风控大模型算法专家

Job description

• 负责支持美团金融支付风控大模型算法研发，深刻理解风险控制和风险经营的业务场景，借助大模型技术推动风控核心场景AI 能力从 0 到 1 落地及持续迭代，负责从数据构建、提示词工程、模型SFT/RL到线上部署的全链路工程实现；
• 深度挖掘海量生态数据、金融数据及外部数据，研究大模型与传统机器学习、深度学习模型融合落地方案，针对业务目标设计到端决策框架；
• 负责不同业务线、不同场景下的模型体系的搭建，分层、立体地支持相应场景的业务指标达成；
• 推动建立模型全生命周期SOP和相应工具平台建设，提升模型维护、管理和迭代的效率。 1.具备生产环境大模型落地经验；熟悉大模型结构、训练与推理原理；掌握 RAG / Agent 框架（LangChain / LangGraph / AutoGen）工程化应用；有 SFT / RLHF / DPO 微调经验；熟悉 Prompt Engineering；能独立完成数据处理 → 模型训练 → 评估 → 部署完整链路；有将大模型与风控场景结合的实际项目经验优先；相关顶会论文（NeurIPS / KDD / WWW / AAAI / ACL 等）优先。 2.3年以上风控算法/机器学习 / 深度学习/大模型相关方向工作经验，硕士及以上学历（计算机 / AI / 统计 / 金融工程相关专业），有金融风控场景经验优先。 3.扎实的机器学习与深度学习基础（PyTorch / TensorFlow）；熟练掌握树模型、序列模型、图模型等机器学习算法，具备大模型agent框架构建、微调及强化学习经验；具备良好的工程能力（Python / SQL / Spark）；较强的数据分析与实验设计能力；对风控指标体系有深刻理解。 4.强自驱力、良好的跨职能沟通协作能力、持续学习意愿、严谨细致的安全意识。
• 主导支付风控场景 AI 从 0 到 1 落地，在高对抗、快变化、大数据量的金融支付场景中深度应用 LLM + 机器学习前沿技术栈，稀缺性强、技术壁垒高。
• 服务数亿美团用户，美团平台多维交易行为数据资产丰富；个人贡献与风险、规模等核心业务 ROI 直接挂钩，成就感强。
• 充足 GPU 算力与海量金融数据；专业标注与合规资源；团队来自国内外名校及头部大厂，技术氛围浓厚；扁平管理，晋升通道清晰，鼓励技术创新与分享。