滴滴风控算法ML Ops资深/高级工程师(J251128015)
任职要求
【任职要求】 1. 本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、大数据技术、人工智能、智能科学与技术等专业； 2. 熟悉机器学习或深度学习训练流程，了解常见模型结构及训练原理； 3. 熟练掌握Python，具备工具开发能力，能独立设计并开发训练及评估工具； 4. 熟悉Spark SQL等技术…
工作职责
在深入理解滴滴海外业务模式、流程和系统架构的基础上，支持业务安全风控模型训练框架的开发、优化，包含但不限于： 1. 优化模型训练相关的资源及效率，从数据处理、模型计算等多角度全链条开展优化； 2. 建设数据生产系统、模型训练工具及算法评估工具，涵盖数据清洗、增强、合成与标注全流程； 3. 构建数据版本管理与回溯系统，实现数据集迭代过程的可追踪性; 4. 支持大模型在仿真、标注等环境中的服务化部署与验证，持续探索Agent数据飞轮的最佳实践，助力业务模型快速迭代。
高级/资深后台开发/技术专家（AI算法工程化）-上海南京 1. 算法工程化支持：负责支持跨境治理和商品治理方向的算法工程化落地，包括算法服务化、模型部署、性能优化、A/B测试与监控体系搭建。 2. 系统开发与维护：基于Java与Python开发高性能、可扩展的算法平台和治理系统，保障算法稳定运行和高可用性。 3. 算法研发协同：与算法研究人员、产品经理紧密协作，推动图像理解、NLP、多模态及大模型等算法从研发到线上应用的全流程闭环。 4. 数据与质量评估：建设和维护治理效果数据采集、评估和监控体系，持续迭代优化模型与策略，驱动业务降本增效。 5. 技术方案创新：关注业界最新算法工程化与MLOps实践，推动内部平台能力升级，提升算法迭代效率。
1. 算法工程化支持：负责支持跨境治理和商品治理方向的算法工程化落地，包括算法服务化、模型部署、性能优化、A/B测试与监控体系搭建。 2. 系统开发与维护：基于Java与Python开发高性能、可扩展的算法平台和治理系统，保障算法稳定运行和高可用性。 3. 算法研发协同：与算法研究人员、产品经理紧密协作，推动图像理解、NLP、多模态及大模型等算法从研发到线上应用的全流程闭环。 4. 数据与质量评估：建设和维护治理效果数据采集、评估和监控体系，持续迭代优化模型与策略，驱动业务降本增效。 5. 技术方案创新：关注业界最新算法工程化与MLOps实践，推动内部平台能力升级，提升算法迭代效率。
工作职责 1. 利用LLM/VLM/ML/DM/DL/RL/图模型等技术解决小红书商业化风控场景中的实际问题 2.负责相关问题的分析、算法设计、模型研发以及推动上线，时刻follow与探索前沿技术
1.深入理解金融信贷业务模式，根据业务需求，进行算法的设计和开发，对海量用户数据进行挖掘，优化用户理解等模型效果 2.与团队紧密合作，通过跨部门协作，确保项目进展顺利，实现业务目标 3.针对算法开发中的挑战，提出创新性的解决方案，推动技术沉淀