职位职责： 1、负责统筹和推进字节跳动财务系统的构建 (建模)，搭建财务域的数据分析体系，包括KPI指标、报表、专题分析体系等； 2、推进数据可视化工作，提升财务域数据分析效率和数据价值转化等； 3、负责财务领域相关基础数据建设，包括数据采集、清洗、加工、汇总等，确保数据准确、及时、安全、可信； 4、负责数仓规范、数据治理、数据血缘、数据地图、数据应用等数仓建设工作； 5、负责开发实时数据和离线数据，推动全链路数据线上化和数字化建设； 6、深入理解业务细节，快速响应需求，对数据进行抽象建模，沉淀财务行业数据模型。 职位要求： 1、本科以上学历，数学、统计学、运筹学、计算机科学与技术等专业，具备扎实的计算机科学功底、编程基础和数据结构算法基础，良好的工程素养，高效的问题解决能力； 2、熟练掌握主流的数据分析方法（回归分析、关联分析、聚类分析、时间序列分析等）及数据建模能力，了解常用机器学习方法； 3、掌握主流大数据和流式数据处理技术，如Flink、Storm、ES、HBase等； 4、理解数据仓库模型及思想、维度建模思想； 5、精通SQL语言，具备存储过程与ETL的开发能力，能熟练进行SQL查询优化； 6、有财务领域相关经验积累优先。

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不局限于反欺诈、信用评估、额度模型、行为评分、催收评分等风险模型及营销响应、流失预警等营销模型。并对现有模型进行优化完善；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； 2.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、审批自动化率提升、差异化营销手段、渠道管理等策略建议； 3.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；统筹分析并定位信贷机构风险/运营管理中出现的问题，结合行业动态趋势、监管力度，把握市场机遇，提供有效落地的解决方案，促成项目开展和有效落地； 4.不断学习/探索/优化算法，通过量化算法、业务经验等，基于内外部数据，统筹设计、开发有效用于风险/运营管理的创新数据及模型产品，并推进其实施落地；基于自身对汽车金融行业与风控、营销特征的理解，设计新模式/新解决方案，并尝试推进实施落地。 岗位要求： 1.硕士及以上学历，211/985院校毕业优先，数学、统计学、计算机等相关专业优先； 2.5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，有汽车金融相关经验/金融科技公司工作相关经验/项目管理经验优先； 3.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/树型机器学习/神经网络等深度学习算法构建特征与模型； 4.对零售信贷市场、信贷产品形态有深刻的认知；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； 5.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；与时俱进，对不断更新迭代的算法（如GPT）持续学习和应用； 6.工作主动性强，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、为AI对话型产品的流量安全负责，识别恶意机刷/测试流量并建设处置方案，保障底层模型的成本可控、数据安全； 2、深入了解业务发展方向和逻辑，了解底层模型与上层产品之间的调用场景和业务逻辑，保障风险类型认知不断扩充，风险敞口系统可监控，规避绕过风控机制的情况发生； 3、根据新业务不同发展阶段，综合业务增长需求和风险情况，进行深度数据分析和指标监测，制定风控策略在当前阶段的平衡方案并可以合理化解释归因。 职位要求： 1、本科及以上学历，3年以上策略产品或数据分析工作经验，熟练掌握数据分析工具，可独立制定风控策略支持线上对抗； 2、具备对抗类攻防经历，熟悉常见风险类型及完整解决方案，从事过流量风控、搜索风控、反爬虫方向加分； 3、对AI类产品保有好奇心，学习适应能力强，跨团队沟通、组织协调能力强。

1.信贷风控场景下，贷中经营全流程模型和算法开发，包括但不限于贷中B卡、营销响应、流失预警、offer额度优化、定价敏感度等 2.深入理解信贷业务贷中经营需求和痛点，灵活应用不同算法定制模型，实现风险控制与业务收益的平衡 3.跟进业界前沿，创新探索用于风险/运营管理的算法，并推进落地，有效提升业务指标 任职要求： 1.3年及以上相关工作经验，经济、金融、数学、统计、计算机等相关专业本科以上学历； 2.熟悉常用机器学习算法，如FM、DeepFM、xGboost、DIN、DNN等，扎实的编程和数学基础； 3.熟练掌握常用的编程语言，精通Python、scala编程中的一种，掌握海量数据处理技术，包括但不限于Hadoop/Hive/Spark； 4.良好的团队合作精神和创新精神，乐观、自省，优秀的沟通能力和抗压能力； 5.有完整贷中经营业务应用经验者优先。

