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蚂蚁金服蚂蚁集团-流量治理专家-平台风险管理

社招全职业务中台(蚂蚁)-平台治理地点:上海 | 杭州状态:招聘

任职要求


1、数学、统计、计算机、数据科学等相关专业的硕士或以上学历;有流量治理、用户增长或生态运营经验者优先;
2、具备数据化运营及分析经验,熟悉流量分发逻辑与用户行为分析,能够结合业务场景将复杂流量问题转化为可落地的数据模型或策略方案;
3、精通SQL及数据可视化工具(如Tableau、Power BI),熟练使用Python/R/SAS等分析工具,掌握机器学习算法在流量识别中的应用;
4、逻辑清晰,具备优秀的跨团队协作能力,能快速定位问题并提出解决方案,适应高强度、快节奏的业务需求;
5、对流量生态有深刻洞察,熟悉公域、私域、横向流量等场景的运作模式,有商业化产品、用户增长或反作弊经验者优先。

工作职责


1、策略设计:基于流量分布特征与业务目标,构建多维度的流量质量评估体系,设计识别低质流量(如虚假点击、作弊引流)的策略模型,并持续迭代优化治理效果;
2、数据分析:深入分析流量结构、用户路径及转化漏斗,挖掘异常波动根因,量化治理动作对用户体验、生态健康及业务收益的影响;
3、机制优化:协同算法与产品团队,打造智能流量分配机制,平衡平台生态资源,提升高价值场景(如私域运营、垂直场域)的流量利用效率;
4、风险防控:监控黑产攻击及流量作弊新趋势,结合行业动态预判潜在风险,设计前瞻性防控方案并推动技术落地;
5、协同共建:联动业务、风控、算法等多方团队,制定流量治理标准与协作流程,推动治理能力产品化,沉淀平台级解决方案。
包括英文材料
数据科学+
学历+
SQL+
Tableau+
Python+
R+
机器学习+
算法+
相关职位

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社招3年以上业务中台(蚂蚁)

1. 行业理解:深入理解小游戏业务生态战略,正确引导安全防控发展方向,能从产品发展趋势中把握业务的新增长点,提升流量价值,推动业务健康长效发展; 2. 风险防控:为小游戏行业的业务风险负责,提供完善的风险解决方案。针对行业特性,建设行业化风险策略能力,系统化推动解决业务发展中的核心风险,如流量作弊、内容安全、营销安全、广告作弊等; 3. 沟通协同:基于风险认知与业务理解,与业务、产研、算法等不同角色形成有效沟通,推动风险全链路防控及行业标准建立。

更新于 2025-05-29
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社招5年以上风险管理-风险策

流量反作弊负责支付宝各场域(渠道增长、搜索推荐、商业化等)的流量作弊的感知、识别与管控,减少无效/作弊流量给数据真实性、社区生态、平台流量价值带来的影响。 1.策略建设:以流量流转为基础,深入业务场景,通过数据挖掘建立相关指标体系以衡量/评估风险水位,制定差异化/精细化的治理策略,保证策略的有效性和适配度,提供合理的风险解决方案,提升流量价值,推动业务健康长效发展; 2.行业理解:深入理解互联网流量作弊生态和各类作弊行为,深入调查黑产变化趋势及行业,正确引导反作弊发展方向,能从产品发展趋势中把握反作弊业务发展的新增长点;持续探索流量质量保障的新模式,结合营销、推荐、用增等方向的新技术(大模型、智能体技术等),带来业务增益和效率提升; 3.沟通协同:基于风险认知与业务理解,与业务、产研、算法等不同角色形成有效沟通,推动风险全链路防控及行业标准建立。

更新于 2025-03-31
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社招5年以上风险管理-风险策

在蚂蚁数字化战略发展进程中,内容业务为重要业务支柱持续发展壮大,同时也衍生出刷量、刷榜、刷粉、刷赞、刷评论、内容低劣、重复、盗版、侵权等内容作弊、流量作弊、营销套利、知识产权风险形态。内容风险管理团队需要和业务团队紧密合作,结合业务特点,设计短视频业务风险解决方案,提高风险管控策略化和智能化程度,保障业务可持续高质量发展。 1. 风险策略设计和运维:基于内容消费、内容交互、操作行为、资金、达人、机构、关系等海量业务数据,挖掘核心风险特征,横向拉通开发内容作弊、流量作弊、营销套利等风险识别策略,提高策略召回率和准确率,升级风控策略收益程度。 2. 风险分类分级治理:和业务紧密合作,深入思考和理解业务、风险、体验之间的平衡,通过设计分类分级策略框架,制定有效管控方案,实现量化风险管控和定价,提高管控ROI,兼具解释性和数据科学。 3. 大模型应用提效:熟悉前沿大模型方法,在风险评审、感知、定性、识别、人审等风险全链路落地应用,提高风控运营定性效率,降低人工审核和运营成本。

更新于 2025-08-27
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社招技术类-算法

在蚂蚁数字化战略发展进程中,内容和电商作为重要业务支柱持续发展壮大,同时也衍生出刷量、刷榜、刷粉、刷赞、刷评论、内容低劣、黄牛、众包、盗版、侵权等内容作弊、流量作弊、营销套利、知识产权风险形态。内容和电商风险管理团队需要和业务团队紧密合作,结合业务特点,设计短视频、直播、电商业务风险解决方案,提高智能化程度,保障业务可持续高质量发展。 1.风险模型研发和运维:基于内容消费、内容交互、操作行为、资金、商品、商家、关系等海量业务数据,挖掘核心风险特征,横向拉通开发内容作弊、流量作弊、营销套利、知识产权等风险识别算法,提高算法召回率和准确率,升级风控策略智能化程度。 2.风险分类分级治理:和业务紧密合作,深入思考和理解业务、风险、体验之间的平衡,通过设计分类分级模型框架,制定有效管控方案,实现量化风险管控和定价,提高管控ROI,兼具解释性和数据科学。 3.大模型应用提效:熟悉前沿大模型方法,在风险评审、感知、定性、识别、人审等风险全链路落地应用,提高风控运营效率,降低人工审核和运营成本。

更新于 2025-05-15