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反作弊风控专家

驻场外包人员
工作年限:10年 意向城市:杭州 浏览:3次 发布时间:近期

技能标签

反作弊体系设计 黑灰产对抗 流处理框架 特征工程 机器学习模型 图计算算法 分布式系统 异常检测 用户画像 实时计算 风控架构 模型调优 特征中心 算法优化 数据挖掘 系统架构

专业技能

精通反作弊体系设计与优化,擅长黑灰产对抗策略制定与实施。熟悉广告投放链路架构及多业务场景风控需求,具备大规模风控系统架构设计能力。掌握流处理框架(Flink/Storm/Spark)与实时计算引擎(TM)技术栈,精通特征工程与机器学习模型开发(LR/GBDT/深度学习/DNN)。熟悉图计算算法(LPA/Louvain)与图神经网络应用,具备分布式系统架构(Hadoop/Hive/HBase/Redis/Kafka)设计与调优经验。精通异常检测算法(AutoEncoder/分布异常检测)与用户画像建模技术。

工作履历(脱敏处理)

长期专注于反作弊体系研发与优化,主导构建覆盖ID记忆模型、用户行为分析、多特征异常检测等核心模块的风控架构。设计并实现基于流处理框架的实时风控系统,支持高并发场景下的实时计算与模型推理。主导特征中心建设,实现特征元数据管理、自动代码生成及实时查询服务,支撑多业务线特征需求。研发基于图计算的用户知识图谱,通过社区发现算法识别作弊用户,提升作弊识别召回率20%。持续优化异常检测算法,通过AutoEncoder模型刻画正常分布,实现多特征异常检测模型与DNN分类模型的融合应用。

项目经验(脱敏处理)

反作弊通用算法:构建覆盖ID记忆模型、用户行为分析、多特征异常检测的风控体系。设计流式训练机制实现作弊pattern记忆,通过连续值特征提升模型泛化能力。研发基于AutoEncoder的异常检测模型,实现F1 0.969的高识别准确率。优化特征选择策略,通过相关系数与GBDT特征筛选去除93%冗余特征,提升模型训练效率。反作弊特征中心:搭建统一特征中心架构,实现离线计算<30min的高效特征处理。设计实时特征查询服务,支持多业务线特征需求。构建用户知识图谱,通过一阶同人模型识别作弊用户,基于GCN算法提升作弊识别召回率20%。

驻场外包优势

服从性高

严格遵守甲方管理制度

技术扎实

10年项目实战经验

可长期驻场

接受异地项目外派

快速响应

24小时内可到岗

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