阿里巴巴阿里国际站-高级风控算法工程师-杭州
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机科学、统计学、数学或相关专业。 2、1年以上相关工作经验，有风控算法背景者优先。 3、熟悉机器学习算法，包括有监督无监督模型训练、LLM/VLM等，具…
工作职责
1、负责风控策略的算法设计与开发，构建高效的风险评估模型，为业务提供决策支持。 2、利用大数据技术进行风险特征挖掘，优化风险识别和预测能力，降低业务风险。 3、与业务团队紧密合作，理解业务需求，将风控策略转化为可执行的算法解决方案。 4、持续监控和优化风控模型的性能，确保模型的稳定性和准确性。 5、参与风控系统的架构设计，提升系统的自动化和智能化水平。
1. 深入理解业务，从账号、设备、行为多个维度建立风险防控体系，对账号、支付、社交等多个环节上的黑灰产风险进行治理。 2. 建立黑灰产的情报发现、风险监测及预警能力，协助业务做好黑灰产风险预判及管控。 3. 利用序列建模、图神经网络等相关技术，持续提升风控运营效率。
1. 负责淘宝天猫集团安全部行为风控算法建设，在反欺诈、反作弊、恶意行为等场景提供业务算法支持； 2. 对淘宝天猫集团海量业务数据进行分析与挖掘，灵活使用传统机器学习、深度学习算法（图算法、自监督表征、异常检测等）、大模型刻画风险，对反欺诈、反作弊、恶意行为等场景的黑恶行为进行精准识别与感知，并通过有效手段进行风险治理与对抗； 3. 有独立Agent研发能力，可以基于大模型构建智能Agent体系，包括工具调用（Tool Use）、任务规划、多Agent协作等核心策略的设计与优化。熟练掌握检索增强（RAG）流程，包括索引构建、召回优化、知识融合、上下文管理等增强方法。深入跟踪前沿技术，并在业务场景中验证和落地。
1.参与金融风控大模型方案的设计、研发和优化。利用大模型技术，研发融合海量金融风控场景特征+样本+模型知识的通用基座大模型，提升大模型在金融场景的风险识别效果； 2.参与金融风控大模型预训练、后训练与上线部署，提升大模型落地效率和效果； 3.响应客户需求，协助完成大模型风控建模需求，确保模型在不同金融场景中的高效适配； 4.分析和处理大规模金融数据，提取有效特征以支持大模型训练和评估； 5.与团队成员合作，撰写行业标准和技术文档，分享研究成果和最佳实践，持续提升大模型行业影响力； 6.跟踪金融科技、大模型和机器学习领域的最新进展，持续提升大模型性能和创新能力。
在深入理解滴滴海外业务模式、流程和系统架构的基础上，支持业务安全风控模型训练框架的开发、优化，包含但不限于： 1. 优化模型训练相关的资源及效率，从数据处理、模型计算等多角度全链条开展优化； 2. 建设数据生产系统、模型训练工具及算法评估工具，涵盖数据清洗、增强、合成与标注全流程； 3. 构建数据版本管理与回溯系统，实现数据集迭代过程的可追踪性; 4. 支持大模型在仿真、标注等环境中的服务化部署与验证，持续探索Agent数据飞轮的最佳实践，助力业务模型快速迭代。