滴滴高级反作弊策略工程师(J250423009)
任职要求
1. 统招本科及以上学历，计算机或数学等相关专业； 2. 2年及以上的反作弊策略工作经验，对业务和数据敏感； 3. 熟悉Python/Mysql/Hive/Hadoop/Spark，能对海量…
工作职责
1. 深入理解滴滴国际化外卖的业务模式、流程和系统架构，发现潜在作弊风险点，和产品技术、业务运营高效沟通，设计合理的风控策略架构； 2. 独立思考业务场景可能存在的作弊风险，设计合理的数据埋点体系，通过大数据分析，定量识别潜在的风险和业务影响； 3. 与相关团队紧密配合，通过大数据挖掘，找到作弊者的行为特点，快速形成有效的打击策略，持续迭代优化某个业务或场景的风控效果； 4. 针对某个业务或场景建立合理的指标体系和，在对抗过程中不断完善防控体系。
1. 深入理解滴滴海外业务模式、流程和系统架构，和相关产品技术、业务运营高效沟通，设计合理的数据仓库架构。 2. 充分利用滴滴现有的各种数据仓库及反作弊处理平台，设计、开发和维护高效、可扩展的大数据处理系统，以支持安全反作弊业务的数据驱动决策和业务发展。设计并优化离线/实时数仓模型（如 ODS、DWD、DWS、ADS 分层），支持实时报表、监控和风控等场景。 3. 对多源异构数据（日志、事件消息、API、爬虫数据等）进行清洗、解析和结构化处理，提取关键业务信息。解决数据清洗中的 脏数据、格式混乱、缺失值、重复数据 等问题，提升数据质量。与数据开发、算法、业务团队协作，理解需求并构建高效的数据处理流程。 4. 跟踪大数据领域的新技术、新工具，不断探索并引入以提升团队的技术能力和项目效率。优化流式计算任务的 资源利用率（如 Flink 任务调优、Kafka 分区策略调整）。 5. 国际化安全反作弊技术团队其他开发工作。
【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性
1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计，包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设，包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统，打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理，提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具，建设可观测性体系
关于我们： 滴滴国际化Fintech业务，是滴滴国际化战略的重要组成板块。近年来，滴滴Fintech在拉美地区积极探索和开展电子支付、信贷、信用卡、商户收单等业务，为当地用户带来更便捷、优质、更高性价比的金融服务。我们诚挚邀请真诚、可靠、勇于挑战的您和我们一起，携手并肩，拥抱金融出海的浪潮，和滴滴Fintech一起快速成长。 职位描述： 1、参与并完成风控平台基建研发，包括决策引擎、特征平台、核身、模型、名单、图数据库、监控平台、Databus等多个方向 2、建设提效工具，提升风控研发流程的效率。 3、积极跟其他团队沟通和配合，推动项目进展，讨论并提出有建设性的意见。