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字节跳动资深研发工程师-商业风控

社招全职5年以上A152927地点:北京状态:招聘

任职要求


1、5年以上风控业务经验,熟悉后端开发、模型部署、模型接口调用、数据存储等常用工程模块,并有实际业务场景应用经验,业务运用熟悉,对风控有强烈热情;
2、熟悉Python/Java/C++/Go等语言;熟悉Hive、Spark等常见的数据…
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工作职责


1、负责对广告客户的数据建立挖掘系统,例如从落地页中提取商品信息,关联品牌库,存储客户画像等;
2、针对产品提出的业务策略,开发相应模块,帮助系统减少风险案例;
3、帮助风控平台建立新的审核模块,例如开发审核特定商品的组件。
包括英文材料
后端开发+
Python+
Java+
还有更多 •••
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社招5年以上产品类-平台型

我们正在寻找一位具备深厚数据产品经验、跨业务视野和系统化规划能力的高级/资深数据产品专家,负责推动高德地图在大数据分析、用户理解、行为洞察与数据治理等领域的平台级产品建设。该角色将主导多个关键数据产品的战略规划与落地执行,打造面向未来的数据驱动型基础设施, ● 【数据应用落地业务场景】 ○ 负责北斗平台(包含经营分析、行为分析、供给分析、各类业务专题场景等) 的产品架构设计与演进规划,满足业务针对各类分析场景的业务应用价值落地。 ● 【数据资产管理】 ○ 面对数据供给者团队,建立一套简易高效率的资产维护工具,帮助数据供给者高效、高质量地维护数据资产。并作为平台方推行资产分级管理和数据运营机制。 ● 【可信资产门户】 ○ 打造企业级官方权威数据资产字典,正式推出。作为全公司统一的数据目录和知识库,它将帮助大家低门槛、快速地发现、理解、评估所需数据, ● 【智能化探索落地】 ○ 面向数据使用者,并向AI 智能化、 Agent 进化(数据应用方向)。 实现分析师的智能分身Agent, 可落地接管数据常寻与分探索类场景, 数据对外进行全面推广应用。实现分析师的智能分身Agent落地,并为Agent的使用量和准确度负责 期望带来的关键改变 你将不仅是平台的建设者,更是数据价值的定义者与推动者。我们期待你带来以下层面的关键突破: ● 【 从“报表工具”到“智能决策引擎”的跃迁】 ○ 打破传统BI仅做数据展示的局限,构建具备高级归因、异动预警、预测推演、自动洞察能力的下一代分析平台,让数据主动说话。 ● 【从“数据生产”到“数据消费”的全局视角重构】 ○ 建立以业务价值为导向的数据服务体系,实现数据从“被查询”到“被推荐”、“被调用”、“被集成”的转变,显著提升数据使用效率与覆盖率。 ● 【 从“单点能力”到“平台通用化”的升级】 ○ 打造具备高度抽象能力和横向复用性的数据平台产品,支撑高德多条业务线(导航、出行、本地生活 等)共性需求,避免重复造轮子。 ● 【 从“被动响应”到“前瞻引领”的思维进化】 ○ 超越“接需求—做功能”的模式,能够基于业务发展趋势提前布局数据能力建设,例如预判新业务场景所需的数据模型与分析框架。 ● 【 从“工程实现”到“商业影响”的价值闭环】 ○ 推动数据能力深度嵌入业务链路(如通过用户画像优化投放ROI、通过路径分析提升转化率),形成可量化、可持续的数据驱动增长机制。

更新于 2026-01-15北京
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社招技术

负责多条业务线每日上千万的订单交易撮合,重点解决高并发计算,海量数据处理,高可用架构等难点问题,调研先进机器学习相关算法,提高交易效率,部门内部技术氛围好,业务高速扩展,上升空间广阔。 1、通过构建全平台的供需调节、听单推荐、最佳听单路径等核心能力来提升交易效率、司乘体验; 2、构建基于效率、体验、人群、场景等多目标下的实时推荐架构、高并发计算,策略管理框架等难点问题,同时为业务、策略构建先进的机器学习、分层并发实验等能力,提高迭代效率与产品能力; 3、优化滴滴定价方向业务策略架构,持续优化策略研发效率,需求交付效率,设计建设高稳定性、高并发、高可用的系统架构,支持公司商业化目标的落地; 4、深钻定价补贴业务,打造横向支撑B、C端定价补贴的基础能力系统

更新于 2025-08-07北京
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社招6年以上核心本地商业-基

1.负责美团存储中心多个存储产品的运管平台及存储生态产品的设计、开发和维护工作,保障系统的稳定性和性能; 2.负责美团存储中心多个存储产品的稳定性保障、资源管理、变更管控、风险管理等; 3.负责包括硬件、网络、操作系统、存储等的一体化可观测建设 、智能运维方向前沿技术的研究等

更新于 2025-06-18北京|上海
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社招3年以上技术

1、需求分析与方案设计:深度理解国际化客服系统商业化需求,结合业务目标设计技术方案,参与需求评审与技术可行性分析。 2、核心功能研发:参与客服商业化相关系统模块的开发与优化,保障系统高可用、高性能运行。 3、技术架构优化:对现有客服技术架构进行评估与升级,引入前沿技术解决客户诉求和问题,确保系统满足业务快速发展需求。 4、跨部门协作:与产品、运营等团队紧密合作,共同推进客服商业化项目落地,从技术角度提出业务优化建议,提升项目整体效益。 5、技术难题攻克:解决客服商业化过程中的复杂技术问题,如系统模块的能力抽象设计,租户数据隔离、智能化应用等,推动技术创新与突破。

更新于 2025-11-17杭州