算法工程师（内部威胁） - 安全与风控

团队介绍：安全工程团队负责设计、搭建并维护字节跳动的全球安全基础设施、平台及服务。我们的核心职责是研发具备可扩展性的系统与工具，为公司全域产品的安全运营提供支撑。通过交付可靠、高性能的安全解决方案，保障字节跳动全球平台的安全，并提升业务韧性。 1、负责构建公司内部的风险发现和检测系统，对数据及日志进行数据挖掘，利用规则/模型/算法，构造机器学习解决方案，预防及打击信息安全、隐私安全等风险； 2、深入各个业务线，结合业务发展方向，建设持久高效、可复用的风险发现能力体系，降低新业务、新问题、新威胁的风控成本； 3、持续跟踪最新的风险场景和技术手段，提升整体解决方案在机器学习、AI、大模型等方向的竞争力，加强防御纵深。

1、计算机科学、统计学及相关专业背景本科及以上学历； 2、有三年及以上相关领域的数据挖掘或机器学习经验优先，熟悉数据挖掘常用算法和理论，包括数据去噪/统计学习/分类聚类/异常检测/图学习等算法，并将算法应用在风控业务中； 3、熟悉C++/Java/Python，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、有大数据处理相关经验，熟练使用Hive、SQL、Spark、Flink等进行大数据分析和挖掘； 5、机器学习理论或实战背景强，了解业界前沿动态，具备算法落地能力，工程与系统设计能力强，优先领域举例：自然语言理解、图神经网络、半监督/无监督/迁移学习； 6、在跨多个团队风控环境下，能保持主人翁精神，沟通主动性与技巧强。 加分项： 1、英语能力能满足业务与技术沟通者优先； 2、熟悉常见的内部威胁挖掘算法，具有异常检测、人群挖掘、风控建模的实际落地经验； 3、曾在相关学术领域的会议以及期刊上发表过文章。