鹰角网络安全研发工程师（生态子公司）
任职要求
大学本科以上学历，1 年以上全职研发工作经验，具备良好的编码与文档规范意识。有较强协作意识与沟通意识，能够主动对接需求方进行沟通协作。 熟练掌握 Go 语言，具备良好的后端开发能力，能够独立完成接口开发、业务逻辑开发、数据处理任务开发和问题排查。 熟悉 Kafka 基础机制，理解 Topic、Partition、Consumer Group、Offset、消息积压、消费延迟等概念，能够参与实时日志…
工作职责
负责 SOC、漏洞流程管理模块、告警模块等安全运营系统的后端研发与能力建设，支持多源安全日志接入、标准化、检索、聚合、关联分析和告警运营。 参与安全日志处理链路建设，围绕 Kafka、Flink 等实时数据处理组件，支撑安全日志消费、解析、清洗、聚合、告警生成和链路稳定性优化。 参与 AI SOC / Agentic SOC 相关能力建设，为安全 Agent 提供日志查询、资产查询、漏洞查询、告警查询、事件摘要、处置建议和报告生成等工具接口。
1、 深入理解业务，根据业务进行数据建模并实施建设业务数仓； 2、 参与数据相关项目的架构设计、需求评审、技术攻坚及优化； 3、 负责企业级大数据平台的研发工作；包括数据存储、数据集成、数据开发、数据资产、数据治理、数据展示等； 4、 参与建立数据领域的研发管理、代码开发、质量安全等相关标准规范并推广实施； 5、 跨团队/部门协作，系统分析并解决各类大数据平台相关的运行或数据问题；参与数据平台产品的日常运维和技术支持工作。
1.承担美团服务零售业务线的数仓设计和开发工作； 2.承担业务方应用层数据的搭建和开发工作； 3.承担服务零售业务数据质量、成本、安全等各方向数据治理工作； 4.业务方数据问题的统一接口人与综合解决方案提供方，对外提供一站式服务； 5.跨团队沟通、推动数据生产链路上的问题改进。
公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)
负责搭建和优化 SHEIN 平台账号风控策略与算法模型，包括但不限于账号安全、反作弊、欺诈检测、团伙挖掘等领域；利用机器学习、深度学习及相关数据分析技术，对用户行为和交易数据进行实时监控与分析，识别可疑行为和潜在风险；与业务、产品和风控团队紧密合作，定义并完善风控指标体系，持续跟进风险案例并制定对应策略；设计并实现高效、稳定的风控数据处理流程，包括数据清洗、特征工程、模型训练及线上预测部署；持续跟踪电商行业风险趋势及新技术发展，及时更新和升级风控算法与策略，提升整体防控能力。