主要职责： 1.利用统计学和机器学习方法，分析和预测信贷用户违约风险，制定数据驱动的风控审批策略； 2.参与金融风控产品的需求分析、设计、开发与优化，承载互联网信贷风控模式和信贷全流程决策； 3.参与规划、设计、落地公司内部整体风控平台，包括但不限于特征平台、规则引擎、决策引擎、风险处置等模块； 3.与算法团队、产品团队和工程团队紧密协作，统筹资源确保风控策略的准确、高效执行； 4.相关的日常数据分析工作； 任职要求： 1.本科及以上学历，2年以上互联网信贷风控策略经验； 2.熟练掌握统计分析软件（如SQL、Python等），具备良好的编程能力。 3.熟悉互联网信贷业务流程，对风控决策引擎和反欺诈系统等深刻认知，具备风控系统架构设计和功能开发能力，了解相关法规和标准； 4.深入了解信贷业务，对行业监管、行业动向和技术有深刻理解，有参与设计或迭代风控决策引擎经验优先； 5.具备良好的团队合作精神，有较强的抗压能力。

职位描述 1、对全球预订交易进行手动审核，在订单确认前识别发现潜在的欺诈活动，进行确认后的审核，确保交易的合法性并发现任何可疑行为； 2、执行并跟踪欺诈资损挽回流程，为公司挽回由欺诈交易造成的损失； 3、通过提供必要的文件和证据来支持索赔，处理退款程序； 4、与其他团队合作，调查和跟踪欺诈相关的案件和问题。 职位要求 1、专科及以上学历，优先英语或相关专业。 2、具备良好的沟通技巧，有耐心细心，能识别问题，如有风控审核或相关职位上的经验是加分项。 3、能够在轮班制环境中有效工作。 4、熟悉人工审核平台、工具者优先。 该角色为您提供了一个激动人心的机会，为我们组织的欺诈预防工作做出贡献，并需要灵活性以在轮班中工作。未来我们也会结合AI大模型，不断升级工具，如果您热衷于打击欺诈和保护公司的资产，请毫不犹豫地申请。

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。

资深算法工程师（国际支付风控方向） 岗位职责： 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。 职位要求： 1.经验与教育背景 ●拥有3年以上风控算法研发经验，对跨境支付业务有系统性理解和实际风控经验。 ●计算机科学、数据科学、统计学或相关专业，本科及以上学历。 2.技术能力 ●精通Python编程，熟悉主流机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），具备优秀的算法实现和优化能力。 ●深入理解大规模数据挖掘、机器学习、分布式高性能计算等技术，能够高效处理海量数据，能够应对高QPS低延时模型需求。 3.业务敏感性与团队合作 ●对风控领域充满热情，具备敏锐的业务洞察力，熟悉全球各主要区域常见支付欺诈风险模式，能够迅速适应和响应业务需求的变化。 ●具备强烈的责任心和主观能动性，能够独立完成任务，同时拥有优秀的团队合作精神和沟通能力，推动项目顺利进行。

1、负责贷前授信/贷中定额定价及策略管理，从风险管理角度研究并评估相关风险，对不同类型的客户及时制定并更新风控政策； 2、通过洞察客户，挖掘客户特征，完善客户画像，找寻优质客群并依据客户特征优化风控策略； 3、负责建立基于数量的量化贷后预警等风控模型，利用python, R等建模工具以及决策树、聚类和XGB等常用算法原理，并基于模型制定差异化的风控策略不断优化风险； 4、负责风险数据收集、识别、预警、报告系统，搭建风险监测系统，对引入的外部数据进行数据价值和ROI评估。 任职资格： 1、211***本科及以上学历，经济、金融、数学等相关专业； 2、2年以上金融行业（互联网金融、消费金融、小微金融、现金贷）风险策略工作经验，熟悉消费金融产品； 3、具备数据分析和python等分析工具使用经验，有独立建模包括逻辑回归,XGB, LGB,决策树,聚类等经验优先； 4、熟悉风控运作流程、监管法规，熟悉金融行业和国家监管政策，具备扎实的专业基础。

