滴滴资深/高级反作弊策略工程师-杭州(J250427012)
任职要求
1. 本科及以上学历,计算机或数学等相关专业; 2. 1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,能对海量数据进行高效分析; 4.能快速发现问题和解决问题,思维开阔,有自驱力,能主动思考和学习,有良好的发散思维、逻辑思维和结构化思维; 5.极致执行,能接受挑战和承压能力强,有英语沟通能力更佳。
工作职责
【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。 岗位职责: 1. 深入理解滴滴海外出行的业务模式、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,在对抗过程中不断完善监控体系,与数据工程团队配合,形成可视化的监控系统快速发现作弊。
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。
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。
高级/资深算法工程师(国际支付风控方向),base上海/南京 1.支付风险识别与防控 ●负责跨境电商业务中支付风险的全面识别与防控,重点治理欺诈(盗卡、盗账户 友好欺诈)等方面风险,确保支付全链路安全可靠。 ●利用数据分析和机器学习技术,精确识别支付风险,建立有效的风控模型体系。 2.风控模型全链路管理 ●主导支付风控模型的全链路开发与上线工作,包括需求调研、风险探索、方案设计、模型开发、系统集成、部署上线、效果评估、持续优化和监控预警。 ●与产品、工程、业务团队紧密合作,确保风控模型精准全面覆盖业务场景,并能够及时应对市场变化。 3.前沿技术应用与创新 ●深入探索全球各大市场的新型支付作弊行为,利用多模态大数据进行风险评估与预测。 ●应用异常检测、集成学习、强化学习、序列模型、图模型、大规模预训练模型等前沿技术,提升风险识别的准确率和召回率。