字节跳动风控算法工程师 - 流量风控
任职要求
1、两年以上算法研发经历，计算机相关专业本科及以上学历； 2、熟悉C++/Java/Python，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； 3、对业务和数据敏感，能够从数据…
工作职责
1、负责整个字节跳动中国区渠道和营销等场景的流量识别和清洗工作，包括渠道、裂变等流量场景的反作弊和识别工作； 2、利用海量设备和行为内容，结合机器学习、深度学习等算法，服务于流量风控领域的迭代和优化工作。
1、负责小红书虚假账号、流量风控(API流量)、设备群控 风险治理 2、体系化构建风险域识别框架，将被动对抗转化为自动对抗 3、负责风险数据梳理和通用特征建设，聚焦用户行为分析、设备指纹、网络接口特征、业务上下文等多维度数据建模 4、对多类风险问题进行算法调研和新算法开发，形成算法库，为算法平台提供支持
1、负责小红书虚假账号、流量风控(API流量)、设备群控 风险治理 2、体系化构建风险域识别框架，将被动对抗转化为自动对抗 3、负责风险数据梳理和通用特征建设，聚焦用户行为分析、设备指纹、网络接口特征、业务上下文等多维度数据建模 4、对多类风险问题进行算法调研和新算法开发，形成算法库，为算法平台提供支持
1、负责整个字节跳动大模型业务线的策略算法工作，解决大模型产品（豆包 、扣子 、星绘 、猫箱）中的流量，内容安全以及社区生态风险问题； 2、深入理解业务和机器学习技术，优化模型&策略，沉淀业务安全画像，并对业务效果负责。
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。