岗位职责： 1. 数据战略与规划： a) 制定企业3-5年数据战略规划，明确数据能力建设路径（如数据治理成熟度提升、数据产品孵化）。 b) 设计数据管理组织架构，建立跨部门协作机制（如数据治理委员会、数据管家体系），推动数据文化落地。 c) 管理年度数据预算，平衡资源投入（如工具采购、团队培训、合规审计），优化数据管理ROI。 2. 数据管理体系落地： a) 主导数据治理框架（DAMA/DCMM）实施，建立数据标准、质量规则、主数据（MDM）及数据生命周期管理制度。 b) 监督数据血缘追踪、元数据管理及数据目录（Data Catalog）建设，提升数据可发现性与可信度。 c) 构建数据质量监控体系，通过自动化工具（如Informatica、Collibra）实现异常检测与闭环修复。 d) 主导并参与数据治理与数据开发工作。 3. 合规与风险管理： a) 确保数据管理符合GDPR、《数据安全法》、行业监管（如金融业BCBS 239）等要求，制定数据分类分级与脱敏策略。 b) 主导数据安全审计与风险评估，建立数据访问权限审批流程及操作日志追溯机制。 c) 应对数据泄露、隐私侵权等突发事件，制定应急预案并协调法务、公关部门处理。 4. 团队管理与赋能： a) 领导数据治理工程师、数据质量分析师、元数据管理专员等团队，制定KPI并推动目标达成。 b) 设计数据管理培训体系，提升团队专业技能（如数据建模、合规知识）与跨部门协作能力。 c) 引入外部资源（如咨询公司、技术供应商），优化数据管理工具链与行业最佳实践融合。 d) 关注AI增强数据库等新兴数据库技术发展。 5. 数据价值驱动： a) 推动数据资产登记与价值评估（如数据变现潜力、成本节约量化），支持数据交易与商业化探索。 b) 协同业务部门挖掘数据应用场景（如客户分群、供应链预测），通过数据服务（API、BI看板）赋能业务增长。 c) 建立数据管理成效指标体系（如数据质量达标率、治理流程效率），定期向高层汇报价值成果。 6. 完成领导交代的其他工作。 岗位要求： 1. 本科及以上学历，数据科学、计算机科学、大数据专业毕业； 2. 8年以上大数据行业相关经验，5年以上数据团队管理经验，有从事生产制造业大数据体系建设经验者优先考虑； 3. 精通数据管理框架（DAMA DMBOK、DCMM）、数据治理工具（Collibra、Alation）及数据安全合规体系 4. 熟悉Hadoop、Spark、Flink、Kafka、Hive等主流大数据系统原理及源码; 5. 熟悉关系型数据库：如MySQL、Sql Server、 PostgreSQL、Oracle等; 键值数据库：如MongoDB、Redis、Couchbase等；列式数据库：如HBase等，时序数据库 如InfluxDB等；日志分析，如Elasticsearch； 6. 掌握数据建模方法（维度建模、Data Vault）及数据分析基础（SQL、Python）; 7. 熟悉Spring Cloud，Dubbo等微服务框架，有微服务、中间件等技术积累和实战经验； 8. 对数据采集、数据开发、数据分析、数据建模、算法等有深刻认识和实战经验，具备大规模系统的故障诊断与性能优化能力； 9. 负责过企业级数据仓库建设项目，有大型企业数据治理项目经验者优先； 10. 在大数据架构、产品、技术等方面有深入思考和中长期的产品和技术视野，对技术架构演进有清晰、成熟的思路； 11. 有较强的逻辑思维能力，思路清晰，善于分析、归纳、解决问题，能够独立或带队进行项目开发。 12. 卓越的跨部门协调能力，能化解业务与技术团队的认知冲突，推动大数据分析落地。

职责描述： 1、结合公司业务发展需求，负责建立与维护公司业务风控体系，推动实现产品、机制、业务流程的不断优化，建立业务健康高效的内、外部风控环境，减少业务风险事件发生。 2、快速掌握各产品及业务运作模式，结合业务发展动态，梳理各产品线、全业务链条的业务风控框架，有效挖掘/识别各项业务风险，进行快速评估、有效控制，统筹推进落实改善（产品、流程、风控策略等），并沉淀可复用的方法论或体系。 3、负责业务风控事件处置，及时有效地完成问题定位、风险控制、人员处置，推进内部流程/产品等改善。 4、负责搭建业务风控的预警、监测体系。 5、负责周期性针对公司业务进行风险审计、内控检查，并有效推进重点风险的防控、治理。 6、负责业务风控流程机制建设，并基于对业务的理解深度和宽度，快速前置帮助业务设计业务风控相关机制和流程，建立风险防控能力，提前预警和方案布局。 任职要求： 1、本科及以上学历，8年以上业务风控经验，具有搭建完备业务风控体系的经验，具有线上+线下行业互联网平台业务风控经验优先。 2、具备风险挖掘、输出风控策略、风控事件调查、问题分析与改善的能力，并有成功案例。 3、具有较强的业务理解能力，能够“到现场去”且较快并全面熟悉掌握各产品、功能及业务线、迅速了解行业及业务运作模式。 4、具有较强的体系性思维、沟通协作能力、项目管理和推动能力。

