风控算法岗位职责

1、基于京东海量的数据基础，通过机器学习等手段，优化现有风控账户安全体系、优化保险风险定价体系、优化信贷风险体系，精确识别经过层层伪装的恶意行为，打造具备良好用户体验的数据产品体系；
2、深入地挖掘分析京东电商、消费金融、京东支付的客户属性及行为数据，量化客户类型行为特征；
3、负责相关项目的研发工作，包括特征工程和模型的设计、开发、测试、上线、维护。
任职资格：
1、硕士以上学历，较强的计算机、数学和统计学背景；
2、扎实的理论和算法基础，熟悉常用算法和数据结构，对机器学习算法有较强的实现能力和优化能力；
3、 熟悉Linux平台，熟练掌握脚本编程（Python，shell, sql）；
4、良好的学习意愿和学习能力，能够快速掌握工作所需技能，对海量数据在金融场景下的应用感兴趣。
5、熟悉深度学习、强化学习、知识图谱并有相关项目经验者优先；
6、拥有MapReduce/Spark/Hadoop等分布式计算和大规模数据处理和分析经验者优先经验者优先。

职位描述
作为京东零售团队的重要成员，您将专注于深度学习、大型语言模型（LLM）和计算机视觉领域的前沿算法研发。您将参与从模型设计、数据处理到系统部署的全流程工作，解决实际业务中的复杂问题，推动公司在人工智能领域的技术创新与应用落地。与跨部门团队紧密合作，共同打造智能化、自动化的解决方案，提升用户体验和业务效率。

岗位职责
算法研发：设计、开发和优化深度学习、LLM和计算机视觉相关的算法模型，满足业务需求。
模型训练与优化：进行大规模数据集上的模型训练、评估和调优，提升模型的性能和准确性。
数据处理与分析：负责数据的清洗、预处理和特征工程，确保高质量的数据支持模型训练。
系统集成与部署：与工程团队协作，将算法模型高效集成到生产环境中，确保其稳定运行。
技术研究与创新：跟踪人工智能领域的*新研究动态，探索新技术在公司业务中的应用可能。
跨部门协作：与产品、设计、运营等团队紧密合作，理解业务需求，提供技术支持和解决方案。
文档撰写与知识分享：编写技术文档，分享研发经验，提升团队整体技术水平。

任职要求
学历背景：计算机科学、电子工程、数学、统计学或相关专业硕士及以上学历。
工作经验：3年以上深度学习、自然语言处理、计算机视觉等相关领域的工作经验。
技术能力：
精通至少一种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等），具备实际项目开发经验。
深入理解机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉的核心理论与算法。
熟悉大型语言模型（如GPT、BERT等）的训练与应用，具备相关项目经验者优先。
掌握数据处理和分析工具（如Pandas、NumPy、OpenCV等），具备丰富的数据处理经验。
具备良好的编程能力，熟练掌握Python，了解C++者优先。
熟悉分布式计算和大数据处理技术（如Hadoop、Spark等）。
分析能力：具备强大的问题分析和解决能力，能够从复杂的数据和问题中提取关键信息。
沟通能力：具备良好的沟通与协作能力，能够与不同职能团队高效合作。
英语能力：良好的英语读写能力，能够阅读和理解技术文献。
加分项
参与过大型人工智能项目的设计与实现，具备实际项目经验。
具备计算机视觉相关领域的专业知识和项目经验（如图像识别、目标检测、图像生成等）。
熟悉强化学习、生成对抗网络（GAN）等前沿技术。
有科研背景，发表过相关领域的学术论文者优先。
具备产品思维，能够将技术与业务需求有效结合。
我们提供
有竞争力的薪酬：提供行业内具有竞争力的薪资待遇和丰厚的绩效奖金。
职业发展：丰富的培训资源和广阔的职业发展空间，帮助员工实现个人成长与职业目标。
良好工作环境：现代化的办公环境和人性化的企业文化，支持员工的工作与生活平衡。
福利完善：六险一金、带薪年假、健康体检、团队建设活动等多样化的员工福利。
创新氛围：鼓励技术创新和知识分享，支持员工参与行业会议和学术交流。

团队介绍
增长风控算法团队，负责小红书用户增长全链路的风险治理，通过策略与模型控制投放、归因、承接、Push 各环节的作弊风险水位，降低无效流量、保障新增质量。
岗位职责
1. 全链路风险识别：融合设备指纹、行为序列、DMP 画像、关系网络等信号训练模型，提升RTA投放参竞、归因、DAU、Push 触达等场景的感知和识别能力；
2. 风控大模型驱动增长：利用 Agent 挖掘策略并自动化研判，将流量真伪信号反哺 RTA人群圈选与渠道优选，屏蔽无效设备、放大真实增量；
3. 策略闭环驱动增效：主导策略从数据洞察到线上生效的全链路闭环，设计 A/B 实验量化策略的业务收益。
任职资格
1. 人工智能/计算机/数学/统计学/模式识别相关专业，硕士及以上学历，1年以上工作经验；
2. 有扎实的编程基础，具有较强的数据洞察力，熟练掌握SQL/Python/Spark；
3. 熟练掌握异常检测/图模型/机器学习/深度学习/大语言模型/强化学习中的一项或多项，顶会paper/ACM获奖者优先；
4. 优秀的沟通协作、分析和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情，善于将业务问题转换为技术问题；
5. 有较强的责任意识和自驱力，对风控有热情，有风控/反作弊/生态/安全等治理经验优先。