京东风控算法工程师
任职要求
1.本科及以上学历,3年以上互联网领域风控/安全算法相关工作经验;有互联网反作弊经验,特别在身份安全/账户安全,渠道反作弊等业务场景有实战经验,对黑产对抗有深度认知能力优先 2.在机器学习、深度学习领域有扎实的理论基础和实际落地能力;对异常检测算法、复杂网络挖掘算法,行为异常建…
工作职责
1.基于海量全链路业务及用户行为数据,运用数据挖掘技术进行建模,解决账号/身份安全、交易安全、流量安全等各类业务风险问题; 2.解决小样本学习、模型自适应更新、高变异场景自动对抗等业务风险领域问题; 3.探索异常检测、复杂网络挖掘、图风控、深度学习等算法在业务风险领域的应用,致力于打造业界优秀的风控算法体系。
1、深入理解快手业务逻辑,运用数据挖掘、机器学习、深度学习等技术,构建风控策略体系,提升风险管理水平,为业务保驾护航; 2、基于风控数据体系,挖掘多维度特征(包括并不限于:用户、IP、设备等)、构建用户画像和用户质量等级,应用于业务反欺诈、渠道反作弊等业务安全领域; 3、基于各种关系网络数据,运用图挖掘算法,挖掘用户设备关联度、亲密度等特征,构建风险感知和异常团伙挖掘能力; 4、深入探索业务数据,创新性的思考和发现问题,并提出有效解决方案。
1、理解快手电商相关的业务模式和系统架构,发现潜在的作弊风险点,并制定合理的风控策略架构; 2、独立负责电商某个场景的作弊风险,设计合理的数据埋点体系,通过大数据分析,定量识别潜在的风险和业务影响; 3、针对电商某个业务场景建立合理的指标体系,在对抗中不断完善监控体系,形成可视化的监控系统; 4、与其他相关团队紧密配合,通过大数据挖掘,寻找作弊者的行为特点,快速形成有效的打击策略,持续迭代并优化风控效果。
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。