美团业务风控算法工程师-外卖闪购反作弊方向
任职要求
1.有扎实的机器学习算法或数据挖掘理论基础、并在反作弊、异常检测、社区发现、知识图谱等至少一个领域有较深入的理论研究和实践经验； 2.至少熟练使用python、java、C++中一种编程语言，熟练运用多种常用算法与数据结构； 3.熟悉各类常见作弊手段，有互联网相关风控反作弊策略和模型设计等工作经验者优先； 4.具备优秀的逻辑思维能力，对解决挑战性问题充满热情，善于分析、解决问题
工作职责
1.负责解决各业务线各类作弊问题，对外卖、闪购、履约相关数据抽象梳理，同时结合有效的算法模型，挖掘风险特征，制定有效的反作弊策略，持续优化策略效果； 2.调研各类算法与模型，识别作弊与异常发现，快速找到有效特征，沉淀能用的技术能力，支持产品、运营解决实际作弊问题（含大模型落地方向）；
滴滴自2018年初收购巴西出行平台99开始，正式启动了国际化战略。目前，滴滴的国际业务覆盖了拉美、亚太和非洲的14个国家，为当地市场提供以出行为主、涵盖外卖和金融的多样化服务。 1. 深入理解滴滴海外业务模式、流程和系统架构，和策略、产品、技术高效沟通，开发风控算法模块 2. 掌握数据驱动的方法论和技术栈，定量识别和防御业务风险，并平衡体验、增长等业务目标
职位描述 【关于我们】 滴滴自2018年初收购巴西出行平台99开始，正式启动了国际化战略。目前，滴滴的国际业务覆盖了拉美、亚太和非洲的14个国家，为当地市场提供以出行为主、涵盖外卖和金融的多样化服务。 【关于团队】 安全策略（算法），预防对平台和用户有重大影响的事件，需要应对不同国家不同业务发展阶段的多重风险，是国际化出行业务的核心技术和竞争力。结合国际化业务特点，我们已将深度学习、小样本学习和拒绝推断等技术应用在当前业务中，正在推动多模态模型的探索与落地。团队氛围开放积极，有机会与国内外各部门业务与技术进行日常交流学习。 【岗位职责】 1. 负责国际化安全方向的基本策略与建模工作：运用小样本学习、常规机器学习 深度学习等机器学习算法完成对完成对国际业务在各海外市场的安全保障功能，包括行前、行中和行后危险状态的识别和预测，在确保安全出行的同时提升司乘体验，助力业务快速发展。 2. 搭建和迭代安全预防方法论和策略运营体系：如情景预防，时空预防等。 3. 安全算法智能化：利用最优化，生成对抗、时空模式挖掘等多种问题抽象与建模手段，推动安全预防智能化的落地。
1、结合互联网大数据能力和金融信贷场景需求 ，开发信用评分、反欺诈等风控模型，进行行业赋能； 2、参与风控建模全流程，包括但不限于标签定义、特征工程、模型训练、模型评估、调优、部署、监控、维护等； 3、通过对海量多维度数据挖掘，丰富和维护风控特征库，并对特征进行有效性、稳定性验证； 4、不断探索机器学习算法在金融科技领域的应用，提升团队风控建模能力，丰富产品矩阵。
1.通过分析广告流量/用户行为数据，挖掘海量数据中的恶意行为，分析动机并制定打击策略，并转化为业务认可的价值； 2.负责公司内广告业务风控对抗相关工作的工程化落地，并保证线上策略效果持续运营； 3.跟进业内SOTA，关注前沿安全对抗技术，结合业务需求进行落地。