腾讯微信安全-大模型风控算法工程师
任职要求
1.硕士及以上学历，人工智能相关专业优先； 2.有扎实机器学习理论基础，熟练掌握C++/Python编程语言；对图模型和图算法，大规模图计算实践经验者优先； 3.具备大数据处理的基本知识，能熟练进行大规模数据清洗预处理和基本分析，熟练使用Spark/MapReduce等大数据框架开发者优先； 4.具备扎实的数学基础，如概率论、线性代数、微积分等，能够熟练运用数学工具解决算法问题；对大模型和AI技术应用落地有强烈好奇心，能通过快速学习掌握新技术； 5.有业务安全或风控业务经验者优先。
工作职责
1.研发基于大规模社交关系图的团伙恶意账号识别算法并落地到微信基础产品业务； 2.制定方案并建设精细化微信安全账号画像系统，提升账号安全治理精度和运营质量； 3.探索大模型与社交关系特征融合在业务安全领域的结合，包括但不限于图预训练，图提示学习等。
1.利用大模型等技术手段对业务进行垂直领域建模，识别和挖掘微信业务内的风险，制定安全风控策略与解决方案，保证微信生态内的用户账号支付安全； 2.利用大模型等技术手段完善微信安全风控体系的建设，包括但不限于RAG等知识库的构建、多智能体的应用、基于大模型的风险态势的感知、风险团伙的自动化挖掘扩散体系、效能工具的建设等。
1.深入研究电商业务场景，基于大模型技术搭建智能化风控算法体系，实现对违禁品的信息风险精准识别与预警； 2.持续优化大模型风控算法，通过数据挖掘、模型训练与调优，提升模型对复杂电商信息风险的识别能力和泛化能力； 3.与产品、运营等团队紧密协作，结合业务需求和行业动态，制定并完善电商信息安全策略，为电商业务健康发展保驾护航； 4.建立机审与人审协同的风控机制，快速响应和处理电商信息安全事件，降低风险对用户和业务的影响； 5.跟踪大模型技术前沿动态，探索新技术在电商信息安全风控领域的应用，推动风控技术的创新与升级。
1.深入研究电商业务场景，基于大模型技术搭建智能化风控算法体系，实现对违禁品的信息风险精准识别与预警； 2.持续优化大模型风控算法，通过数据挖掘、模型训练与调优，提升模型对复杂电商信息风险的识别能力和泛化能力； 3.与产品、运营等团队紧密协作，结合业务需求和行业动态，制定并完善电商信息安全策略，为电商业务健康发展保驾护航； 4.建立机审与人审协同的风控机制，快速响应和处理电商信息安全事件，降低风险对用户和业务的影响； 5.跟踪大模型技术前沿动态，探索新技术在电商信息安全风控领域的应用，推动风控技术的创新与升级。
1.研发多模态安全垂类大模型，涉及模态包括不限于图片，视频，行为序列特征，关系特征，大模型能理解各类特征和行业规则，用于内容安全审核和账号风控打击； 2.针对大模型应用行算法优化，包括但不限于数据处理加速、模型训练效率提升、推理速度优化等，确保大模型能够在实际应用场景中有效落地； 3.探索多模态大模型前沿技术在安全领域的结合和落地，包括强化学习，领域知识注入，跨模态信息对齐，预训练技术等。