支付风控资深算法工程师

1、负责国际收单、钱包等场景的支付风险识别&决策模型的选型、开发和优化，负责模型部署应用、维护、监控和升级迭代； 2、深入理解国际支付业务和风险，总结和提炼用户行为序列、欺诈、赌博、洗钱、诈骗等风险特征，并对特征挖掘结果进行评估和验证； 3、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； 4、基于业务数据构建知识图谱，并解决业务问题，应用图计算（图神经网络、社区发现）等技术建模分析，探索新技术的应用落地并完成性能调优； 5、探索大模型与序列模型在支付风控中的应用，基于用户行为序列、交易序列等业务数据开展大参数量序列模型的预训练/继续预训练与下游任务微调，构建风控领域基础模型能力； 6、推动AI Agent在风控业务链路中的落地，围绕智能审核、案件调查辅助、策略与规则自动生成、风险归因与报告生成等场景设计Agent方案，并负责效果评测、可靠性与成本优化。

1、在互联网行业从事算法相关工作3年以上，有风控相关从业经验加分； 2、计算机、数学、统计学等专业硕士及以上学历，有海外留学经历者加分，具备一定基础的英语交流能力； 3、熟练掌握Python/SQL等建模语言和数据挖掘工具, 对图数据结构和图算法有深入的理解，有过Neo4j、Nebula、ArangoDB或其他图数据库使用经验者优先考虑，熟悉GraphSAGE、GCN、GAT等算法，有过实际业务应用经验者优先考虑； 4、熟悉Transformer等序列建模结构，有十亿及以上参数量级模型的Pre-train或Continual Pre-train经验者优先，理解数据配比、训练稳定性、Scaling Law等关键问题； 5、具备AI Agent应用的设计与落地能力，熟悉Function Calling/Tool Use、MCP、RAG、多Agent协作与workflow编排等技术，有Agent在真实业务链路中落地经验者优先； 6、对新技术保持敏感和好奇，具备良好的业务理解能力、沟通协作能力和抗压能力。