
1. 硕士及以上学历,计算机/统计/数学等相关专业;
2. 应届生需具备≥1年算法实习经历(需提供项目证明)。
具备以下技术能力:
1.熟练掌握 LSTM/GRU/CNN 等神经网络架构,有TensorFlow/PyTorch实战经验;
2. 具备至少1个风险识别类项目经验(金融风控、反作弊、安全监测等);3. 扎实的Python编程能力,熟悉SQL/Hive数据处理。
还具有,项目经验(满足其一):
1. 主导或核心参与过风险识别系统开发并上线;
2. 发表过时序建模/风险检测相关论文(顶会/核心期刊加分);
3. 应届生需在实习中独立完成过模型开发全流程。
那么,希望你可以加入我们,一起:
1. 设计并实现面向金融/电商/安全领域的实时风险识别模型,覆盖欺诈检测、异常行为监控、信用评估等场景;
2. 基于LSTM/CNN等深度学习模型进行时序数据建模(如用户行为序列、交易流水)与特征提取;
3. 构建端到端风险防控系统,完成数据清洗、特征工程、模型训练及线上部署全流程;
4. 持续优化模型性能,解决样本不均衡、对抗攻击等业务挑战。
我们可以提供:
1. 快速成长的平台
2. 由IEEE Fellow/大厂VP级专家直接带队,提供系统性技术指导与职业规划
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