支付风控算法工程师-国际支付

1、开发全球支付场景下的通用盗用风险模型； 2、推动Seq、Graph、LLM在风控领域下的应用，完善风控特征体系与样本评估体系； 3、利用深度学习算法能力，解决跨国家、跨地区的通用模型建设，实现全球视角下的模型开发； 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风控领域的实践和应用。

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/Scala等建模语言，熟练使用SQL/Hive/Spark/Flink等数据统计工具； 3、精通机器学习、多目标学习、深度学习、在线学习算法，具备良好的编码习惯和工程优化能力； 4、3年以上数据挖掘或机器学习相关工作经历； 5、具备自然语言处理、图谱挖掘、欺诈检测经验优先；有信贷、支付风控、搜推相关经验优先。