快手策略算法工程师-【海外安全】
任职要求
1、计算机、统计、数学、等相关专业本科及以上学历，5年以上工作经验； 2、熟悉机器学习、数据挖掘、数据分析、分布式计算中的至少某一方面，有一定的理论研究和实践经验； 3、熟悉Java/Python等语言，熟悉SQL，有良好的编程风格； 4、具有优秀的逻辑思维能力、很强的数据分析和解决问题能力、心态积极、抗压能力强； 5、3年以上互联网安全从业经历，具备账号安全、风控算法、反作弊等相关工作经历者优先。
工作职责
1、深入理解快手业务逻辑，运用数据挖掘、机器学习、深度学习等技术，构建风控策略体系，提升风险管理水平，为业务保驾护航； 2、基于风控数据体系，挖掘多维度特征（包括并不限于：用户、IP、设备等）、构建用户画像和用户质量等级，应用于业务反欺诈、渠道反作弊等业务安全领域； 3、基于各种关系网络数据，运用图挖掘算法，挖掘用户设备关联度、亲密度等特征，构建风险感知和异常团伙挖掘能力； 4、深入探索业务数据，创新性的思考和发现问题，并提出有效解决方案。
职位描述 【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。 【关于团队】 安全策略（算法），预防对平台和用户有重大影响的事件，需要应对不同国家不同业务发展阶段的多重风险，是国际化出行业务的核心技术和竞争力。结合国际化业务特点，我们已将深度学习、小样本学习和拒绝推断等技术应用在当前业务中，正在推动多模态模型的探索与落地。团队氛围开放积极，有机会与国内外各部门业务与技术进行日常交流学习。 【岗位职责】 1. 负责国际化安全方向的基本策略与建模工作：运用小样本学习、常规机器学习 深度学习等机器学习算法完成对完成对国际业务在各海外市场的安全保障功能，包括行前、行中和行后危险状态的识别和预测，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. 搭建和迭代安全预防方法论和策略运营体系：如情景预防，时空预防等。 3. 安全算法智能化：利用最优化，生成对抗、时空模式挖掘等多种问题抽象与建模手段，推动安全预防智能化的落地。
负责搭建和优化 SHEIN 平台账号风控策略与算法模型，包括但不限于账号安全、反作弊、欺诈检测、团伙挖掘等领域；利用机器学习、深度学习及相关数据分析技术，对用户行为和交易数据进行实时监控与分析，识别可疑行为和潜在风险；与业务、产品和风控团队紧密合作，定义并完善风控指标体系，持续跟进风险案例并制定对应策略；设计并实现高效、稳定的风控数据处理流程，包括数据清洗、特征工程、模型训练及线上预测部署；持续跟踪电商行业风险趋势及新技术发展，及时更新和升级风控算法与策略，提升整体防控能力。
我们是谁 我们是蚂蚁国际风控团队——既是深耕全球支付安全领域二十年的行业领航者，更是由新生代科技精英组成的创新突击队。以中国智慧筑基，以全球视野拓疆，我们正用智能风控技术来重构行业新生态，为全球200+国家地区的跨境支付和金融服务提供以AI为新底座的风控核心能力。我们的荣誉： 1.iDASH国际隐私计算竞赛冠军 2.新加坡金融峰会大奖AI TOP4 3.乌镇互联网大会精品案例 4.在AAAI、KKD、SIGIR、EMNLP、WWW、ACM等顶会均有论文发表 为何选择我们： 1.核心业务：蚂蚁国际在近年不断开拓的新战场，在欧洲、东南亚、中东、美洲等全球布局并在几乎所有业务域实现了高速增长。作为支付和金融服务的核心能力，蚂蚁的风控能力和AI智能化水平在国内海外都是行业标杆的存在。加入我们，加入职场发展的快车道。 2. 技术空间：跨境支付和金融服务的风控问题涉及复杂的业务形态和行业知识，如何通过AI革命性地改变现有模式是实现普惠服务的关键。我们聚焦于探索和落地大模型和智能体的落地实践，挑战具有全球行业影响力的技术难题，培育面向未来的核心竞争力。 3.国际化机遇：全球范围的AI行业顶尖专家带你成长的同时让你有更多看世界的机会。你可以与全球精英一起共事，团队25%的海外员工；蚂蚁国际在全球20多个国家有办公室，并有充分高回报的海外外派机会。 我们的研究方向： 1.大模型强化学习后训练及复杂推理前沿探索 2.多智能体与复杂任务自主规划能力探索 3.多模态大模型推理决策 4.图像AIGC深度伪造检测 大模型创新应用团队是蚂蚁国际风控的创新前沿，由多个经验丰富的算法工程师组成的精英团队，致力于大模型的创新及其在风控场景的应用。我们希望打造风控推理大模型，并在风控调查，风险定性决策中进行深度探索。这需要建设风控领域行业推理大模型、基于Multi-Agent和强化学习的智能风控决策系统， 分析无代码化AI助手等方面的算法深度攻坚，基于大模型的人工智能体解决实际业务痛点。勇于探索及突破前沿大模型能力边界。 职位描述： 1. 负责大模型技术前沿技术跟踪、创新和落地； 2. 设计并构建风控领域最有效的知识体系、知识图谱等任务，实现风控及相关行业知识的高效注入； 3. 探索并设计风控调查场景下，最优奖励学习和强化学习策略，并协助团队完成风控推理大模型建设； 4. 设计并有效进行多智能体的能力突破，提升多智能体在复杂场景的自主规划能力，高效完成风控调查所需的信息采集和对客交互。
T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目，继承“阿里星〞的使命与愿景，面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘，面向2025年10月后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天，通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景，探索和实践最前沿的Al技术，在有价值的业务场景落地技术成果。 1.负责原生多模态统一大模型的数据构建、模型结构和训练策略设计等工作，包括统一编码器和网络结构设计，合成数据策略，以及跨模态融合训练策略等。 2.通过方案的优化设计帮助模型有持续scale up能力，助力模型在多模态理解和生成任务上实现sota。 3.通过后训练强化学习提升多模态对齐、多模态推理思考能力，激发模型在下游跨语音、视觉等应用场景中的潜力。 T-Star实习可以带给你什么？ ꔷ ①加入前沿技术探索队伍，参与顶级课题研究，有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper