滴滴反作弊策略专家工程师(J250731016)

1、主导滴滴海外外卖业务的风控战略规划与体系构建，深度洞察业务模式、流程及系统架构的潜在漏洞，推动产品技术、业务运营及全球团队协同设计高可扩展的风控策略架构，确保风控能力与业务发展的对齐； 2、前瞻性研判复杂业务场景（如新商业模式试点）中的潜在作弊风险，主导设计全局性数据埋点与采集体系，通过机器学习、图计算及行为建模等大数据分析方法，系统性量化风险敞口与业务影响，输出行业领先的风控洞察； 3、领导跨职能团队（如数据工程、算法研发等）开展深度作弊挖掘与对抗攻坚，构建作弊者画像图谱与动态行为模型，设计多维度、自适应的大规模反作弊策略体系，并持续通过模型迭代与机制优化实现风控效果的显著提升； 4、主导构建业务风控的全域指标体系与实时监控预警系统，推动与数据工程团队共建自动化风控决策平台与可视化作战系统，实现风险识别、策略部署与效果评估的闭环管理，确保全球业务的高效安全运行； 5、负责风控前沿技术探索与方法论沉淀，主导跨区域风控能力迁移与标准化建设，培养核心风控人才，提升团队整体专业影响力。

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。作为国际化业务风控策略专家，你将负责设计、优化并落地针对全球不同市场的账号安全与反作弊策略。你的工作将直接打击黑产、防止欺诈、提升平台生态健康度，在控制风险的同时，找到风险控制与业务增长的最佳平衡点，支持业务在全球范围内安全、稳健地扩张。 核心职责 1. 深入理解全球各区域的业务模式、用户行为和黑产特点，构建本地化的账号生命周期风控策略，包括但不限于注册、登录、交易、补贴活动等环节的反欺诈、反垃圾账号体系。 2.主导调查和应对新型账号欺诈攻击（如批量注册、盗号、刷单套利等），通过数据分析定位风险漏洞，并快速推出防控方案。 3.建立核心风险指标监控体系，定期分析策略效果。利用SQL、Python等工具进行深度数据分析，将风险趋势、特征转化为可执行的策略规则或模型特征。 4.与数据科学、算法工程、产品、运营及当地业务团队紧密合作，推动风控策略与产品功能的顺利上线与迭代。 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。

我们是快手商业化反作弊算法团队，致力于打造极致安全感的广告环境，守护平台与广告主的核心利益。我们依托海量数据，融合AI与大数据技术，持续与黑灰产进行智能化攻防对抗。在这里，你不仅是算法专家，更是广告安全健康的守门人，与业界顶尖工程师共同推进AI驱动的风控创新 你将参与的技术领域包括： - 异常/离群点检测（Anomaly / Outlier Detection） - 半监督 / 无监督学习（Semi-supervised / Unsupervised Learning） - 大规模图挖掘（Large Scale Graph Mining） - 智能体技术（AI Agent） 加入我们，你将亲历： 1、前沿攻防 · 技术探索：深度介入亿级用户行为数据，揭秘广告行业多元作弊手法。以创新的Anomaly Detection、Graph Mining 等模型为“武器”，打造高效精准的反作弊攻防体系，让作弊无所遁形； 2、智能风控 · 体系构建：主导智能化风控指标和监控体系的搭建，实时感知风险动态。通过Data-Driven Decision Making，让算法驱动每一次业务进化； 3、极致算法 · 持续进化：持续打磨算法性能，专注模型精准率、召回率与处理效率的极致提升。攻克高并发、复杂商业场景下的算法稳定性与可靠性难题； 4、行业先锋 · 技术引领：紧跟AI Agent、Graph Mining等前沿技术，探索最前沿的反作弊风控解决方案。持续技术创新，推动公司风控能力领跑行业。

1. 基于数据分析和数据挖掘，对于虚假身份、冒用身份等各类身份安全风险持续迭代策略； 2. 基于专家经验和风险特征，提炼并搭建各类风险身份画像体系； 3. 基于风险画像，建设异常行为检测和风险感知能力，挖掘潜在风险； 4. 协同上下游团队，深入风险联防联控合作机制；