职位描述： 1、结合API渠道风险数据特性，整合海量多元数据，设计建立风险模型，以满足渠道风险的贷前、贷中及贷后的全流程的各类决策模型需求； 2、与风险策略、产品、技术等合作部门沟通协作，根据业务发展推动模型在具体业务层面的应用； 3、监控与优化风险模型的执行情况和效果，持续探索新数据源与建模方法。 任职要求： 1、4年以上相关工作经验，经济、金融、数学、统计、计算机等相关专业本科以上学历； 2、对特征选择方法、数据建模过程有深入理解，懂得常用机器学习算法(逻辑回归、随机森 林、提升树、神经网络)的原理、优劣与参数调整方法。扎实的编程和数学基础； 3、英语口语及读写能力佳和精通Python、R、SQL或SAS之一的优先； 4、勤奋踏实，善于分析思考问题，具有优秀的沟通能力、团队合作精神和抗压能力； 5、有大中型消费信贷或信用卡机构建模经验的优先考虑。

工作职责 1、深入了解互联网贷款业务的市场动态，产品属性、业务场景、客群特征、风险模式，基于海量数据进行衍生变量挖掘，构建各类特征标签和风险特征集市； 2、负责第三方外部资信底层数据挖掘和建模评估； 3、与业务团队深度合作，完成需求沟通对接，评估框架体系设计和数据分析挖掘等工作。 岗位要求 1、研究生及以上学历，统计学、应用数学、计算机、通信等理工科相关专业，工作经验3年左右； 2、熟练使用python，熟悉SQL,Hive,Spark，Hadoop，具备扎实的数据分析功底；熟悉常用数据挖掘算法与模型，熟悉逻辑回归，树模型、无监督、神经网络等建模方法； 3、具备消费金融风险模型开发经验和大数据挖掘/分析经验；优秀的逻辑思维能力，高度的业务和数据敏感性； 4、有金融信贷行业风控数据挖掘或建模经验，有风控策略经验、征信挖掘经验为加分项。

职位职责： 1、主要负责抖音电商平台营销活动风险场景的治理工作，包括营销活动安全的风险定义制定、识别策略部署、处置动作的落地等； 2、有效协同横向团队，整合产品、研发、算法资源达成业务结果； 3、通过数据分析、运营手段管控治理平台经营过程中遇到的营销风险问题；通过产品、技术能力迭代提升攻防效率； 4、通过深入调查黑灰产市场，建立有效监控渠道和手段，持续进行风险类情报的监控采集，为业务提供情报服务； 5、通过指标监控和数据分析，及时掌握风险及业务的变化，根据实际情况持续优化调整政策、规则或模型。 职位要求： 1、本科及以上学历，3年及以上互联网风险运营经验，具备法律、规则、风控等相关工作背景者优先； 2、具备优秀的结构化思维能力，能洞察用户痛点并把握问题本质，设计可切实落地的方案，有业务和数据分析的经验和知识，善于应用数据分析发现和挖掘问题； 3、善于交流，有良好的资源协调和沟通能力，有跨部门多方密切配合的经验和意识，需要有效协调多方资源，推落地，拿结果的实战经验； 4、具备较强的适应能力，能够自我驱动不断提升，有大型互联网企业相关背景优先。

职位描述: 1、对举报、申诉等业务的问题进行挖掘和梳理，产出治理业务需求，并牵引产品、算法、研发配合，持续迭代以解决用户问题； 2、识别判断业务风险，梳理并对齐处理的原则和规范，并制订落地流程； 3、跨部门对接协作，推动内外部业务优化，提升整体用户治理体验。 任职要求: 1、本科及以上学历，5年以上内容风控运营经验； 2、善于沟通协作，外向开朗抗压能力强； 3、能够敏锐捕捉业务中的关键风险，并能够用数据的手段进行问题描述，影响他人； 4、拥有成熟的风控运营方法论。

