滴滴数据挖掘资深算法工程师(J250625027)
任职要求
1. 本科以上学历，数学、计算机、通信相关专业，2年以上工作经验 2. 有交通、时空等领域数据挖掘经验，掌握回归/聚类/树模型/深度模型等基础算法 3. 熟练使用Pytorch/Xgboost/…
工作职责
利用滴滴海量的出行数据，对道路状态、交通流量、司机驾驶习惯等进行建模， 使用数据挖掘和机器学习技术发现路网变更情报和行程异常风险，提升滴滴用户的出行体验和平台效率。
团队介绍 我们是「哈啰-普惠用车算法」团队，负责哈啰四轮车核心定价及交易算法的研发，致力于打造最前沿的大规模智能定价及交易引擎。通过极具效率的智能实时决策能力，提升司乘交易效率，为集团核心经营指标增长提供巨大助力。 在这里，你可以参与高度智能的定价及交易引擎的建设，深度参与大规模机器学习、因果推断算法的优化工作 在这里，你可以运用业务分析能力和商业洞察，优化价格及交易策略，为大规模双边交易市场提供增量的爆发点 在这里，你可以运用高度抽象的技术思维持续优化定价引擎的仿真系统、分析系统的建设，挑战业界深层次难题 职位描述 1.研究并迭代大规模分布式深度因果算法及深度学习算法，持续提升定价及交易系统的关键性能 2.研究商业决策相关算法，基于真实商业模型不断提高实时决策的准确性，精准动态调节城际/市内出行大环境 3.建设和优化定价及交易引擎的仿真、分析系统，持续为集团核心经营指标增长提供稳定、高效的基础能力 4.能够基于业务诉求和新场景冷启动需求，快速制定策略方案并优化策略效果，适应复杂多变的实际业务场景 5.能够结合产品和运营诉求，提供完整策略解决方案，推动多方合作人员高效落地，并结合实际业务效果快速迭代
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。
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。