【25校招】阿里妈妈风控算法岗位招聘

职位基本信息
公司：阿里集团·阿里巴巴（中国）有限公司
招聘类型：校招
职位名称：广告反作弊算法工程师
工作地址：杭州阿里巴巴西溪园区/北京朝阳区阿里中心·望京A座A座
经验与学历：有工作经验、硕士
职位关键词：风控/大模型/反欺诈计算机相关专业数学/统计相关专业机器学习算法/工程化经验

职位描述：我们是【阿里妈妈】风控团队，有“流量质量”和“广告质量”两大方向：

1.流量质量方向，核心职责是甄别价值千亿的商业流量中作弊、无效、低质量的部分，保护广告主和平台的利益。

2.广告质量方向，核心职责是甄别数十亿广告物料、落地页中的文字、图片、视频等内容是否符合国家法律法规的要求，是否会给用户带来不适的体验，净化投放环境。

这里集合了国内业界身经百战的“武林高手”们，利用阿里巴巴独特的数据积累，让AI的能力在与黑灰产持续的过招过程中得到进化和升华。打造攻守兼备的、有极致安全感的智能风控体系是我们不懈的追求。

我们的工作内容是：

1.构建基于深度学习模型的在线识别系统，保证极高精准和召回的前提下，实时处置无效流量或风险物料；

2.建设强大的离线挖掘平台，使用多种无监督、半监督手段帮助算法和运营同学探索新的异常pattern；

3.研发风控产品平台，服务阿里妈妈和集团更多相关的业务，不断提升迭代效率。每年为广告主挽回损失过百亿元，同时为平台拦截百亿以上的风险物料；

我们正在研发的，很可能是异常检测领域：数据规模最大、精度召回要求最极致、鲁棒和可解释性要求最高、系统规模和时效挑战最大、对抗强度最高、最能用钱衡量 的工业级应用。

面对风控问题，AI还像一个天真的孩子。有很多的问题尚未被完整的定义、被定义的问题尚未得到基本的解决。我们正在探索阿里巴巴独特的数据加持下，拿到突破性的进展。因此，以下都是我们研究的领域：

- Anomaly/Outlier Detection
- Scalable/Interpretable/Robust Machine Learning
- Semi-supervised/Unsupervised learning
- Large Scale Graph Mining
- Large Scale batch/streaming Data processing
- Data Visualization
- Large language model
- CV/NLP/Behavior Pattern recognition

同时，需要我们具备卓越的业务数据洞察能力、工程架构能力，让研究成果转换成坚实的工业级解决方案。

PS：我们正在招聘大模型方向的同学，非常欢迎对大模型应用方向感兴趣的同学投递简历。可直接私聊或者将简历投递至hongyongjie.hyj@taobao.com

职位要求
【必备项】
1、熟悉常用机器学习算法，对模式识别、深度学习、增强学习等相关领域，极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言；
2、有数理分析方面良好的素养以及数理统计基础；
3、有良好的数据敏感能力、较强的逻辑分析能力；
4、有较强的学习能力，对新事物保有好奇心，并能快速适应新环境；
5、有良好的沟通能力和团队协同能力；能与他人合作，共同完成目标；
6、对风控、反作弊领域有热情，善于独立思考并反思总结。

【加分项】
1、有实际成果并发表在国际顶级会议、期刊者优先，有在KDDCUP、ImageNet、MSCOCO、ICDAR等权威比赛中取得优异成绩者优先；
2、有deeplearning的经验，有linux下开发经验的，大规模数据处理经验优先。
3、有大模型训练经验优先。

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