职位职责： 1、负责反爬取和风控基础平台的架构、设计与实现； 2、负责风控数据平台和模型系统架构的建设； 3、跟踪反爬、反作弊技术的最新进展并应用于实践。 职位要求： 1、具备优秀的逻辑思维能力，对解决挑战性问题充满热情，善于解决问题和分析问题； 2、精通至少一门编程语言，熟练运用各种常用算法和数据结构，有独立的实现能力 ； 3、熟悉在线系统开发，流式计算，规则引擎及模型系统者优先； 4、有互联网反爬取，反作弊，账户安全等系统相关经验者优先。

岗位职责： 1.负责构建完善风控用户画像体系，挖掘用户人口、消费、行为等特征 2.基于用户画像，使用聚类、有监督模型等方法，产出通用/定制化风险标签，支撑账号、营销、支付、售后等各下游风控场景 3.构建有区分力的会员风险价值分，匹配不同会员等级的权益合理发放 岗位要求： 1.本科及以上学历，3年以上数据挖掘、机器学习、大数据开发等工作经验，有扎实的计算机理论基础； 2.熟悉大数据技术生态下的技术和方法，包括且不限于HDFS/Hbase/Spark/python，有丰富的实践经验； 3.有互联网用户画像构建经验者优先，了解风控、用户画像、用户生命周期价值等相关领域者优先 4.良好的团队合作精神,较强的沟通能力 5.对数据敏感，善于从数据中发现异常与风险点

职位描述： 1、负责公司风控系统，包含风控模型、决策引擎、计算引擎、预警&处理系统的建设和持续优化迭代。 2、根据风控模型和数据画像，负责规划和建设风控体系的数据能力。 3、负责探索和落地创新的风控产品技术，持续追踪行业动向，打造自动化、智能化的系统。 职位要求： 1、本科以上学历，5年以上风控经验，熟悉风控系统框架，有过大型互联网公司风控服务搭建经验。 2、具备良好的逻辑分析能力和学习理解能力，能够在复杂业务场景中抓住问题本质，并提供创造性的解决方案。 3、良好的沟通协作能力，逻辑清晰、目标导向。 我们提供全额五险一金、补充医疗、定期体检、培训机会、热爱团建、免费健身、各种社团、全Mac办公环境、团队扁平化管理、弹性工时且不打卡、领导NICE、大牛多、定期提升分享、更多惊喜~

工作职责： 1.负责集团各业务场景中风控治理的算法研究，包括但不限于欺诈治理、作弊治理、生态治理等。从复杂的业务流程中发现问题并进行问题抽象，设计高质量的应对方案，保证方案落地。 2.使用tensorflow、python、机器学习平台等各类工具开发并部署风控算法模型，进行反欺诈团伙挖掘、识别各类欺诈行为，搭建欺诈服务监控系统。 3.开展集团内各类数据的特征研发工作，形成知识库。进行行为序列特征、图关系特征、多模态特征的开发和验证。 4.优化现有模型效果，并对模型架构进行系统化升级，建设自上而下的风控治理体系，丰富风控治理层次，推动应用落地。 5.紧跟行业的最新研究进展，关注前沿技术动态，进行相应的工程开发和业务落地。关注大模型、agent的发展趋势以及对安全的影响及应对。 任职要求： 1、计算机、数学统计等专业本科及以上学历，研究生学历优先。 2、熟悉linux环境，熟练使用sql进行数据分析和处理，精通python开发、tensorflow开发。 3、3年以上机器学习相关工作经验，扎实的算法基础和工程能力。在用户画像、行为序列挖掘、图关系、反欺诈、反作弊等一个或多个领域有1年以上相关经验，熟悉各类算法原理和性能调优，有实际项目落地。 4、良好的沟通能力和团队协作能力，数据驱动，有较强的责任心和进取心。优秀的学习能力，能根据工作需要灵活调整自己的方式方法。

