小红书电商风控算法工程师

1. 参与字节跳动电商风控算法的设计与优化，为每一位用户、达人和商家保驾护航； 2. 通过表征学习、图模型、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术，提升问题发现的效率，从而快速阻断风险，优化电商社区生态各项指标； 3. 挖掘和分析海量电商内容和用户行为表现数据，进行用户长短期画像建设，提升模型的精准性和召回面； 4. 结合内容电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的内容电商风控算法体系。

1、负责字节跳动电商场景作弊风险的发现与治理； 2、利用电商内容，结合机器学习、深度学习等算法，优化电商社区生态各个指标。

1、理解快手电商相关的业务模式和系统架构，发现潜在的作弊风险点，并制定合理的风控策略架构； 2、独立负责电商某个场景的作弊风险，设计合理的数据埋点体系，通过大数据分析，定量识别潜在的风险和业务影响； 3、针对电商某个业务场景建立合理的指标体系，在对抗中不断完善监控体系，形成可视化的监控系统； 4、与其他相关团队紧密配合，通过大数据挖掘，寻找作弊者的行为特点，快速形成有效的打击策略，持续迭代并优化风控效果。

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。