滴滴(资深)风控算法工程师_滴滴国际化安全业务(J250515020)

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。作为国际化业务的风控策略专家，你将深度参与构建与优化我们全球业务的账号安全体系。你需要深刻理解不同国家和地区用户的行为差异、黑产攻击模式以及本地化支付习惯，设计并实施精准的风控策略，在保障用户体验的同时，有效打击欺诈、作弊和账号盗用等风险，为业务的健康增长保驾护航。 核心职责 1.负责设计、开发并迭代适用于各国际市场的账号注册、登录、交易及活跃度等全生命周期的风控模型。 2.深入分析异常行为数据，调查新型欺诈模式（如批量注册、刷单套利、账号盗用、跨境黑产攻击等），并形成有效的对抗方案。 3.利用SQL、Python等工具进行深度数据分析，监控核心风险指标，评估策略效果，并通过数据驱动进行模型调优。 4.与业务方、产品、技术等上下游团队紧密合作，深入理解需求，提供最优的身份解决方案，驱动技术方案落地。 5.沉淀综合账号风险及各地区的特征与对抗经验，构建高效的风控引擎，提升全球风险感知与拦截能力。

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。

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。