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、反欺诈等领域有一定的理解或实践经验;具有相关风控产品或策略设计、研发、上线运营经验者优先; 4.综合素质:良好的数据敏感度和业务洞察力,能够快速理解业务逻辑并从数据中提炼核心问题;具备良好的沟通能力和团队协作能力,能与跨部门团队高效合作;具备强烈的责任心和主动性,能根据业务需求和风险变化快速响应和调整策略。加分项(非必需):在顶会或期刊发表过相关论文或有算法竞赛获奖经历;熟悉电商生态(订单、支付、营销、活动、物流等)的业务流程及常见的风险场景;具备海外电商或跨境业务风控经验。
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。
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、负责电商流量策略相关算法的落地和优化,包括但不限于新品冷启、爆款打造等,与运营、产品、分析等团队深度合作,持续优化流量效率和平台生态; 2、负责流量分配调控系统的建设,与产品协作将算法能力平台化;
1.支付风险识别与防控 ●负责跨境电商业务中支付风险的全面识别与防控,重点治理欺诈(盗卡、盗账户 友好欺诈)等方面风险,确保支付全链路安全可靠。 ●利用数据分析和机器学习技术,精确识别支付风险,建立有效的风控模型体系。 2.风控模型全链路管理 ●主导支付风控模型的全链路开发与上线工作,包括需求调研、风险探索、方案设计、模型开发、系统集成、部署上线、效果评估、持续优化和监控预警。 ●与产品、工程、业务团队紧密合作,确保风控模型精准全面覆盖业务场景,并能够及时应对市场变化。 3.前沿技术应用与创新 ●深入探索全球各大市场的新型支付作弊行为,利用多模态大数据进行风险评估与预测。 ●应用异常检测、集成学习、强化学习、序列模型、图模型、大规模预训练模型等前沿技术,提升风险识别的准确率和召回率。