风控策略运营（交易安全）-【商业化】

负责商业化全链路风控体系搭建与迭代，覆盖广告投放、商家营销、补贴活动、佣金结算、交易作弊、薅羊毛、虚假流量、恶意推广、渠道作弊、套现套利等场景，输出传统策略+AI智能风控结合的完整解决方案；

基于业务目标拆解风险指标，独立完成风险调研、特征挖掘、规则策略设计、AI风控方案落地、阈值调优、灰度上线及效果复盘，平衡风控拦截率、误杀率、业务转化三大核心指标，实现风控智能化升级；

主导传统规则、黑白名单、分层策略与AI模型风控、团伙智能识别、动态智能风控的融合落地，针对黑产团伙、批量作弊、新型灰产变异行为，设计AI专项对抗方案，替代低效人工规则；

联动算法、数据、产品、业务、研发团队，参与风控特征体系、样本体系建设；配合算法团队完成模型训练、迭代、调优，输出策略侧需求、风险样本、特征维度，推动策略+模型双引擎风控体系落地；

推动AI大模型、智能算法在商业化风控场景的落地应用，包括风险内容识别、作弊行为研判、黑产话术筛查、风险舆情识别、异常行为智能归因、风控策略智能生成等创新场景落地；

常态化监控线上AI风控模型效果、模型漂移、识别准确率，及时发现模型失效、风险漏判误判问题，联动算法完成模型迭代、特征更新、策略补防，保障AI风控稳定性。

本科及以上学历，3年及以上互联网商业化/营销/交易/渠道风控策略全职工作经验，有大厂AI智能风控、商业化风控落地经验优先；

深度熟悉商业化主流风险场景：补贴薅羊毛、虚假流量、广告作弊、渠道刷量、商家套券、恶意分销、交易套利、批量账号作弊等，具备传统策略+AI风控结合的落地能力；

熟练使用SQL进行数据提取、清洗、分析，能独立完成风险行为、团伙特征分析，可通过数据验证AI模型与策略落地效果；

具备完整的智能化风控生命周期经验：风险挖掘→特征建设→样本标注→模型联动→策略融合→效果复盘→迭代优化。