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1. 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； 2. 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； 3. 与数据、产品、技术团队深度合作，建设风险引擎中台能力。
带领团队搭建国际资金运营体系和相应资金运营平台的建设 带领团队优化国际客户资金流动性管理、资金监管合规及清结算核算账务运营 带领团队日常资金清结算策略和流程制定，包括但不限于渠道对账、异常单处理、资金头寸调拨、渠道路由管理、商户清结算等 流动性管理及长期能力建设:管理资金的归集与调拨，确保资金流动性，系统建设相关工作 资金分析与预测：搭建资金分析与预测模型，并推动系统落地；定期对资金情况进行分析，输出业务改进和优化建议，并协调产品技术及时解决各类出入金问题 负责中国客资团队人员管理
核心创意方案产出： 负责滴滴集团及旗下各业务线（网约车、代驾、货运等）核心营销活动、大型节点（如周年庆、CNY等）的 Key Visual (KV) 视觉定义与设计执行。 品牌视觉体系塑造： 深度参与滴滴品牌视觉标识（VI）的进化与维护，确保在全渠道、多媒体触点下的品牌调性统一，并具备高度的识别度与美感。 整合营销创意引领： 配合业务目标，从美术视角出发产出具备传播力的 Big Idea，主导线上 H5、社交媒体视觉、线下大型快闪/户外媒体的视觉呈现方案。 视觉标准与审美把控： 建立并输出高质量的美术审美标准，指导并审核外包供应商或内部团队的创意产出，确保“滴滴出品”的视觉水准处于行业领先地位。 创意方法论输出： 沉淀品牌创意与美术表现的专业方法论，通过分享与带教，提升中台设计团队在视觉表现和品牌逻辑上的专业厚度。
1. 负责审核系统的产品运营，基于风险治理诉求，评估审核链路可行性评估建议，并推动审核、质检、培训、人员管理与任务分发等基础能力的落地，提升使用体验和效率。 2. 参与重点审核平台重构及智能化应用项目，包括做单辅助、审核标准知识库和案例中心等；完成业务调研、需求设计、上线验收和效果评估，推动方案落地。 3. 结合业务数据和一线反馈定位问题，协同治理、算法、产品、研发及交付团队持续迭代。
1、深度开展租车行业生态监控与市场研究，建立行业价格敏感因子分析体系，实时洞察价格波动、供需变化、竞争态势等核心变量，为租车经营策略决策提供数据支撑 2、搭建商家经营生态分析框架，构建商家健康度评估模型与租赁资产数据分析体系，定期产出资产健康度和经营分析报告，通过数据挖掘发现影响收益的关键因素，为商家分层运营和生态治理提供策略建议 3、搭建资产及拉新侧资源投入产出分析框架，对不同策略进行精细化评估，确保资源精准配置；联动产品、运营、销售等团队推动策略落地，建立问题闭环管理机制，确保洞察转化为业务成果
1.负责保险相关系统技术架构规划设计，同业竞品调研，快速应对业务变化和趋势，推动架构优化落地； 2. 参与保险核心模块（渠道，用户流程，中后台，风控，ai）设计和开发； 3. 参与业务痛点、技术难题攻关、大型复杂项目技术方案设计评审； 4. 联动产品业务团队，整合公司内外技术产品和平台能力，形成完整解决方案； 5. 通过技术升级提升研发效率、稳定性质量、性能、成本优化
职位描述 1、负责滴滴金融离线和实时特征链路迭代和开发；充分挖掘金融相关数据，和营销、算法、策略、业务团队合作，共同提升金融业务模型和策略效果； 2、负责金融特征生产框架的设计和实现，搭建完善特征管理体系，构建高效特征迭代流程，支持业务长期迭代； 3、挖掘更丰富的金融业务相关数据，利用特征提取和建模方法充分挖掘特征的有效性，提升模型效果，促进业务快速增长； 4、通过AI应用相关技术，充分发挥数据价值，挖掘金融特征，提升模型效果&业务效果；
