岗位职责
- 构建面向AI Agent时代的反欺诈算法体系，解决从传统账号欺诈到自动化Agent滥用的新型风险问题；
- 核心风险方向的算法建设，从行为建模与风险识别出发，打通“风险发现—风险研判—策略执行—反馈学习”的闭环链路，持续优化召回、误杀与收益等关键指标，推动反欺诈能力在复杂对抗环境中的持续演进；
- 在强对抗环境下构建具备泛化能力的欺诈识别模型，应对策略快速演进，设计可扩展的行为表征与关系建模体系（序列/图/表征学习）；
- 将LLM/AI Agent引入反欺诈链路，在效果、成本与稳定性之间取得平衡，在高召回与低误杀之间进行系统性优化，而非单模型调参；
- 构建可持续演进的风险识别与决策闭环，实现自动化与自学习能力。
职位要求
- 本科及以上学历，2年以上算法或风控建模经验，有反欺诈/账号安全经验（行为检测/欺诈识别/团伙挖掘等）；
- 熟悉机器学习与深度学习建模（分类/序列/表征/图模型等），有完整链路经验：数据分析→特征→模型→上线→效果优化；
- 有核心模块负责人经验，能独立负责从问题定义到上线效果优化，有线上效果优化经验（召回/误杀/收益等）；
- 熟练使用Python，具备良好工程能力（Spark/Flink等优先）；
- 有LLM或AI Agent在风控中的应用经验优先。 加分项
- 主导过核心风控模型或策略体系建设（而非参与）；
- 有强对抗场景经验（策略绕过/模型迭代/风险演进）；
- 有图挖掘/团伙识别/时序建模实际落地经验；
- 有LLM在风控中的实际效果验证（非Demo）；
- 有AI Agent（多轮决策/tool use/自动研判等）落地经验。
