得物资深风控算法工程师-大模型（上海/杭州）
任职要求
1.算法基础 ：深入理解大模型技术栈（Transformer、LoRA、RLHF），至少主导过1个LLM落地项目； 2.工程能力 ：熟练使用PyTorch、TensorFlow、LangChain等框架，掌握大模型微调工具（Hugging Face、vLLM）。具备分布式训练经验（DDP、DeepSpeed），熟悉模型服务化（Triton、TF Serving）； 3.业务理解 ：熟悉电商风控反作弊、反欺诈等场景的业务逻辑与数据特点（如用户画像、交易图谱）。掌握风控指标设计，能平衡风险与用户体验。
工作职责
1. 负责风控领域大模型相关应用的模型选型、研发、调优与落地。 2. 结合具体风控业务场景，构建基于大模型的风险防控能力，优化反欺诈、反作弊等风控场景的防控能力。 3. 实现风控大模型的高效部署（量化、蒸馏、剪枝），满足风控场景业务性能和系统性能响应要求。
高级/资深算法工程师（国际支付风控方向），base上海/南京 1.支付风险识别与防控 ●负责跨境电商业务中支付风险的全面识别与防控，重点治理欺诈（盗卡、盗账户 友好欺诈）等方面风险，确保支付全链路安全可靠。 ●利用数据分析和机器学习技术，精确识别支付风险，建立有效的风控模型体系。 2.风控模型全链路管理 ●主导支付风控模型的全链路开发与上线工作，包括需求调研、风险探索、方案设计、模型开发、系统集成、部署上线、效果评估、持续优化和监控预警。 ●与产品、工程、业务团队紧密合作，确保风控模型精准全面覆盖业务场景，并能够及时应对市场变化。 3.前沿技术应用与创新 ●深入探索全球各大市场的新型支付作弊行为，利用多模态大数据进行风险评估与预测。 ●应用异常检测、集成学习、强化学习、序列模型、图模型、大规模预训练模型等前沿技术，提升风险识别的准确率和召回率。
1.支付风险识别与防控 ●负责跨境电商业务中支付风险的全面识别与防控，重点治理欺诈（盗卡、盗账户 友好欺诈）等方面风险，确保支付全链路安全可靠。 ●利用数据分析和机器学习技术，精确识别支付风险，建立有效的风控模型体系。 2.风控模型全链路管理 ●主导支付风控模型的全链路开发与上线工作，包括需求调研、风险探索、方案设计、模型开发、系统集成、部署上线、效果评估、持续优化和监控预警。 ●与产品、工程、业务团队紧密合作，确保风控模型精准全面覆盖业务场景，并能够及时应对市场变化。 3.前沿技术应用与创新 ●深入探索全球各大市场的新型支付作弊行为，利用多模态大数据进行风险评估与预测。 ●应用异常检测、集成学习、强化学习、序列模型、图模型、大规模预训练模型等前沿技术，提升风险识别的准确率和召回率。
1. 负责阅文集团风控平台的用户风控策略的需求对接、开发、落地与维护； 2. 协助业务部门与产品一起，抽取用户的各种行为画像数据，构建风控模型策略，提升风控能力，降低业务场景整体风险；
1、负责字节跳动生活服务风控平台建设，持续丰富平台功能，优化系统稳定性和性能，并保障迭代效率； 2、建设风险感知、识别、治理能力，与产品运营、算法等团队高效配合，帮助风控策略高效生产、评估和落地，有效控制业务风险； 3、指导和培养人才，完善和优化研发流程，制定合理的技术规划，提升后端研发团队的技术影响力和行业竞争力。