1.口碑
1）.口碑-数据研发专家（风控方向）
1、参与口碑风控体系的建设，承担口碑风控平台的系统设计与核心模块的研发工作，保障平台的高性能和高可用。
2、参与口碑风险数据集市建设，沉淀风险实时特征数据，通过离线清洗、实时计算等大数据处理引擎提高风险决策的准确性和时效性。
3、与口碑风控的产品团队、业务运营团队紧密协同，高质量地完成业务需求之外，共同完善风控模型和特征体系的建设。
1、本科或以上学历，计算机软件或相关专业，三年以上的海量数据加工处理（ETL）或数据挖掘、机器学习相关工作经验；
2、熟悉MySQL、Oracle等传统数据库原理，对Hadoop生态相关技术并有实践经验，重点考察Hdfs、Mapreduce、Hive、Hbase ；
3、熟悉Storm、Spark、Flink等实时流计算技术，有实时计算开发经验；具有图数据库开发经验者优先；
4、熟悉数据挖掘和机器学习算法，熟练运用R、Python等工具，并有独立的特征挖掘、分析建模实践经验者优先；
5、有O2O领域背景、反作弊风险识别经验、风控安全应用研发工作经验者优先；
6、有良好的分析设计能力和表达沟通能力，以及较强的学习能力和自我驱动能力；
2）口碑-反作弊算法专家-北京
- 负责口碑反作弊策略的研究与探索；
- 基于用户行为、用户关系、交易数据、LBS、商家营销行为等大数据，设计机器学习、人工智能算法，建立o2o领域线上、线下精准打击策略及模型，持续完善和优化反作弊系统；
- 分析覆盖交易、资金流向、物流网等的全链路网络数据，挖掘作弊行为背后的动机和作弊人群不同的行为模式，从而采取有效的措施阻止作弊行为的扩散和影响；
- 建立完善的监控策略体系，及时发现疑似作弊情况加以分析总结。" "- 熟悉常用的数据挖掘、机器学习、人工智能算法，并有相应实践经验；
- 对数据敏感、较强的逻辑分析能力、有强烈的好奇心和求知欲；
- 掌握C/C++、Java等至少一种语言，掌握python等至少一种脚本语言，熟练使用hadoop等大数据处理平台；
- 有强烈的责任心和数据安全意识，有团队沟通协作精神，吃苦耐劳，善于总结和分析，熟悉和了解反作弊相关工作的优先；
2.蚂蚁金服
蚂蚁金服-风险模型专家-蚂蚁金服保险
岗位描述：
1. 针对蚂蚁保险产品，利用蚂蚁金服海量消费、支付、信用、社交等数据进行统计分析、数据挖掘、风险定价模型开发、费率厘定等定价风控工作；
2. 针对不同保险产品、场景及客户群体，开发、部署核保核赔策略，确保风险在一个合理、可控的水平；
3. 独立完成基础数据处理，变量构思衍生，模型开发，验证，部署，监控及升级等相关工作；
4. 对保险产品、风险模型、风险策略进行数据监控，完成相关分析报告及监控报表，反馈给相关业务部门并能给出商业决策推荐；
5. 运用大数据与AI技术，支持蚂蚁保险平台的运营，驱动互联网保险业务决策与产品开发。
岗位要求：
1. 背景要求为统计、数学、经济学、计算机、工程、运筹学或相关数量分析领域，3年以上贷款反欺诈、信用评分、保险风险定价、保险反欺诈、保险理赔模型的经验；
2. 扎实的解决问题的能力与批判性思维，能够灵活运用数量分析方法解决实际的商业应用问题，具有GLM、决策树、神经网络、随机森林、深度学习等算法实际使用经验；
3. 能熟练运用SQL、SAS、R、python等工具进行建模分析与策略制定；
4. 良好的口头与书面沟通能力、学习意愿及快速学习能力；
5. 高效的项目管理能力与多任务协调能力，能够有效地处理任务的优先级；
6. 使命必达，自我驱动，能够适应高强度、快节奏的工作氛围。
2）蚂蚁金服-数据挖掘专家-支付宝 杭州、北京
岗位描述：
1. 通过机器学习等技术进行数据分析及建模的方案的系统化设计，负责数据挖掘项目的架构设计工作
2. 分析用户行为，对用户进行建模，设计合理的模型和算法
3. 设计营销算法，ab实验，以数据为驱动的实验调优
4. 对现有系统的架构进行深入分析及优化，进一步提升系统数据和算法能力，构建智能营销平台
岗位要求：
1. 计算机、数学、统计学、运筹学、机器学习等相关专业，具有扎实的统计和数据挖掘、建模基础；
2. 熟练编程，具有丰富的独立实现算法和调优的经验，熟悉python等脚本语言优先
3. 具备较丰富的基于Hadoop ／ mapreduce ／ Spark等大数据处理项目经验优先
4. 熟悉常用算法，熟悉至少一种常用算法框架（Caffe, sklearn, tensorflow）
5. 对数据敏感，具有良好的逻辑思维能力、理解业务的能力、沟通能力和表达呈现能力，主动性强
6. 在某一算法领域比如推荐、图像、NLP等具备很强的专业技能者优先
