快手金融风控策略算法实习生-【电商】

1、结合互联网大数据能力和金融业务场景需求 ，构建信用评分、反欺诈等风控模型/策略； 挖掘平台内部和外部数据，构建和完善用户画像体系； 2、参与风控建模全流程，包括但不限于标签定义、特征工程、模型训练、模型评估、调优等； 3、搭建风险监控体系，对资产质量，风险指标进行监控，通过模型/策略对异常指标进行定位分析和解决。

ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：依托抖音集团的科技能力和产品，我们为抖音电商、生活服务、直播等场景提供金融服务，为抖音用户提供更好的支付、消费金融、保险等金融服务。科技创新，普惠大众。 1、负责日常策略相关数据分析、特征加工、策略评估工作； 2、构建监控报表，对异常波动进行风险识别并进行风险提示和预警； 3、梳理业务相关数据分布与逻辑、构建多维度用户画像辅助业务策略。

-深入理解商业产品、用户产品、金融交易等风控业务。 -综合应用机器学习、数据挖掘、NLP等技术解决各类风控问题 -负责对风控策略及模型进行迭代、研究与探索，建设业内领先的风控算法系统 -负责用各类分析方法对业务数据、用户数据等进行分析挖掘

1. 算法设计与优化：根据业务需求，设计并优化推荐、定价、风险控制等策略算法，提升业务决策效率和效果； 2. 数据分析与建模：通过分析海量数据，提取用户行为特征，构建机器学习模型，解决业务场景中的实际问题； 3. 策略调优与迭代：基于线上策略表现，进行模型调优和迭代优化，持续提升算法的精度和效果； 4. 跨部门协作：与产品、运营、工程等团队紧密合作，推动策略在业务中的落地与实现； 5. 模型监控与维护：搭建策略模型的监控体系，确保模型的稳定性和实时性，及时处理模型的偏差与异常； 6. 前沿技术探索：持续关注和研究行业前沿的算法技术，并应用于业务场景。