快手大模型应用开发工程师（金融支付）-【电商】（杭州）
任职要求
1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能、自然语言处理或相关专业； 2、熟悉机器学习、大模型等相关基础理论，熟悉大模型的发展路径，熟悉大模型的微调和评估方法，有大模型应用全流程实际落地经验（如智能客服、智能审核诊断等大模型应用）优先； 3、熟悉并能合理运用后端研发常用技术包括而不限于：存储、缓存、消息、搜索、微服务等，对大模型技术熟悉，对Prompt、RAG、Agent应用范式有调优、落地经验者优先； 4、具备大模型与后端应用领域结合落地经验（如服务化、性能优化、可用性优化），对金融支付业务领域有一定熟悉了解者优先； 5、具有良好的沟通能力和跨团队协作能力，热衷于追求技术创新，对解决有挑战性的问题充满激情。
工作职责
1、负责大模型在金融支付方向的应用落地，支持达成业务以及技术的指标； 2、负责大模型在智能营销、智能推荐、智能风控等业务领域的应用落地，降低平台运营成本、助力金融支付业务达成目标； 3、负责大模型在智能监控、智能巡检、智能Oncall等技术领域的应用落地，降低平台运营成本、提升金融支付系统稳定性； 4、负责大模型在工程领域的应用落地范式的探索，积极探索微调、检索增强、提示词工程等技术，跟进业内大模型应用趋势。
1. 基于电商行为、支付数据、位置轨迹及关系网络等对全球用户、商户进行深入的分析及挖掘，构建全球用户及商户画像。 2. 构建知识图谱，利用文本摘要、文本生成等算法技术，搭建起全球化的营销运营内容体系。 3. 基于跨境支付、境外本地站点等国际业务场景及特点，设计搜索、推荐及营销引流等算法模型及策略，提升用户体验和转化效果，帮助用户增长及商家成长。 4. 利用深度学习、时序预测等技术帮助国际更加安全、高效的实现资金流动性、外汇及金融监督等管理。 5. 全面了解蚂蚁国际业务发展，提供基于机器学习、深度学习、文本挖掘、复杂网络等算法方案解决复杂的实际业务问题。
1、负责大模型在金融支付方向的应用落地，支持达成业务以及技术的指标； 2、负责大模型在智能营销、智能推荐、智能风控等业务领域的应用落地，降低平台运营成本、助力金融支付业务达成目标； 3、负责大模型在智能监控、智能巡检、智能Oncall等技术领域的应用落地，降低平台运营成本、提升金融支付系统稳定性； 4、负责大模型在工程领域的应用落地范式的探索，积极探索微调、检索增强、提示词工程等技术，跟进业内大模型应用趋势。
我们正在寻找一位热衷于数据算法质量的专业人士，加入我们的团队，共同提升数据算法的整体质量。以下是您将承担的主要职责： 1）质量保障与测试设计：根据数据算法的整体架构和业务需求，设计全面的质量保障和测试策略，不断优化我们的数据算法质量体系。 2）文档编写与经验沉淀：负责编写测试分析文档，确保数据采集、ETL、指标加工、数据回流、算法模型、产品应用等各环节的质量。 3）技术创新与问题解决：参与解决测试过程中的复杂技术问题，推动质量工具、测试技术及研发测试过程的创新，提升测试工作效率。 4）日常监控与应急响应：参与数据算法线上任务的日常监控和运维保障工作，及时发现并处理生产风险，消除或降低对业务的影响。 5）风险治理与能力提升：分析识别业务风险，沉淀风险治理能力，推动风险治理措施落地，提升整体质量保障。 6）质量和风险意识培养：培养团队成员的质量风险意识，定期进行质量培训和指导，提升团队整体质量水平。
1.风险建模与算法开发 研发实时/离线的反欺诈、反洗钱（AML）和信用风险模型，覆盖信用卡、电子钱包、加密货币等支付场景。 应用机器学习（如GBDT、深度学习、图神经网络）和规则引擎，提升欺诈检测准确率并降低误杀。 针对跨境支付特点（如汇率波动、多国合规要求）优化风险策略。 2.数据驱动风控 挖掘用户行为、交易链路、设备指纹等数据，构建风险特征体系 通过大数据分析（如Spark/Flink）识别新型欺诈模式（如跨境套现、团伙作案） 3.系统落地与迭代 推动风控算法在实时决策引擎（如Drools/Fraud Ranger）中的部署，确保毫秒级响应 设计A/B测试框架，监控模型效果（如召回率、误判率），持续迭代策略 4.跨团队协作 与合规、产品、国际业务团队合作，确保风控方案符合当地法规（如GDPR、PSD2） 输出风控技术文档，向非技术部门解读算法逻辑与风险趋势