滴滴资深安全策略工程师(J250604012)
任职要求
1. 本科及以上学历,计算机或数学等相关专业,有设备风险标签加工、SDK设备信息使用等工作经验优先。 2. 具备2年及以上设备指纹特征/端风控/业务风控/业务安全/数据分析等工作经验。 3. 熟悉Mysql/Hive/Hadoop/Spark,能对海量数据进行高效分析。 4. 对业务和数据敏感,能快速发现问题和解决问题。 5. 思维开阔,有良好的发散思维、逻辑思维和结构化思维。 6. 具备较强的风险评估和识别能力、良好的数据敏感度、责任心及沟通协作能力。
工作职责
1. 深入理解滴滴的业务模式、交易流程和系统架构,发现潜在的作弊风险点,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. 基于SDK采集的设备信息,通过机器学习算法,为 Android/iOS/H5/小程序生成设备标识。 3. 通过用户行为数据的采集和分析,实现人机识别,并结合采集信息,对可信设备标识生成设备、环境、行为等相关的风险标签和风险评分。 4. 独立思考某个业务环节或场景可能潜在的作弊风险,设计合理的策略体系,通过大数据分析,定量识别潜在的风险和业务影响。 5. 应用先进的数据挖掘、统计模型、机器学习等方法,结合数据分析,研究发现数据以及业务的异常,作出解释归因和风险告警,并给出风险特征和策略的推荐,推动业务落地。 6. 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,与工程技术团队配合,形成可视化的监控系统快速发现作弊。 7. 有体系化思维,建立储备通用能力并赋能给业务/风控,提升整体风险感知/防控等能力,以及基于通用能力提升效率。
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。