蚂蚁金服蚂蚁集团-量化分析专家-反洗钱
任职要求
1. 本科以上学历，统计、数学、计算机等专业背景，熟知常见的算法模型。 2. 熟练的SQL和Python数据处理能力； 3. 良好的逻辑思维能力、问题解决能力、任务规划落实能力和文字表达能力，能够独立完成风险分析工作（从发现问…
工作职责
1. 具备很强的业务逻辑，核验和管理业务口径的同时，能够将业务逻辑和反洗钱风险评估相结合，针对性的分析各个业务间的洗钱风险和风险漏洞 2. 运用数据化的能力，分析各业务线下不同客群， 渠道，产品，地域的风险行为，从中挖掘出异常风险因子及其潜在的风险表征如信用卡套现、非法集资、毒品、赌博、欺诈等行为，并数字化转换相应的动态监测，进而进行下一步的风险刻画 3. 对客户风险管理和交易风险管理有很强的认识， 通过对当前交易和客户风险监测的逻辑进行分析，不断设计出科学，可解释且稳定的风险监测和风险管理办法 4. 对反洗钱的全球监管逻辑有认识，不断学习监管对反洗钱工作防控逻辑和风险评估方法。 5. 具备新技术，统计模型的理解能力， 能够有效评估新技术对于风险防控的有效性。并能将反洗钱端到端的科技管控方案，对监管和行业阐述。
【职位描述】 1、设计和实现机器学习平台业务系统, 包括工具链/组件等AI基础设施, 落地业务功能需求； 2、高效优化和部署 计算机视觉、语音识别、语音合成、自然语言处理 等业务模型； 3、与公司各算法部门深度合作, 分析业务性能瓶颈和系统架构特征, 软硬件结合优化, 实现极致性能。
1. 负责滴滴金融保险风险场景的模型设计、建设、开发、应用落地、持续迭代优化，为业务风险指标负责。 2. 拆解业务风险指标，转化为模型指标，并为之设定合理的提升目标 3. 尝试各类特征工程方法，挖掘集团内外部数据，加工生成有效特征，优化模型效果 4. 数据算法创新，了解并跟进业界领先的人工智能和深度学习进展，推动新的技术在风控领域落地
-数据库质量保证策略设计 -基于数据库内核架构（如事务引擎、存储管理、并发控制等），设计覆盖功能、性能、稳定性、安全性和灾难恢复的综合性测试策略 -针对极端场景（如硬件故障、网络分区、超大规模数据压力）和大事务/高并发场景，构建破坏性测试和压力测试模型 -测试用例开发 -编写自动化测试脚本（如Python/Perl/Shell/C++），覆盖SQL语法、事务隔离级别、锁机制、备份恢复等核心功能 -自动化测试工具以及测试用例管理平台的开发和管理工作。 使用各种测试工具和技术，自动化测试，记录和分析测试结果，并跟踪和验证缺陷 -编写测试报告和文档： 清晰准确地记录测试过程、结果和分析，编写测试报告和相关文档 -设计复杂场景测试用例，例如：极端压力测试：模拟百万级并发事务、TB级数据量下的系统稳定性；破坏性测试：强制断电、磁盘I/O错误注入、内存溢出等异常场景；边界条件测试：验证索引深度、页分裂、日志写满等临界值场景 -性能分析与调优 -使用工具（如sysbench、tpcc、tpch、自定义基准测试）分析查询执行计划、锁竞争、I/O瓶颈 -结合内核日志（如InnoDB redo log、PostgreSQL WAL）定位性能问题，推动优化方案落地 -缺陷管理与协作 -搭建测试环境（含多节点集群、混合负载），复现并跟踪内核级Bug（如死锁、数据不一致） -与开发团队紧密合作，提供Root Cause Analysis（RCA）支持，参与代码审查，提供测试反馈，协助开发人员定位和修复问题，推动内核代码修复 -技术预研与创新 -探索新技术（如向量化查询、持久内存、分布式事务）的测试方法 -开发定制化测试工具（如混沌工程平台、自动化故障注入系统）
用户方向 1.通过数据分析构建用户画像，分析用户交易行为及用户旅程，挖掘trade-in, trade-across, trade-up的驱动因素及转化路径； 2.设计因果推断实验（如A/B测试、双重差分法），量化促销活动、定价策略对用户消费、用户增长的影响，评估广告渠道ROI优化投放策略； 3.构建用户分层模型，识别高价值消费人群，输出定向运营策略（如精准发券、商品推荐），制定留存策略； 4.研究用户生命周期内的消费习惯，结合消费者心理学理论，优化“人-货”匹配效率，提升用户ARPU值。