风控算法工程师（验证码人机方向） 岗位职责： 1、基于不同的验证码形式和终端设计SDK埋点体系并与前端沟通采集逻辑，验证码形式包括不限于滑块、九宫格、图标点选等，终端覆盖Web、H5、Android、Ios。 2、基于采集到的验证码行为数据和设备数据构建人机识别模型判断是否为机器流量，并完成模型的实时线上部署，应用在登录、注册等各个业务场景用于风险识别。 3、通过和黑灰产的不断对抗，维护并持续迭代各验证码人机模型，探索不同的算法模式，并且将之应用到验证码场景中。 职位要求： 1、3年以上反欺诈＆风控、反作弊算法研发经历，计算机相关专业本科及以上学历，算法基础扎实； 2、熟悉黑灰产作弊手法，有成功的黑灰产对抗经验，负责并有效治理过某类反作弊问题，比如批量注册、群控等； 3、熟悉 Python/Scala/Java ，具备优秀的编码能力，至少熟悉一种常见的机器学习／深度学习平台； 4、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、自然语言处理、分布式计算等相关技术，有行为序列挖掘相关经验优先； 5、有钻研精神，对安全风控有热情，主观能动性强，能适应快速变化的业务需求，具备良好的团队合作精神和沟通技巧。

岗位职责： 1、独立完成建模方案设计、模型开发及部署，运用各类算法开发包括营销响应、流失预警等营销模型及反欺诈规则、申请评分、额度模型、行为评分、催收评分等风险模型，并对现有模型进行优化完善； 2、配合商务进行客户需求沟通、方案讲解及咨询支持，对客户提出的业务痛点提供有效的解决方案及量化的决策建议； 3、充分了解客户业务端审批流程及风险表现，结合用户特征，制定或优化贷前、贷中及贷后风控策略；为客户提供用户分层筛选、差异化营销手段等策略建议； 4、根据客户需求，独立带领项目成员进行咨询项目的实施，包括方案设计、项目计划安排、实施过程管理、项目质量把控、报告撰写及交付汇报； 5、其他创新探索工作：深入挖掘用户行为序列数据，设计特征维度框架及指标体系结构，进行特征开发；探索如图算法等创新算法实践及应用，并进行充分工程验证后推广应用在已有业务中。 岗位要求： 1、硕士及以上学历，数学、统计学、计算机等相关专业优先；6年以上银行、持牌消金、头部互金、金融科技公司模型及策略相关工作经验； 2、至少能熟练使用Python/Spark/R其中一种分析及建模工具，数据挖掘及建模经验丰富，能够有效利用LR、XGBoost、LightGBM等机器学习算法以及神经网络等深度学习算法构建特征与模型； 3、对零售信贷市场、信贷产品形态有一定的认知度，对全生命周期风控管理流程有深刻的理解，并掌握各环节的风控要点及风控策略制定逻辑； 4、具备独立思考的能力，逻辑严谨，对数据敏感，善于发现. 探索并解决问题，自我驱动力强； 5、具备较强的抗压能力，踏实、勤奋、细心，愿意并乐于接受新尝试、新挑战，探索创新主动性强。

岗位职责： 1、独立完成建模方案设计、模型开发及部署，运用各类算法开发包括营销响应、流失预警等营销模型及反欺诈规则、申请评分、额度模型、行为评分、催收评分等风险模型，并对现有模型进行优化完善； 2、配合商务进行客户需求沟通、方案讲解及咨询支持，对客户提出的业务痛点提供有效的解决方案及量化的决策建议； 3、充分了解客户业务端审批流程及风险表现，结合用户特征，制定或优化贷前、贷中及贷后风控策略；为客户提供用户分层筛选、差异化营销手段等策略建议； 4、根据客户需求，独立带领项目成员进行咨询项目的实施，包括方案设计、项目计划安排、实施过程管理、项目质量把控、报告撰写及交付汇报； 5、其他创新探索工作：深入挖掘用户行为序列数据，设计特征维度框架及指标体系结构，进行特征开发；探索如图算法等创新算法实践及应用，并进行充分工程验证后推广应用在已有业务中。 岗位要求： 1、硕士及以上学历，数学、统计学、计算机等相关专业优先；5年以上银行、持牌消金、头部互金、金融科技公司模型及策略相关工作经验； 2、至少能熟练使用Python/Spark/R其中一种分析及建模工具，数据挖掘及建模经验丰富，能够有效利用LR、XGBoost、LightGBM等机器学习算法以及神经网络等深度学习算法构建特征与模型； 3、对零售信贷市场、信贷产品形态有一定的认知度，对全生命周期风控管理流程有深刻的理解，并掌握各环节的风控要点及风控策略制定逻辑； 4、具备独立思考的能力，逻辑严谨，对数据敏感，善于发现. 探索并解决问题，自我驱动力强； 5、具备较强的抗压能力，踏实、勤奋、细心，愿意并乐于接受新尝试、新挑战，探索创新主动性强。

