希音资深算法工程师（电商账号风控方向）
任职要求
教育背景： 计算机、数学、统计学、电子信息等相关专业本科及以上学历，硕士或博士优先；专业技能：熟悉常用的机器学习、深度学习算法（如XGBoost、LightGBM、CNN、RNN等）及相关工具（如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等）、图挖掘算法；具备较强的数据处理与分析能力，熟练使用Python/Scala/Java等编程语言；有大规模数据处理经验，熟悉Hadoop、Spark等分布式计算框架者优先； 3.行业经验：对电商风控、账号安全、反…
工作职责
负责搭建和优化 SHEIN 平台账号风控策略与算法模型，包括但不限于账号安全、反作弊、欺诈检测、团伙挖掘等领域；利用机器学习、深度学习及相关数据分析技术，对用户行为和交易数据进行实时监控与分析，识别可疑行为和潜在风险；与业务、产品和风控团队紧密合作，定义并完善风控指标体系，持续跟进风险案例并制定对应策略；设计并实现高效、稳定的风控数据处理流程，包括数据清洗、特征工程、模型训练及线上预测部署；持续跟踪电商行业风险趋势及新技术发展，及时更新和升级风控算法与策略，提升整体防控能力。
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。作为国际化业务的风控策略专家，你将深度参与构建与优化我们全球业务的账号安全体系。你需要深刻理解不同国家和地区用户的行为差异、黑产攻击模式以及本地化支付习惯，设计并实施精准的风控策略，在保障用户体验的同时，有效打击欺诈、作弊和账号盗用等风险，为业务的健康增长保驾护航。 核心职责 1.负责设计、开发并迭代适用于各国际市场的账号注册、登录、交易及活跃度等全生命周期的风控模型。 2.深入分析异常行为数据，调查新型欺诈模式（如批量注册、刷单套利、账号盗用、跨境黑产攻击等），并形成有效的对抗方案。 3.利用SQL、Python等工具进行深度数据分析，监控核心风险指标，评估策略效果，并通过数据驱动进行模型调优。 4.与业务方、产品、技术等上下游团队紧密合作，深入理解需求，提供最优的身份解决方案，驱动技术方案落地。 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。
1、负责搭建和优化 SHEIN 平台账号风控策略与算法模型，包括但不限于账号安全、反作弊、欺诈检测、团伙挖掘等领域； 2、利用机器学习、深度学习及相关数据分析技术，对用户行为和交易数据进行实时监控与分析，识别可疑行为和潜在风险； 3、与业务、产品和风控团队紧密合作，定义并完善风控指标体系，持续跟进风险案例并制定对应策略； 4、设计并实现高效、稳定的风控数据处理流程，包括数据清洗、特征工程、模型训练及线上预测部署； 5、持续跟踪电商行业风险趋势及新技术发展，及时更新和升级风控算法与策略，提升整体防控能力。
搜索相关性优化负责电商搜索链路（召回/粗排/精排）的相关性建模，提升用户体验。聚焦 降低 bad case（无关、劣质、不完整结果），提升结果的准确性与覆盖率。异常 case 治理构建 相关性异常检测与纠偏机制，减少用户“搜不到 / 搜不准”的情况。通过语义匹配、Query 理解、意图识别等手段，优化长尾、模糊、歧义搜索请求。前沿算法探索与应用应用 大规模预训练模型（LLM）等技术，提升搜索体验。探索 query rewrite / query expansion / re-ranking 技术，改善搜索结果的精准度与多样性。数据与特征建设挖掘用户行为数据（点击、加购、下单等）以及商品内容特征，建立高质量的特征体系。构建数据闭环，推动 bad case 的自动发现、样本生成与模型优化。
1、搜索相关性优化 *负责电商搜索链路（召回/粗排/精排）的相关性建模，提升用户体验。 *聚焦 降低 bad case（无关、劣质、不完整结果），提升结果的准确性与覆盖率。 2异常 case 治理 *构建 相关性异常检测与纠偏机制，减少用户“搜不到 / 搜不准”的情况。 *通过语义匹配、Query 理解、意图识别等手段，优化长尾、模糊、歧义搜索请求。 3、前沿算法探索与应用 *应用 大规模预训练模型（LLM）等技术，提升搜索体验。 *探索 query rewrite / query expansion / re-ranking 技术，改善搜索结果的精准度与多样性。 4、数据与特征建设 *挖掘用户行为数据（点击、加购、下单等）以及商品内容特征，建立高质量的特征体系。 *构建数据闭环，推动 bad case 的自动发现、样本生成与模型优化。