快手机器学习算法工程师-安全方向
任职要求
1、硕士及以上学历，具有大数据挖掘和机器学习的项目经验； 2、熟练使用 Python/R，Hive，Spark等大数据处理工具及调优； 3、掌握数据挖掘和机器学习的算法，并能熟练应用； 4、优秀的数据敏感能力，敏锐而富有耐心； …
工作职责
1、统一建设信息安全的数据基础能力，如指纹、画像、资产等； 2、负责信息安全各种场景中使用大数据及机器学习解决问题的落地，如漏洞挖掘、入侵检测、恶意行为分析等。
负责面向安全业务场景的大模型能力建设，包括但不限于以下方向： 1. AI for security，利用AI技术增强网络安全和数据保护等领域的防御能力。在自动化威胁检测、分析和响应、DevSecOps等场景提升效率和攻防对抗能力； 2. Security for AI，保护AI应用系统安全，保护其免受攻击和滥用。
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。
1. 负责滴滴国际化出行治理场景的策略模型设计、建设、开发、应用落地、持续迭代优化。 2. 尝试各类特征工程方法，挖掘集团内外部数据，优化策略模型效果。 3. 数据算法创新，了解并跟进业界领先的机器学习、图算法和大模型进展，在业务场景中灵活使用并取得创新。
1.负责B站游戏业务安全相关数据统计、分析、挖掘工作。 2.通过玩家画像、行为轨迹、团伙关系等方式，探索大模型与黑产特征融合在业务安全领域的结合，达到游戏安全场景对深度推理、指令跟随等能力的增强要求。 3.持续跟踪AI大模型领域（如openAI、Llama、Deepseek等）在安全领域的前沿进展，不断探索新的算法和模型架构，提升安全大模型的竞争力。 4.与产品、运营、数据等团队紧密合作，帮助优化业务决策过程。