字节跳动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、负责电商平台全链路（用户、交易、支付、营销、商户、物流）的风险防控策略制定与实施，精准识别并打击交易、营销、商户、用户等领域作弊行为，保障平台交易安全、资金安全、生态健康及用户/商户权益，有效控制资损 2、深入分析电商场景多维度数据，设计、开发并持续优化针对交易欺诈、营销作弊、账户盗用、商户违规、黄牛抢购、恶意套利等核心风险的识别、拦截与管控能力 3、紧密协同电商业务产运团队，建立核心指标，持续监控快速迭代优化策略，提升效果 4、持续监控电商领域黑灰产动态及新型作弊手法，深度风险分析、提炼攻击模式挖掘与特征，提出前瞻性防控方案，参与构建并持续加固电商风控攻防体系

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。