估报告，量化策略对业务的影响，为迭代提供数据支撑。
2.2系统功能闭环优化：
根据策略执行反馈数据，通过数据挖掘反向驱动系统功能迭代，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/东南亚等目标市场，通过SQL分析各市场支付习惯数据及当地风险数据，设计可配置且适配本地执行的规则模板，明确模板参数的数据分析依据；
建立多市场风险特征库，通过Python进行跨市场风险数据对比分析，沉淀设备异常登录IP关联、跨时区高频交易时间规律等通用风险识别策略，形成可复用的数据模型与执行标准，支撑多市场策略快速落地。
3.2监管合规功能转化
持续跟踪目标市场监管政策，将合规条款转化为可执行的系统数据需求与策略规则；
设计风控系统数据合规模块，确保交易与用户数据存储、分析符合当地法律，搭建策略执行合规追溯模块，记录每笔交易触发的策略、执行结果及数据来源，支持监管审计时快速调取合规数据。
任职要求：
3年以上海外支付风控产品设计经验，具备数据分析、策略设计、落地执行、效果复盘，全链路实战经历，主导过至少1个风控系统从0到1落地或大规模迭代项目；
能通过数据建模解决跨境支付典型风险，可提供数据驱动策略执行的成功案例；
有欧美/非洲/东南亚至少1个海外市场风控策略落地经验，能结合市场数据说明差异化策略的分析逻辑与执行过程；
精通风控系统核心模块，具备Axure原型设计、PRD撰写及需求评审经验，能基于数据分析结果清晰定义系统模块支撑策略执行的交互逻辑；
擅长将数据分析结论转化为可落地的策略执行方案与技术需求，兼顾风险控制与用户体验；
精通SQL进行复杂查询、数据清洗与聚合分析，能高效处理亿级交易数据，精准提取策略执行核心指标；
熟练使用Python进行数据建模与分析，能通过用户行为埋点数据开展全链路漏斗分析，定位策略执行痛点并输出数据支撑的优化建议；
具备A/B测试设计与分析能力，能设计策略对比实验，通过统计显著性检验确定最优执行方案；
深入了解设备指纹、AI欺诈模型、规则引擎的底层数据逻辑，能与算法团队协作，基于业务数据验证模型对策略执行的支撑效果；
熟练使用Tableau/Power BI搭建策略执行监控看板，能将风控数据转化为清晰图表；了解Hadoop、Spark等大数据框架，能通过分布式计算提升海量数据分析效率者优先。
策略设计与产品需求落地
1.1全链路风控策略构建：
针对本地化支付等海外业务场景，基于交易历史数据、用户行为数据、市场风险数据，通过SQL/Python开展多维度深度分析，精准识别欺诈、洗钱、账户安全风险特征，将分析结论转化为可落地的全链路风控策略；
输出包含数据逻辑、指标定义、执行步骤的标准化风控系统产品需求文档（PRD），明确策略执行的触发条件与数据验证标准；
确定风险评分模型核心变量及权重，定义实时监控引擎的数据触发阈值与执行响应机制规划策略配置后台数据分析模块，明确与支付网关、清算系统的数据对接规则，保障策略执行中数据流转的完整与及时。
1.2风控系统迭代与落地：
主导风控系统功能升级，基于交易通过率、风险拦截率等核心数据趋势分析，定位系统对策略执行的支撑短板，牵头技术团队完成风险规则引擎数据算法优化、多维度数据看板开发、自动化决策工具数据分析模块搭建，确保系统高效支撑策略执行；
推动策略配置模块化设计，基于历史策略调整效果数据，输出策略参数调整分析报告，支持业务团队通过数据看板自助分析参数调整方向，实现策略动态优化与快速落地。策略效果监控与系统优化。
2.1数据驱动策略迭代：
实时追踪策略执行核心指标，运用SQL按用户层级、交易时段、支付渠道、策略模块进行数据钻取，结合设备指纹、地理位置、用户行为埋点数据，通过Python开展用户旅程分析与异常模式识别，精准定位策略执行漏洞；
输出包含数据佐证、执行优化路径、预期效果测算的方案，明确触发数据逻辑与执行步骤；使用Tableau/Power BI搭建可视化监控看板，实现指标实时刷新与异常预警，定期通过数据建模生成策略执行效果评估报告，量化策略对业务的影响，为迭代提供数据支撑。
2.2系统功能闭环优化：
根据策略执行反馈数据，通过数据挖掘反向驱动系统功能迭代，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/东南亚等目标市场，通过SQL分析各市场支付习惯数据及当地风险数据，设计可配置且适配本地执行的规则模板，明确模板参数的数据分析依据；
建立多市场风险特征库，通过Python进行跨市场风险数据对比分析，沉淀设备异常登录IP关联、跨时区高频交易时间规律等通用风险识别策略，形成可复用的数据模型与执行标准，支撑多市场策略快速落地。
3.2监管合规功能转化
持续跟踪目标市场监管政策，将合规条款转化为可执行的系统数据需求与策略规则；
设计风控系统数据合规模块，确保交易与用户数据存储、分析符合当地法律，搭建策略执行合规追溯模块，记录每笔交易触发的策略、执行结果及数据来源，支持监管审计时快速调取合规数据。
任职要求：
3年以上海外支付风控产品设计经验，具备数据分析、策略设计、落地执行、效果复盘，全链路实战经历，主导过至少1个风控系统从0到1落地或大规模迭代项目；
能通过数据建模解决跨境支付典型风险，可提供数据驱动策略执行的成功案例；
有欧美/非洲/东南亚至少1个海外市场风控策略落地经验，能结合市场数据说明差异化策略的分析逻辑与执行过程；
精通风控系统核心模块，具备Axure原型设计、PRD撰写及需求评审经验，能基于数据分析结果清晰定义系统模块支撑策略执行的交互逻辑；
擅长将数据分析结论转化为可落地的策略执行方案与技术需求，兼顾风险控制与用户体验；
精通SQL进行复杂查询、数据清洗与聚合分析，能高效处理亿级交易数据，精准提取策略执行核心指标；
熟练使用Python进行数据建模与分析，能通过用户行为埋点数据开展全链路漏斗分析，定位策略执行痛点并输出数据支撑的优化建议；
具备A/B测试设计与分析能力，能设计策略对比实验，通过统计显著性检验确定最优执行方案；
深入了解设备指纹、AI欺诈模型、规则引擎的底层数据逻辑，能与算法团队协作，基于业务数据验证模型对策略执行的支撑效果；
熟练使用Tableau/Power BI搭建策略执行监控看板，能将风控数据转化为清晰图表；了解Hadoop、Spark等大数据框架，能通过分布式计算提升海量数据分析效率者优先。
2026-06-29 13:19
IP属地：北京
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