岗位描述
岗位职责
基于人工智能 / 机器学习技术，搭建、迭代中心化交易所（CEX）全链路风控算法体系，覆盖账户风险、交易风控、反作弊、反洗钱（AML）、资金安全、异常行为识别、黑产对抗等核心场景。
负责风控样本挖掘、特征工程、模型训练、调优与上线部署，运用深度学习、传统机器学习、图算法、时序模型等 AI 算法，构建用户行为画像、风险评分模型、异常检测模型。
针对交易所刷单、薅羊毛、盗号、洗钱、合约恶意交易、批量账号操作、跨账户串通等黑产行为，设计 AI 识别策略与对抗算法，持续提升风控拦截准确率、降低误判率。
对接业务、运营、安全、合规团队，拆解风控需求，分析风险案例与日志数据，输出算法解决方案、策略规则及数据结论。
负责风控 AI 模型全生命周期管理：数据预处理、模型训练、A/B 测试、效果监控、线上劣化预警、定期迭代优化，保障模型长期稳定生效。
研究业界前沿 AI 风控技术、黑产新型攻击手段，结合 CEX 业务特性落地创新算法方案，提升整体风控智能化、自动化水平。
配合工程团队完成算法服务封装、接口联调、生产环境部署，保障 AI 风控系统高并发、低延迟运行。
任职要求
计算机、统计学、数学、人工智能、数据科学等相关专业，本科及以上学历，2 年及以上风控算法 / 机器学习算法实战经验，有金融、支付、互联网黑产对抗、交易平台风控经验者优先。
扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟练掌握分类、聚类、异常检测、时序分析、图学习等主流 AI 算法，熟悉逻辑回归、XGBoost、LightGBM、CNN、RNN、Transformer、图神经网络（GNN）等模型。
熟练使用 Python 及主流 AI / 数据栈：Scikit-learn、Pandas、NumPy、PyTorch/TensorFlow；具备独立完成特征挖掘、模型训练、实验验证的能力。
具备海量日志、行为数据处理经验，理解特征工程、样本筛选、正负样本不均衡、模型泛化性等风控常见问题及优化方案。
了解风控基础体系，熟悉反作弊、反洗钱、账户安全、交易风控任一领域，有交易所、金融平台、支付平台风控算法经验加分。