岗位职责： 1、以量化分析为基础，完成并持续优化信贷准入与授信政策的设计开发工作，有效识别反欺诈与信用风险； 2、跟踪策略实施情况，并对出现的风险案件进行深度挖掘，持续完善风控体系； 3、负责信贷策略的优化分析、部署和测试； 4、动态监测资产表现及贷中各节点运行状况，完善预警响应机制，识别风险并出具解决方案； 5、三方数据评估分析，输出评估报告，并出具应用方案，解决业务问题； 6、与技术部门、业务部门沟通推进相关合作项目落地； 7、用户风险画像分析，客群变化监测和模型性能监测。 岗位要求： 1、**本科及以上学历，数学、计算机、统计学或金融等相关专业者优先； 2、3年以上现金贷或消费分期的风控经验，互联网金融公司、银行卡中心风险建模或策略相关经验； 3、具有较强的风险控制意识与危机应对能力； 4、熟悉常用的统计方法，并能熟练使用SQL、Python、SAS等软件进行数据分析； 5、同时有建模与策略开发经验者优先； 6、具备良好沟通能力，学习能力，和团队协作精神。有强烈的学习和提高欲望。有创新和冒险精神，渴望在快节奏的创业公司提升自己，创造价值

岗位职责： 1、主要负责快手主站和新产品的账号安全、社区、UGC内容、反爬、运营活动反作弊； 2、 深入了解短视频社区风控业务场景，基于用户投诉反馈和业务数据进行分析与风险策略挖掘，找到关键问题，设计合理有效的产品方案和评估方法，并主导落地； 3、建立数据监控体系，与相关部门进行有效沟通，对风控策略效果进行准确评估并进行持续迭代。 岗位要求： 1、较好的数学或统计学教育背景； 2、1年以上产品设计经验，有数据挖掘分析经验，熟悉数据分析工具； 3、优秀的逻辑思维能力，高度的业务敏感性与数据敏感性； 4、较强的沟通协调能力和主动性，为结果负责； 5、良好的学习意愿和学习能力，能够快速掌握工作所需技能。

工作职责 1、企业金融相关业务的风险模型开发； 2、探索各场景下机器学习算法的创新模型应用，包括但不限于预训练模型、各类神经网络等； 3、模型相关其他事宜，包括模型部署上线、监控、迭代等模型全生命周期流程的管理。 任职要求 1、2年以上风控模型经历，硕士及以上学历，统计学、数学、经济学、金融学、计算机等相关专业优先； 2、熟悉各类机器学习、深度学习理论及应用，有相关算法实践者优先考虑； 3、优秀的编程能力，精通Python、Spark SQL、Shell、TensorFlow/Pytorch 等。 加分项： 1、在kaggle、天池或其他较大型的机器学习竞赛中获奖； 2、在CCF A类会议发表论文。

工作职责： 1. 熟悉贝壳业务风控体系，搭建账号安全、营销反作弊、交易资金安全等场景相关的策略算法模型 2. 与业务团队密切配合，基于对历史数据的分析和挖掘，实现对风险的感知、识别、处置和持续对抗迭代 3. 探索前沿算法在业务风控场景的落地应用，包括但不限于图算法、无监督模型、大模型等 任职资格： 1、本科及以上学历，计算机、数学等相关专业优先； 2、精通Python/JAVA/SHELL等语言，编码能力强； 3、熟悉特征工程和常用的机器学习算法，有应用这些算法进行实际产出的项目经验； 4、善于分析数据，总结规律，发现隐藏在数据背后的业务问题 5、有责任心，具备良好的沟通、合作能力，乐于分享，有较好的抗压能力