希音南京-数据安全算法工程师
任职要求
- 至少3年以上工作经验, 拥有计算机相关专业本科及以上学历。 - 具有Python/Java或其他编程语言的编程经验。 - 熟悉了解常见大数据处理和分析技术, 熟悉hadoop/hive等大数据体系, 同时掌握至少一种计算引擎(spark/flink), 掌握如消息队列、ES、red…
工作职责
本职位需要对数据安全、风险缓解技术、和研发工程，有深入的技术理解和丰富的实践经验，通过数据工程的研发、集成和实施, 构建风险监测模型, 搭建数据安全风险运营平台，量化展示风险和推动决策。应熟悉软件工程行业标准和最佳实践，具备数据开发、数据分析、策略/算法落地的工程能力。 - 领导数据防泄漏、用户异常行为检测的的策略/算法开发实施全方位工作。负责技术调研、系统设计、策略/算法开发、维护迭代、和商业系统集成等，以监控和保护企业敏感数据。 - 应用机器学习、数据挖掘、统计建模等方法进行用户实体行为分析(UEBA), 建立用户画像, 挖掘潜在数据泄漏风险并解决数据安全问题。 - 跨地区跨团队合作, 根据数据安全合规和风险管理要求，提供可视化和可量化的安全运营数据支持，满足公司业务的数据安全需求，保护公司和客户数据。 技能和
1. 负责动力故障预警监控闭环的整体方案设计、失效案例原因分析、测试验证方案设计等； 2. 负责动力电池失效案例分析，包括失效模式、失效表现、数据表征等； 3. 负责动力电池故障预警算法开发，通过电池机理分析、运用大数据/AI等方法进行电池故障和性能状态预测，预估电池安全与性能状态。
1、流量作弊识别与打击，负责识别和防御虚假流量（包括刷量、点击欺诈、爬虫等），构建流量护城河，保障业务数据真实有效。 利用海量设备数据、行为数据，建立高效的作弊检测与拦截系统。 2、算法设计与模型优化 基于传统机器学习、深度学习、图算法及无监督/半监督等方法，持续迭代反作弊模型。 结合业务场景优化模型的召回率、准确率和实时响应性能。 3、风控策略与系统建设 配合策略运营团队制定风控规则，搭建反作弊感知系统与智能决策平台。 推动设备风险画像建设，包括设备指纹采集、异常设备识别与黑产特征挖掘。 4、数据分析与风险挖掘 使用SQL、Python等工具进行海量数据分析，发现潜在作弊模式。 探索关联图谱等技术进行团伙识别与异常关系网络分析。 5、跨部门合作与技术探索 与产品、运营、策略、研发等团队紧密协作，共同推进风控体系升级。 跟踪行业最新反作弊技术趋势（如LLM、强化学习在风控中的应用），并导入到实际场景。
高级/资深算法工程师（国际支付风控方向），base上海/南京 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。
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。