我们提供真实的交易数据,上亿级别消费者的商业行为,数十万级外部商户真实数据;我们面对的是动态、复杂、多变的各式欺诈风险,如盗用、作弊、套现等等;我们不仅利用分布式的计算引擎,进行离线算法实施,也会面对实时同步的在线模型挑战。
如果你对这些有兴趣、如果你致力于用数据产生价值、如果你想让支付的体验更加便捷与安全,请加入我们。
岗位描述:
1、与风险策略分析师紧密合作,通过分析/挖掘数据,探索业务机会点并能贡献自己对业务的独特见解;
2、基于历史风险和专家经验,通过有监督和无监督的方法结合,建立针对欺诈行为的预测模型,并且持续优化;
3、平衡体验的便捷和安全,通过优化理论和方法,设计并实施风险-收益最优化的决策。
职位要求:
1、计算机、数学、统计、金融等相关专业的硕士或以上学历;
2、三年以上数据挖掘或者机器学习相关工作经验;
3、熟练掌握机器学习算法(或者对于最优化理论和方法有所研究和实践),熟练运用SQL、R、Python等工具;
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、拥有分布式图计算,实时流计算(Spark/Storm)、海量数据处理(Hadoop/Hbase/Hive)经验者优先;有盗用欺诈作弊套现等风险识别工作经验者优先;有深度学习研究经验者优先。