TGT专项- 大模型技术在电商风控场景的关键技术研究和应用

背景：随着国补的业务规模不断扩大，京东持续在拉新，外卖等业务上投入资源，灰黑产可获取的利益点不断增加，整体的对抗愈演愈烈，对风控整体识别能力的提升带来了极大的挑战 挑战： 1、灰黑产手法变化快，需要模型具备快速挖掘对抗的能力 2、风控场景属于标注数据比较稀缺的场景，对于模型的泛化能力要求高 3、风控场景相对垂域，需要构建适配风控场景的垂域大模型 将大模型能力应用于电商风控场景，提升风险识别的准确率和召回率，风险识别的时效性，风控对抗的鲁棒性

1、获得本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数学、物理等相关专业，精通多模态大模型（如QWENVL、CLIP、GPT-4V等）； 2、具备NLP/CV领域顶会论文（ACL、CVPR等）或工业级算法落地经验； 3、具备较强的工程实现能力（PyTorch/TensorFlow、分布式训练）。