滴滴国际事业群IBG（2）-算法实习生

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。

1.宏观供需预测相关数据分析，评估现有模型预测效果，对badcase进行深入分析，引导下一轮迭代优化 2.宏观供需预测算法开发优化，结合业界前沿案例，实现市场指标预估的优化提升，优化特殊日期，天气下预估效果 3.根据业务需求，进行制定指标未来6周，小时/天/周维度的预测

1.算法探索：增长项目CTRCVR预估，因果推断技术探索应用与沉淀 2.基础建设：包括但不限于监控系统搭建、经营特征挖掘

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。