滴滴数据挖掘资深算法工程师(J250625027)

1.负责国际收单、钱包等场景的支付风险识别&决策模型的选型、开发和优化，负责模型部署应用、维护、监控和升级迭代; 2.深入理解国际支付业务和风险，总结和提炼用户行为序列、欺诈、赌博、洗钱、诈骗等风险特征，并对特征挖掘结果进行评估和验证; 3.负责建模流程优化，提升模型开发和部署效率，降低模型维护成本; 4.基于图算法、时序算法等对用户风险进行识别，在小样本、无样本场景上能够通过无监督、半监督、元学习等算法对风险进行有效识别。 5.研究前沿机器学习算法在支付风控领域的实践和应用。

岗位职责： 1、负责电商风控相关反欺诈、薅羊毛等业务对应算法模型的需求对接、开发、落地与维护； 2、负责风控机器学习算法的研发、评估和实施，包括前沿算法能力搭建与应用等； 3、协助业务部门提升整体风控能力，降低业务场景整体风险； 4、为相关风控业务提供数据挖掘及机器学习方面的模型服务支持。

职位描述 1、基于哈啰数据平台和机器学习平台对普惠用车宏观供需和用户画像开展实践研究以实现业务目标，包括但不限于数据挖掘、数据分析和算法工程落地等； 2，研发和实现统一的供需模型，为跨职能团队提供供需决策能力和闭环策略； 3，沉淀通用的供需数据驱动能力，建设相关的平台系统，提升系统迭代效率和迭代效果； 4，和上下游业务、产品等跨只能团队密切协作，推动产品的进化；

1、支持快速增长的字节跳动生活服务业务的算法支持工作，职责范围包括提高决策信息覆盖，提升转化效率，改善用户体验，探索更高效的商业模式，提升内容理解程度等； 2、利用海量数据搭建业内领先的机器学习算法和架构建模用户反馈，提升用户体验； 3、应用先进的机器学习技术，解决各种内容理解相关性，在线/离线，大数据量/小数据量，长期/短期信号等不同场景中遇到的各种挑战； 4、对用户、作者、商家行为做深入理解和分析，制定针对的算法策略促进生态良性发展。