岗位职责
- 研发和优化应用于退款、退货、取消订单、交易纠纷、赔付等售后场景的机器学习/深度学习模型；
- 构建买卖双方责任判定与纠纷仲裁的智能决策模型；
- 利用NLP和多模态算法分析客服对话、投诉文本、商品信息及相关举证材料；
- 构建预测模型，提前识别高风险交易，降低售后纠纷发生率；
- 优化大规模交易与行为数据的实时与离线特征工程体系，设计并实施A/B实验，提升处理效率、公平性和用户满意度；
- 与产品、运营及工程团队紧密合作，推动算法能力在生产系统中的落地与规模化应用。
职位要求
- 计算机、统计、数学或相关专业本科及以上学历；
- 至少1年机器学习、推荐系统、风控或相关算法方向经验；
- 扎实的机器学习与深度学习理论基础及实际项目经验；
- 熟悉数据挖掘、自然语言处理、图学习或风控建模等方向之一；
- 熟练掌握Python，并熟悉Go或C++之一，具备Linux环境开发能力；
- 具备优秀的分析能力和问题解决能力，具备数据驱动思维，良好的沟通能力和团队合作精神。 加分项
- 有电商售后、支付风控、反欺诈或智能客服相关经验；
- 有责任判定或公平性约束下决策系统设计经验；
- 在会议发表论文或获得国际竞赛奖项。
