希音资深算法工程师（设备风控）
任职要求
1、3年以上反欺诈＆风控、反作弊算法研发经历，计算机相关专业本科及以上学历，对机器学习、设备指纹等相关领域有浓厚兴趣。 2、具备良好的项目管理能力、业务流程优化和逻辑判断能力，对风险有敏锐感知，善于从数据和case中发现风险特征和灰黑产作弊规律。 3、熟悉 Python/Scala/Java ，具备优秀的编码能力，至少熟悉一种常见的机器学习／深度学习平台。 4、有钻研精神，对安全风控有热情，主观能动性强，能适应快速变化的业务需求，具备良好的团队合作精神和沟通技巧
工作职责
1、设备指纹ID算法的设计和研发，基于设备的硬件、网络、环境等设备信息及用户行为数据，根据机器学习/深度学习算法等多种技术手段，生成设备唯一标识。 2、广泛的平台覆盖能力，基于Web、H5、Android、Ios等平台生成对应平台的设备指纹ID。 3、不断优化各终端设备指纹ID算法，保证设备指纹的唯一性和稳定性达到要求。 4、设备风险分的开发和应用，实现对终端设备上的风险环境识别、风险检测及风险分析。
1、风控策略实时对抗 主导账号安全（B端和C端盗号/虚假注册）、营销反作弊（群控羊毛党/演唱会黄牛）等业务线的风控策略体系建设，通过策略+模型+AI 的多层防御架构，实现99%+ 的风险拦截准确率和90%+的召回。 基于TB级用户行为数据（设备画像、行为序列、关系网络），构建知识图谱与实时风险评分模型，动态识别新型攻击模式。 2、攻防对抗与技术研究 跟踪黑产最新技术（如模拟器批量注册、OCR绕过验证码、营销反作弊绕过），设计自动化攻击检测告警与防御方案。分析黑产利益链，联动产品/运营团队优化业务流程（如注册流程、营销活动规则），从业务源头降低风险。
1、负责企业级数据安全与防泄露能力的设计与建设。 2、参与安全对抗与设备风控模块的设计与研发实现。 3、设计并参与安全运营流程，对安全事件进行分析与响应。
1. 深入理解滴滴的业务模式、交易流程和系统架构，发现潜在的作弊风险点，和产品技术、业务运营高效沟通，设计合理的风控策略架构。 2. 基于SDK采集的设备信息，通过机器学习算法，为 Android/iOS/H5/小程序生成设备标识。 3. 通过用户行为数据的采集和分析，实现人机识别，并结合采集信息，对可信设备标识生成设备、环境、行为等相关的风险标签和风险评分。 4. 独立思考某个业务环节或场景可能潜在的作弊风险，设计合理的策略体系，通过大数据分析，定量识别潜在的风险和业务影响。 5. 应用先进的数据挖掘、统计模型、机器学习等方法，结合数据分析，研究发现数据以及业务的异常，作出解释归因和风险告警，并给出风险特征和策略的推荐，推动业务落地。 6. 针对某个业务或场景建立合理的指标体系，在对抗过程中不断完善监控体系，与工程技术团队配合，形成可视化的监控系统快速发现作弊。 7. 有体系化思维，建立储备通用能力并赋能给业务/风控，提升整体风险感知/防控等能力，以及基于通用能力提升效率。
1. 负责从攻击角度对公司的业务、风控策略进行红蓝攻防对抗演练，以攻促防。 2. 负责各端的逆向分析工作，包括还原具体流程、算法和反混淆等。开发提效工具和难点攻坚。 3. 负责分析黑灰产的攻击方式和工作原理，协助打击黑灰产。 4. 负责系统架构、开发、迭代等工作，不限平台和前后端开发。