职位描述：

1. 基于用户行为、关系、资源实体、以及内容等多模态数据构建用户关系图谱，应用图计算/图神经网络算法，设计和优化黑产识别模型；
2. 在解决实际业务问题过程中，沉淀统一的用户风控特征库、标签库、样本库等通用数据资产，并推广应用于诸多风控细分业务线；
3. 协同产品和工程同学，推进用户风控特征和模型的实时化升级，打造业界一流的实时用户画像系统。

任职要求：

1. 具备5年以上数据挖掘经验，硕士及以上学历，计算机或相关专业（人工智能、自动化、数学、物理等）。
2. 技术栈要求
① 算法方面：
对主流通用机器学习/图计算/深度学习相关算法有扎实的理论功底和实践经验，包括不限于风控、搜索、推荐、广告等领域；有基于海量用户属性、行为、关系等多维度数据、以及图计算进行用户画像建模分析者优先；
② 大数据研发方面：
精通大数据离线或实时分析平台Hive/Spark/Flink等，熟悉主流深度学习框架Pytorch、TensorFlow等，能基于以上平台工具和现有安全大数据进行快速的模型搭建；有业界主流图数据库开发与应用经验者优先；
③ 业务领域方面：
有内容风控领域的工作经验，或有反作弊和反外挂服务研发经历的更佳。
3. 具有独立研发和优化核心算法的能力；围绕各业务线风控需求，有较强的拿业务结果的能力；有技术热情，持续跟踪业界前沿算法，并在实际业务中探索落地。
4. 较强的沟通能力和逻辑表达能力，良好的团队合作精神，有创造性思维，善于解决项目开发或研发中的技术难题

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