阿里巴巴智能风控策略工程师
任职要求
1. 数学、统计、计算机、信息安全、人工智能等相关专业硕士或以上学历； 2. 良好的数据处理、分析与数据化运营能力，熟练使用至少一种专业分析工具，如Python，R，SAS，SQL等，有LLM（大语言模型）应用、Prompt Engineering、RAG 等相关项目实践…
工作职责
1. AI驱动防御：运用机器学习、特征工程、AI相关技术，设计并迭代针账号盗用、身份冒用、互联网诈骗、交易作弊、内容违规等场景的风控策略，推动“规则+模型”双引擎驱动。 2. 智能对抗感知：通过多智能体协同，构建更智能、更高效的风险感知、攻击溯源与快速响应体系。 3. 动态风控与体验平衡：基于用户分群、风险分类开展主动/分层服务，保障业务健康发展，提升用户安全感。 4. 智能风控生态建设：协同产品与技术团队，推进AI 大模型、知识图谱等新技术在风控场景落地的标注化机制、流程和产品。
1、基于消费信贷的业务特点，结合策略研发全生命周期的各环节需要，设计并研发包括但不限于准入、分层、授信、拦截等环节需要的策略研发工具，提高策略研发速度和精度； 2、综合利用算法&数据&工程能力，借助AI构建风控策略研发智能体，为风控策略专家提供各环节需要的自动化研发、测算、分析工具，沉淀相关工具并构建各种自动化业务流程； 3、与风控策略专家、算法科学家深度合作，基于新一代AI技术，构建具备自迭代能力的风控量化策略研发智能体。
1、 具备较高的政策和风险的敏感度，对账号、交易、营销活动、欺诈、跨境等场景的风险进行分析和评估，构建全面的、准确的云上业务安全风险治理的策略体系； 2、 基于业务理解进行数据分析，探索风险特征，设计并产出风险策略、风控算法模型，并持续优化与迭代策略与模型的预测效果； 3、 沉淀分析思路与策略方法，提炼产品需求，与相关团队（如技术开发团队）协作并推动自动化策略的落地，能力的升级； 4、 主动挖掘违规线索、用户和团伙，通过数据分析梳理、摸排线索间的关系，打击黑灰产业链，解决业务痛点。
1、 具备较高的政策和风险的敏感度，对账号、交易、营销活动、欺诈、跨境等场景的风险进行分析和评估，构建全面的、准确的云上业务安全风险治理的策略体系； 2、 基于业务理解进行数据分析，探索风险特征，设计并产出风险策略、风控算法模型，并持续优化与迭代策略与模型的预测效果； 3、 沉淀分析思路与策略方法，提炼产品需求，与相关团队（如技术开发团队）协作并推动自动化策略的落地，能力的升级； 4、 主动挖掘违规线索、用户和团伙，通过数据分析梳理、摸排线索间的关系，打击黑灰产业链，解决业务痛点。
1、参与商业化广告（包括电商、生活服务、短剧等）风控策略的设计与落地，持续提升商业变现效率与广告主体验； 2、探索大模型在风控场景（风险识别、风险处置）中的落地应用，包括不限于自动化策略、大模型审核等方向，推动产品智能化升级； 3、通过数据分析定位机审漏判/误判问题，推动机审与人审协同闭环，持续降低人工审核比例； 4、参与风控相关平台工具的需求梳理与产品迭代，编写 PRD，与算法、工程、运营等团队协作，推进需求按时落地。