职位职责： 1、结合信贷风控模式和信贷流程，开发并优化互联网信贷风控的反欺诈、信用评分、用户画像等模型 2、搭建各业务环节的机器学习模型，并负责模型部署应用、维护、监控和升级迭代； 3、推动自有数据、三方数据的特征挖掘，并对数据挖掘结果进行评估和校验； 4、负责建模流程优化，提升模型开发和部署效率，降低模型维护成本； 5、研究前沿机器学习算法在领域的实践和应用； 6、跟进配合产品和策略同学的数据模型辅助和名单生成规则等工作； 7、根据规则配置决策引擎，灵活响应业务的调整需求。 职位要求： 1、数学或计算机专业本科及以上学历，扎实的计算机算法基础；熟悉机器学习基本理论； 2、熟练掌握Python/Java等建模语言，熟练使用SQL/Hive/SAS/Spark等数据统计工具； 3、精通LR，DT，SVM等常用统计学习方法，熟悉GBDT、LSTM等机器学习算法，良好的编码习惯和工程优化能力； 4、2年以上互联网公司的数据挖掘或机器学习的工作经历； 5、Hadoop分布式模型搭建或者维护经验，自然语言处理、关系网络、强化学习、深度学习经验，大型互金、银行数据智能工作经验优先。

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。

职位职责： 1、参与并制定结算风控产品的整体功能架构设计，在产品上实现从计费到收付款的全链路风险监控，对结算异常数据或事件及时预警，避免平台资损； 2、负责对接物流运营及结算运营部门的日常/项目需求，输出结算风控产品PRD文档； 3、对结算风控产品负责，协调产品各协作方，推动产品项目稳步推进，保证产品功能按期顺利发布上线； 4、分析结算风控产品上线后的用户使用反馈、相关业务数据和业务流程，持续优化迭代产品，提升风控预警准确率以及风控场景覆盖度； 5、收集整理市场上优秀风控产品能力信息，进行深入研究分析。 职位要求： 1、具有专业的风险管理知识和产品技能，有风控模型（决策树、逻辑回归、神经网络等）设计经验，对风控事件中心、决策中心、处置中心和通知中心的全链路风控产品设计流程和框架较为熟悉； 2、熟悉物流行业或者财务领域常用的风险分析指标以及指标的设计原理； 3、至少3年以上的风控产品经理工作经验，3年以上物流行业经验； 4、有传统ERP产品GRC（Governance, Risk, and Compliance）模块产品经验或者咨询公司风控管理工作经验优先考虑。

职位描述 1、支撑广告场景的流量反作弊业务，构建基于机器学习或深度学习模型的识别系统，为流量提供识别风险的核心能力 3、运用各类异常检测方法对流量日志、用户行为数据进行分析与建模，进行风险pattern挖掘和识别 4、建立完善的在离线异常指标监控体系，能迅速高召回的发现及定位疑似作弊行为； 任职要求 1、2年及以上反作弊/风控工作经验，熟练Python/pySpark，熟悉SQL，有良好的编程风格； 2、对数据敏感，熟悉常用机器学习/数据挖掘/深度学习/异常检测算法，并有一定实践经验； 3、有用户行为分析、社群关系挖掘相关经验者优先； 4、有端安全、广告反作弊、广告风控算法及相关领域工作经验者优先。

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

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。

职责描述： 1.负责整体风控系统&平台和资金资产匹配系统&平台的设计、迭代、优化，以及产品全生命周期管理；在风控流程设计、数据流转、变量开发&管理等方面拥有较为成熟的方法论和经验； 2.围绕决策引擎、模型平台等设计实现管理、配置的各类工具，对模型和策略生产的过程提高效率&提升质量； 3.与模型团队&策略团队密切合作，收集风险部门、机构资金部门有效的产品需求，主动深入业务，发现业务痛点，协调大数据和研发部门推动产品上线； 4.调研行业内风控动态，梳理最佳实践，推动产品的持续迭代优化。 任职资格: 1.本科及以上学历，统计学、数学等相关专业，互联网3-5年岗位职责相关工作经验；具备一定的平台、中台型业务经验者优先；互联网平台工作经验优先； 2.具有良好的业务理解能力、数据理解能力，以及跨团队项目协调推动能力； 3.逻辑性强，具备产品思维和分析思维，热爱数据工作，熟练使用Excel、SQL； 4.善于梳理总结形成流程或规范以便前瞻性解决类似问题，有积极的成长意愿，具备主动学习的能力； 5.有独立思考和解决问题的能力；有良好的沟通协调能力、强烈的责任心。

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。

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

目前岗位base地可以选择在上海/南京 风控算法工程师（无感知人机方向） 岗位职责： 1、负责业务各场景（比如登录、注册、反爬等）的机器流量的风险水位防控、以及机器流量的感知、识别和监控工作。 2、熟悉各终端（PC、Wap、H5、Android、Ios）SDK埋点体系设计，并能从算法优化的角度对埋点体系给予相关建议和需求提取。 3、负责机器流量的实时对抗工作，根据各设备终端埋点采集到的海量设备信息和行为信息等构建人机识别模型、进行模型线上部署，不断迭代与优化人机算法，提升机器流量识别能力。 4、探索人机识别场景的算法模式，例如半监督/无监督/自监督/小样本学习/强化学习/对比学习等，并且将之应用到反作弊业务场景中。 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。 风控算法工程师（设备指纹方向） 岗位职责： 1、设备指纹ID算法的设计和研发，基于设备的硬件、网络、环境等设备信息及用户行为数据，根据机器学习/深度学习算法等多种技术手段，生成设备标识。 2、广泛的平台覆盖能力，基于Web、H5、Android、Ios等平台生成对应平台的设备指纹ID。 3、不断优化各终端设备指纹ID算法，保证设备指纹的稳定性达到要求。 4、设备风险分的开发和应用，实现对终端设备上的风险环境识别、风险检测及风险分析。 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，对机器学习、设备指纹等相关领域有浓厚兴趣。 2、具备良好的项目管理能力、业务流程优化和逻辑判断能力，对风险有敏锐感知，善于从数据和case中发现风险特征和灰黑产作弊规律。 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、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。 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。

