算法应用工程师 / 技术专家（风控/智能决策/资金预测）

业务场景建模与优化：负责支付交易核心场景的算法研发，包括但不限于： a. 智能风控：交易欺诈检测、黑产防范、账户盗刷识别与合规反洗钱。 b. 交易决策：基于强化学习 / 多臂老虎机（MAB）的交易智能重试时机选择、多通道动态成本与成功率智能路由。 c. 资金预测：基于多变量时间序列模型的商户资金流水预测与多币种流动性头寸调度。

特征工程与沉淀：协同数据团队提炼商户、卡 BIN、通道等多维度聚合与行为序列特征，将成熟特征标准化沉淀至平台特征库。

实验与业务指标闭环：制定完备的离线评估方案与线上 AB 测试策略，将算法指标（AUC、KS、RMSE 等）与业务关键指标（支付成功率、资损率、成本优化比率）对齐并持续迭代。

技术前瞻与赋能：紧跟业界算法、时序预测、强化学习等技术动态，结合支付场景探索算法新价值点。

计算机、数学、统计学或运筹学等相关专业硕士及以上学历，3 年以上算法落地经验。

理论与算法基础：扎实掌握传统机器学习（XGBoost/LightGBM）、深度学习、图神经网络或时间序列预测模型，具备清晰的数学建模推导能力。

工程落地能力：熟练掌握 Python，熟练使用 PyTorch / TensorFlow / Scikit‑learn 等主流框架；具备 SQL 与大数据处理能力（Spark/Flink），能够编写高效、规范的代码。

业务敏感度与逻辑思维：具备将复杂业务问题转化为清晰数学目标的能力，善于从交易异动与监控数据中拆解根因。 加分项： 具备金融风控、电商交易调度、广告 / 推荐系统排序或量化资金管理相关业务落地经验。