携程资深风控策略算法工程师(MJ029070)
任职要求
1、经验与领域认知 4-8 年互联网风控/安全领域经验，有头部互联网公司风控策略工作经历优先。 精通设备指纹特征、行为序列分析、账号风控、营销反作弊等至少 2 个领域，有处理千万级 DAU 平台风控经验者加分。 2、技术能力 必备：Python/SQL，熟练使用 LR/XGBoost/LightGBM 等机器学习框架，有特征工程与模型调优经验。 加分：Spark/Flink 实时计算、Graph Embedding、风控引擎…
工作职责
1、风控策略实时对抗 主导账号安全（B端和C端盗号/虚假注册）、营销反作弊（群控羊毛党/演唱会黄牛）等业务线的风控策略体系建设，通过策略+模型+AI 的多层防御架构，实现99%+ 的风险拦截准确率和90%+的召回。 基于TB级用户行为数据（设备画像、行为序列、关系网络），构建知识图谱与实时风险评分模型，动态识别新型攻击模式。 2、攻防对抗与技术研究 跟踪黑产最新技术（如模拟器批量注册、OCR绕过验证码、营销反作弊绕过），设计自动化攻击检测告警与防御方案。分析黑产利益链，联动产品/运营团队优化业务流程（如注册流程、营销活动规则），从业务源头降低风险。
1、负责支持滴滴金融信贷的风险算法研发，深刻理解具体的业务场景，设计研发具备良好区分度和解释性的模型； 2、深度挖掘海量平台数据及外部数据，开发有风险区分度的有效变量； 3、负责不同业务线、不同场景下的模型体系的搭建，分层、立体地支持相应场景的业务指标达成；
关于我们 滴滴自2018年初收购巴西出行平台99开始，正式启动了国际化战略。目前，滴滴的国际业务覆盖了拉美、亚太和非洲的14个国家，为当地市场提供以出行为主、涵盖外卖和金融的多样化服务。作为国际化业务的风控策略专家，你将深度参与构建与优化我们全球业务的账号安全体系。你需要深刻理解不同国家和地区用户的行为差异、黑产攻击模式以及本地化支付习惯，设计并实施精准的风控策略，在保障用户体验的同时，有效打击欺诈、作弊和账号盗用等风险，为业务的健康增长保驾护航。 核心职责 1.负责设计、开发并迭代适用于各国际市场的账号注册、登录、交易及活跃度等全生命周期的风控模型。 2.深入分析异常行为数据，调查新型欺诈模式（如批量注册、刷单套利、账号盗用、跨境黑产攻击等），并形成有效的对抗方案。 3.利用SQL、Python等工具进行深度数据分析，监控核心风险指标，评估策略效果，并通过数据驱动进行模型调优。 4.与业务方、产品、技术等上下游团队紧密合作，深入理解需求，提供最优的身份解决方案，驱动技术方案落地。 5.沉淀综合账号风险及各地区的特征与对抗经验，构建高效的风控引擎，提升全球风险感知与拦截能力。
高级/资深算法工程师（国际支付风控方向），base上海/南京 1.支付风险识别与防控 ●负责跨境电商业务中支付风险的全面识别与防控，重点治理欺诈（盗卡、盗账户 友好欺诈）等方面风险，确保支付全链路安全可靠。 ●利用数据分析和机器学习技术，精确识别支付风险，建立有效的风控模型体系。 2.风控模型全链路管理 ●主导支付风控模型的全链路开发与上线工作，包括需求调研、风险探索、方案设计、模型开发、系统集成、部署上线、效果评估、持续优化和监控预警。 ●与产品、工程、业务团队紧密合作，确保风控模型精准全面覆盖业务场景，并能够及时应对市场变化。 3.前沿技术应用与创新 ●深入探索全球各大市场的新型支付作弊行为，利用多模态大数据进行风险评估与预测。 ●应用异常检测、集成学习、强化学习、序列模型、图模型、大规模预训练模型等前沿技术，提升风险识别的准确率和召回率。
1、负责快手直播场景违规风险识别的策略开发及模型训练工作，设计与优化高效、精准的风控策略体系，为亿万用户的安全体验保驾护航； 2、深入理解直播业务和风险态势，主导构建和持续迭代涵盖大模型机审、人机协同优化、高危信号召回等多层级的智能风控策略体系，平衡治理效果、体验与成本； 3、推动建立面向直播治理的数据体系，包括但不限于直播风险指标体系、主播/直播间评价体系、内容标签体系等，能够快速发现并定位潜在风险直播间及异常行为； 4、构建科学的实验评估体系，持续监控、分析和量化策略/模型效果，并基于数据驱动进行快速迭代； 5、能够快速响应突发风险事件，并设计相应的算法策略进行有效防控和对抗。