岗位职责 1、聚焦信贷风控、反欺诈核心场景，核心负责AI智能体（Agent/Multi-Agent）的架构设计、功能开发、迭代优化与生产落地，搭建适配信贷全流程的风控智能体体系；制定风控智能体的应用标准、落地规范与运维标准，保障智能体服务稳定、合规、高效运行，赋能风控业务智能化升级。 2、专注风控智能体能力搭建与优化，独立完成Multi-Agent智能体编排、工具技能配置、记忆机制迭代、提示词工程优化等核心工作；搭建信贷风控全流程Agent自动化智能链路，覆盖风控智能审核、风险研判、异常识别、策略执行、数据分析复盘等场景，全面提升信贷风控业务自动化、智能化水平。 3、持续跟进智能体架构、Multi-Agent协同、工具调用、智能规划、大模型工程化等前沿技术，结合信贷贷前准入、贷中风险监控等真实业务场景，开展技术预研、方案设计、POC验证与规模化落地。 4、深度联动业务、产品、研发团队，精准拆解信贷风控业务需求，将大模型、Agent智能方案与风控审核、风险识别、风险预警、逾期管控等业务环节深度融合，推动AI智能化能力规模化落地复用。
1、负责公司安全类数据的统计、监控、分析，建立运营数据分析模型，开展因果推断，深入剖析，提出并推动落地策略优化建议； 2、基于对业务场景的理解，通过量化分析或业务模拟的方式寻找机会点，输出专项洞察并推动落地，产出业务洞察，提供科学决策，比如供需平衡、运营分层等问题； 3、通过业务模型、用户分层、业务诊断，深挖业务需求等方法，推动分析结论转化为可量化业务成果，督促改善效果，帮助管理安全链条的各类关键数据，驱动业务优化迭代; 4、基于数据分析用户行为数据，主导核心业务指标体系设计与迭代，完善业务指标定义，利用数据科学衡量业务表现，持续完善用户安全数据体系; 5、基于数据分析成果，为业务部门和策略部门提供分析和业务优化建议，与业务和技术部门协同进行相关系统功能建设; 6、AI 分析能力建设：识别适合自动化的高价值分析场景，推动取数、知识问答、实验评估和业务诊断等工具或 Agent 落地，并建立人工复核、效果评估等运营分析机制。
1.负责整体统筹业务需求的对接和评估，深刻理解需求并与爬虫工程等团队协同设计高效和稳定的方案，跟进方案的落地、上线交付运行的全生命周期流程，通过领域专业度把控整体解决方案。 2.负责对采集数据的质量进行把关，协同质检等团队对采集数据进行清洗、去重、结构化处理，交付完整和高质量的数据 3.在遇到方案故障或数据置信度等问题时，协同多方资源进行跟进和排查，及时周知业务方并给出预期解决的时间，保障任务平稳交付
1、深入研究软件、设备、系统、网络协议等某领域或多领域的安全漏洞，利用逆向工程、模糊测试、静态/动态代码分析等技术，主动发现并验证新的安全漏洞 2、探索应用大语言模型（LLM）技术于 Web 与二进制领域的复杂漏洞挖掘，结合专业知识，设计构建相关自动化工具/流程
1、负责业务全链路数据质量运营，制定数据质检标准、校验规则、抽样策略，覆盖元数据、业务库、报表、指标，保障数据准确性、完整性、一致性、时效性。 2、开展日常数据巡检、异常监控、问题核验；识别数据错漏、逻辑冲突、口径不一致等问题，完成问题归类、根因定位，推动研发、数仓、业务方修复，跟进整改闭环，形成问题台账可追溯。
1、参与数据治理平台具体功能模块的设计、开发和测试，统一元数据管理、数据血缘、数据安全等 2、利用大模型能力，参与数据治理Agent功能开发 3、负责负责平台的日常维护、问题排查和性能优化，保障平台服务的稳定性
负责渠道管理体系的优化与执行，包括政策制定、监督与调整； 对合作渠道商进行全生命周期管理，推动业绩目标达成；通过数据分析发现问题并设计赋能方案； 协调内外部资源推动渠道相关项目落地； 监控渠道商服务质量与合规性； 负责渠道供给稳定性，优化渠道商盈亏模型
