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反欺詐/風控算法
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反欺詐是對包含交易詐騙，網絡詐騙，電話詐騙，盜卡盜號等欺詐行為進行識別的一項服務。在線反欺詐是互聯網金融必不可少的一部分，常見的反欺詐系統有：用戶行為風險識別引擎，征信系統，黑名單系統等組成。

百城百科于 2021-11-19 進行編輯
職位要求JOB REQUIREMENTS
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職位要求：
1. 算法：擁有扎實的統計學功底，對數據敏感、深刻理解和熟練運用各類主流機器學習算法，包括但不限于線性模型、樹模型、概率圖模型、深度學習模型（CNN、RNN等）、遷移學習、強化學習（其中若干種即可）；或擁有扎實的運籌算法功底，包括但不限于整數規(guī)劃、VRP算法等。
2. 工程：開發(fā)嚴謹高效，掌握Python、R或C++。有使用sklearn、TensorFlow等開源工具的經驗。
3. 經驗：擁有3年以上工業(yè)界通用機器學習算法項目的研發(fā)經歷，包括但不限于搜索推薦算法、自然語言處理、計算機視覺等方向（其一即可）。或運籌調度等算法項目的研發(fā)經歷。
4. 素質：熱愛出行行業(yè)，思辨能力強，溝通協作意識好，責任心及結果導向意識強。
5. 學歷：國內外重點大學碩士及以上。
6. 加分項：Kaggle等數據科學競賽的優(yōu)勝經歷、ACM編程競賽的獲獎經歷、熟練的英文讀寫能力。

崗位職責：
1. 業(yè)務：利用機器學習算法處理時空大數據，提升高德地圖的出行服務質量。業(yè)務范疇包括但不限于：
（1）駕車導航：路徑規(guī)劃、路線推薦、旅行時間及流量預測、用戶行為分析等。
（2）共享出行：供需預測、上車點推薦、派單算法設計、風控/反作弊算法設計、運營策略優(yōu)化等。
2. 角色：指導或參與數據可視化分析、算法選型、數據清洗、模型搭建、參數調優(yōu)、工程化上線、用戶反饋跟蹤的全鏈路研發(fā)。

會員：百城百科于 2021-11-19 進行編輯
崗位職責JOB RESPONSIBILITIES
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職位要求：
1. 算法：擁有扎實的統計學功底，對數據敏感、深刻理解和熟練運用各類主流機器學習算法，包括但不限于線性模型、樹模型、概率圖模型、深度學習模型（CNN、RNN等）、遷移學習、強化學習（其中若干種即可）；或擁有扎實的運籌算法功底，包括但不限于整數規(guī)劃、VRP算法等。
2. 工程：開發(fā)嚴謹高效，掌握Python、R或C++。有使用sklearn、TensorFlow等開源工具的經驗。
3. 經驗：擁有3年以上工業(yè)界通用機器學習算法項目的研發(fā)經歷，包括但不限于搜索推薦算法、自然語言處理、計算機視覺等方向（其一即可）。或運籌調度等算法項目的研發(fā)經歷。
4. 素質：熱愛出行行業(yè)，思辨能力強，溝通協作意識好，責任心及結果導向意識強。
5. 學歷：國內外重點大學碩士及以上。
6. 加分項：Kaggle等數據科學競賽的優(yōu)勝經歷、ACM編程競賽的獲獎經歷、熟練的英文讀寫能力。

崗位職責：
1. 業(yè)務：利用機器學習算法處理時空大數據，提升高德地圖的出行服務質量。業(yè)務范疇包括但不限于：
（1）駕車導航：路徑規(guī)劃、路線推薦、旅行時間及流量預測、用戶行為分析等。
（2）共享出行：供需預測、上車點推薦、派單算法設計、風控/反作弊算法設計、運營策略優(yōu)化等。
2. 角色：指導或參與數據可視化分析、算法選型、數據清洗、模型搭建、參數調優(yōu)、工程化上線、用戶反饋跟蹤的全鏈路研發(fā)。

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￥ 0 平均工資收入趨勢截止至： 2024-11-1
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