快手机器学习算法工程师-【信息安全】
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、信息安全、应用数学或相关领域； 2、3年以上机器学习算法相关工作经验； 3、精通Python，熟练掌握PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn等至少一种主流机器学习框架； 4、扎实的数据结构和算法基础，具备优秀的编码能力； 5、具备强大的逻辑…
工作职责
1、模型研发与优化： 负责从0到1构建和迭代机器学习/深度学习模型（如：异常检测、图神经网络、自然语言处理、时间序列分析等），应用于恶意代码分类、网络入侵检测、用户行为分析、钓鱼网站识别等具体场景； 2、威胁狩猎与研究： 利用机器学习模型发现未知威胁和攻击模式，参与安全事件的分析与响应，为安全策略的制定提供数据驱动的洞察； 3、大模型智能体的落地：探索大模型结合信息安全领域的应用，如攻击告警自动化处理等； 4、数据探索与特征工程： 深入分析海量安全数据（如日志、流量、恶意样本、威胁情报等），进行数据清洗、特征提取和特征工程，为模型训练提供高质量的数据基础； 5、前沿技术探索： 跟踪学术界和工业界在AI安全领域的最新进展，评估并将有潜力的新技术（如：联邦学习、对抗机器学习、自监督学习等）应用于实际业务，解决诸如样本稀缺、对抗性攻击等挑战。
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。
【岗位职责】 1.参与网约车中安全分单方向的策略体系构建与优化：运用深度学习、小样本学习、多模态融合技术、数据挖掘等，参与搭建网约车安全方向的策略体系，在确保安全出行的同时提升司乘体验，助力业务快速发展。 2.负责网约车中安全分单算法的迭代：使用如生成对抗网络算法、异常检测算法、图神经网络算法等，完善现有安全算法模型；使用数据清洗和增强、特征工程等方法，提升现有模型的准召。
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。