1、项目运营：有体系化的项目管理能力，全流程设计和落地项目全生命周期，包括但不限于项目方案输出、项目落地及复盘等全链路工作，掌握横向沟通技能，主动获取资源，推进核心事项，管理项目风险和资源、完成项目落地、实现项目目标、复盘项目结果、沉淀项目资产等； 2、数据分析：拥有数据分析能力，熟练掌握EXCEL、SQL等技能，能够自闭环提取、处理数据和搭建数据看板，通过监控分析数据表征和挖掘背后业务问题，设计和落地对应策略，助力业务提升。
1.负责移动端跨端技术体系建设与落地，覆盖 Flutter / React Native / 小程序容器 / WebView 容器等方向，提升多端体验一致性与业务交付效率； 2.设计并演进跨端混合栈架构，支撑业务扩展性、包括页面路由、状态管理、原生桥接、组件库、设计系统与模块化拆分； 3.主导跨端性能、体验、与稳定性治理，包括但不限如建立启动、帧率、卡顿、Crash、ANR、包体积、发版成功率等北极星指标与防劣化机制； 4.建设跨端工程效能体系，包括脚手架环境工程、CI/CD、自动化测试与灰度发布能力等； 5.推进核心业务端框架到跨端化改造，平衡业务交付速度、代码质量、原生能力与长期维护成本； 6.联动业务应用端 iOS/Android 原生、前端、服务端、QA、产品等团队，制定技术标准； 7.负责跨端相关线上问题定位与复盘，建立监控、告警、回滚和事故闭环机制； 8.承担端架构、Infra、体验、性能方向的技术团队梯队建设和管理； 9.参与制定泛前端技术标准、指标目标等建设； 10.参与制定泛前端AI 工程能力建设。
1. 负责支付系统的测试开发工作，包括需求分析、测试方案设计、执行，自动化建设，沉淀业务测试经验，完善测试知识库，以及参与质量体系建设； 2. 进行线上线下质量分析，从测试与质量角度提出风险预警与优化建议，保障系统的稳定性、业务连续性与合规性； 3. 负责前线业务对接，参与前线路测，打通前线和质量Team信息渠道，消灭认知GAP，使质量保障更加贴合业务； 4. 识别测试痛点、难点以及质量风险点 ，参与质量专项建设，整体提升质量和效率。如配置防控、资金安全、常态化压测、测试环境仿真性、物料可测性、外部银行/支付机构mock 能力等； 5. 探索测试新技术在金融领域的落地应用（如AI用例生成、AI 精准测试、AI 自动化等），持续提升团队测试效率与质量保障能力。
1. 负责新西兰市场的日常运营 —— 本地运营节奏、营销活动与专项项目 —— 并持续分析乘客与司机两端的行为数据，判断什么有效、什么无效、下一步改什么。 2. 作为本地与中台团队之间的枢纽 —— 产品、数据、市场、财务、客服及区域运营 —— 把新西兰市场的真实需求翻译成清晰、有依据的需求，并推动项目落地、跟踪进度到交付。 3. 用 AI 加速工作 —— 把 AI 工具与工作流嵌入分析、报表、监控和日常执行环节，让小团队具备大团队的产出能力。
职位描述 在网约车核心场景（内部经营决策、司机助手）中落地智能体能力，孵化更多业务线的Agent产品，提升产品专业度与体验，形成可复制的 Agent 架构体系。 岗位职责 1、负责司机助手 & 经营助手 等核心智能体（AI Agent）核心架构设计与演进，与产品、算法、平台及业务团队深度协作，在关键技术选型与架构决策中提供专业判断，推动 AI Agent 在复杂真实业务中的规模化应用。 2、设计并落地智能体 记忆与状态管理架构，结合向量数据库与结构化存储，解决长期记忆、上下文压缩与知识演进等关键技术问题。 3、熟悉MultiAgent架构，设计Agent/Tool/skill标准协议，支持工具调用与能力扩展体系（Tool/Skill） 建设，构建Agent开发评测平台，支撑Agent应用快速迭代。 4、规划并推动 AI 应用 数据飞轮体系 建设，覆盖 Case 管理、数据标注平台、模型评测与反馈机制，形成数据驱动的模型持续迭代闭环。
1、负责泛快品类的产品运营工作，包含交易效率优化、B端产品功能优化等重点项目； 2、负责细分品类的B端运营体系搭建，形成符合六座快车司机的B端运营体系。