岗位描述： 1、负责支持各业务场景的业务安全及生态安全算法能力建设，为治理指标和结果负责； 2、熟悉黑产运作模式和各类欺诈/作弊手段，能够通过数据分析挖掘异常发布及行为特征，引导并辅助算法工程师构建用户风险模型引擎； 3、能够制定风控算法模型的改进和优化方向，设计相关策略评估体系和方法； 4、协调各方资源，与多个团队协作推进业务的落地，并不断优化合作流程； 5、建立风控内外部门的长效合作与沟通机制，推动风控效果的触达与反馈； 岗位要求： 1、本科及以上学历，5年及以上互联网AI产品工作经验，理工科专业； 2、计算机/信息安全/统计学/数学及相关专业优先，有技术背景优先； 3、具有较强的数据分析能力和逻辑判断能力，目标导向； 4、拥有强烈的责任心和团队合作精神，出色的学习能力，擅长建立合理指标和评估体系；

美团平台汇聚美食、外卖、酒店旅游、电影、打车、共享单车、休闲玩乐、美容美发等200多个品类和900万活跃商家，是具有全国影响力的零售科技平台。 我们团队不仅负责美团App的用户增长、大前端技术基础设施建设、公司语音和智能交互技术及产品研发，还承担了多条业务线的产品设计及品牌营销职责，同时整合地图服务部、客户服务和体验部等部门，致力于用科技提升美团数亿消费者、数百万商家、骑手、司机和团长的服务体验。美团平台拥有高并发、多业务的复杂场景，为技术深度优化提供了最佳实践可能。这里有简单、讲逻辑、有爱的团队，更是一块理想的实战场地，舞台广阔，欢迎你来尽情施展。 岗位职责 1、负责优化训练数据，包括利用不同的生成模型合成数据、参与利用 scaling law 设计更合理的数据配比，参与 RLHF 环节。 2、分析数据并为产品提供更好的方向。 3、通过你的工作，我们将通过利用更好的数据实现更优秀的AI模型。 岗位基本需求 1、至少3年以上工作经验，其中包括数据工程方面的经验，比如使用PySpark、Beam或Flink等工具构建大规模数据处理管道的经验。 2、具备使用Elasticsearch和Postgres的经验。 3、熟练掌握Python和SQL。 4、并不会要求你现在精通机器学习方面的专业知识，但熟悉机器学习和自然语言处理（NLP）以及愿意在工作中学习更多知识很重要。 具备以下者优先 1、具备使用 Docker 和 Kubernetes 进行容器化设置的经验。 2、熟悉 PyTorch 岗位亮点 1、获得在业内最前沿的大模型认知和技术积累，包括且不限于对 Scaling law、MoE、RLHF 、Long context 、CharacterAI 等技术方向的全新理解。 2、丰富的数据和GPU资源

工作职责 负责包括不限于文生图、图生图等相关模型能力建设和产品化落地 1. 负责行业数据的处理，构建高质量的训练、测试数据和评估标准； 2. 负责产品从0-1的定义，并跨部门协作推动确保产品落地； 3. 负责相关产品的用户行为分析，收集用户反馈并推动产品的持续优化和迭代； 4. 持续关注AI行业趋势和新技术，并转化为公司级产品。 任职资格 任职资格 1. 计算机、数学、人工智能等相关专业的***本科及以上学历，1年以上策略或AI产品实践经验（AIGC相关加分）； 2. 具有良好的场景洞察、逻辑思维和问题解决能力，能深入业务探索大模型落地方向； 3. 定义目标和路径拆解的能力，成功主导过产品的从0-1； 4. 具备团队合作精神，良好的沟通和协作能力； 5. 产品心、创新精神、快速学习的能力和良好的抗压能力

职位描述 1.规划设计营销拓新、存量挖潜、促活等场景的模型体系和指标体系； 2.负责零售和对公业务相关的理财产品推荐、动支意愿评估等场景的营销模型和策略的开发与优化； 3.设计开发适合银行营销场景相关的点击率、转化率、召回率等评价体系。 职位条件 1.熟悉Python语言，熟练掌握Tensorflow、Keras和Pytorch中至少一种深度学习框架； 2.熟练使用协同滤波、因子分解机、深度交叉、AttRec等常用的召回和排序推荐算法； 3.熟悉财富管理领域客户风险偏好、资产相依结构、波动率等模型算法； 4.有银行或理财子公司资配建模经验者优先；掌握图谱、图像、文本等非结构化数据建模方法者优先；具有丰富的理财产品推荐、消费分期推荐、沉睡激活等银行领域推荐模型开发项目经验者优先。