岗位职责
1.基于通信运营商数据，研发针对诈骗电话、垃圾短信、网络诈骗等风险场景的检测算法，涵盖反欺诈、风险识别、异常行为分析等方向的模型设计与性能优化；
2.运用行为序列建模、图神经网络（GNN）、社群发现等技术，在大规模数据中识别异常组织网络与可疑行为模式；构建基于图神经网络的社交关系传播模型，定位诈骗团伙及类传销式通信路径；持续提取黑产行为特征，迭代升级现有算法并研发新型对抗策略；
3.协同风控领域博士团队开展高水平学术研究，推动顶会论文产出；
4.跟进反欺诈、风控领域的前沿算法与技术进展，筛选先进方法应用于实际业务场景。

任职要求
核心技能
-硕士及以上学历，计算机科学、软件工程、统计学等相关专业背景；
-具备以第一作者（含导师一作为第一作者）发表学术论文的经历；
-熟练掌握机器学习技术，包括XGBoost、LightGBM及深度学习模型；
-精通Python与SQL，熟悉Linux操作环境，熟练使用Spark、Flink等大数据处理工具，具备高并发与海量数据处理的调优经验；
-了解序列模型、知识图谱及图计算技术（如社区发现、关系图谱构建等）；
-具备良好的沟通能力与团队协作意识

加分项
-了解黑产常用手段，如设备指纹伪造、IP代理识别等对抗技术；
-有联邦学习或隐私计算在风控场景中的实践经历；
-熟悉风控行业常用数据资源，例如手机号风险标签库、IP用户画像库等