职位描述： 1、负责高风险商户的尽职调查，业务模式评估以及客户洗钱风险评级、名单监控等管理工作。 2、负责交易的事中审核，独立判断交易是否存在如欺诈、虚假贸易、洗钱、制裁等风险。 3、负责交易的事后回溯监控，及时对可疑/非法交易进行预警、风险排除或风险处置。 4、负责商户侧风控需求分析及提供相关风控定制化服务。 5、协助上级完成部门内部日常事务工作，‌完成上级交办临时事务。 职位要求： 1、本科及以上学历，金融、法律、统计相关专业优先，具备较强的英语沟通能力优先。 2、有2年以上海外支付、跨境电商、跨境贸易、金融从业经验，有风控合规运营从业经验者优先。 3、了解支付行业的各项监管规范及现有跨境支付行业现有基本业务模式和逻辑。 4、工作主动积极，具有良好的沟通协调能力，具备高度的团队合作精神。 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、负责海外风控流程相关业务，完成系统设计、研发、迭代 2、协助业务需求分析，将业务需求拆分成独立的业务功能，并独立负责相关的开发等工作 3、参与项目/系统架构设计，优化，协助解决项目开发过程中的问题 任职要求： 1、计算机或相关专业本科以上学历，3年左右系统开发经验 2、熟练使用Golang/Python等至少一种编程语言 3、精通SQL，熟练使用Mysql、Mongo、Kafka和Redis等中间件 4、熟悉主流的微服务架构方案 5、了解大数据相关技术 6、有独立分析、解决问题的能力和经验

美团金融服务平台成立于2016年，以“场景+金融”模式，携手合作伙伴构建开放生态，为美团平台用户和商户提供底层账户、支付通道、信贷、保险和理财等金融解决方案。我们致力于以科技为核心，助力金融机构打通金融普惠“最后一公里”。我们期待与大家共同完成每一件平凡而卓越的事情，一起为用户提供优质的产品体验，守护用户的资金安全，让生活变得更美好。 岗位职责 1.负责国际支付中的拒付风险防控，减少公司利润损失，基于历史数据和专家经验，基于数据分析、挖掘，设计针对盗卡、盗账户的安全策略且持续优化； 2.平衡支付体验的便捷和资损，设计、实施、监控风险-收益最大化的安全策略，保障业务健康发展； 3.建立策略监控指标体系与数据报表体系，完善风险监控与预警机制，进行日常风险指标与策略、模型性能监控； 4.联动产品、技术、算法等团队，建设风险引擎中台能力，设计和构建体系化的风控策略、流程与机制。 岗位基本需求 1.本科及以上学历，计算机、数学、统计学、管理科学等相关专业； 2.有良好的数据分析和策略分析经验，有风险策略/数据挖掘/机器学习等相关工作经验者优先； 3.熟练使用至少一种分析工具，如 SQL、Python、R 等，了解常见的机器学习算法和实践经验； 4.突出的分析问题和解决问题能力，自我驱动，并且具备较强的学习能力、创新应用能力及沟通协调能力； 5.可使用中英文作为工作语言，有海外工作经验更佳； 岗位亮点 1、与国际支付业务紧密协作，可了解海外业务动态 2、参与搭建国际支付风控体系，可锻炼培养全链路风控能力

工作职责 业内研究表明，生成式的推荐系统存在Scaling Law现象，Scaling Law的出现相较于现有推荐系统无法通过扩充持续提升效果的现象，提出了新的可能性。该团队负责小红书生成式推荐方向，目前已经完成了原型架构的开发和线上验证，欢迎业内在推荐/广告/搜索等领域的专家一起，共同探索生成式推荐在真实业务场景的价值。 【职位描述】 1、负责生成式推荐在小红书社区推荐&展示广告场景的研发； 2、在生成式架构下，重新思考传统推荐架构中的行为建模技术（如超长序列、多兴趣等），并在召回/排序等场景中进行应用； 3、与MLLM和架构团队配合，将其他生成式模型的知识和能力迁移进实时的生成式推荐架构中； 任职资格 【任职资格】 1、3年以上工作经验，熟悉推荐系统，在召回、排序、混排中任一模块有丰富的迭代经验； 2、动手能力极强，有ACM竞赛名次或参与过业内高难度项目； 3、具备大规模场景下的创新能力，在实际业务场景中发表过高水平论文者优先；