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1、負責知識圖譜領域算法模型研發，構建高可用、低延時知識圖譜，利用圖神經網絡（GNN）、圖嵌入（GraphEmbedding）等技術及其優化方法，解決風控關系網絡、營銷推薦、社交網絡分析等金融業務場景中的問題； 2、負責用戶行為序列建模領域算法模型研發，構建異構數據表征學習能力，利用強化學習、遷移學習等技術及其優化方法，實現用戶欺詐風險、營銷意向等金融行為預測； 3、參與圖計算組件（如GraphX、Giraph、FlinkGelly、Neo4j、TigerGraph等）的選型、定制與開發，優化大規模圖數據的存儲、查詢與計算效率； 4、負責相關算法模型的開發、驗證、優化及維護等產線工作； 5、負責跟蹤上述領域的先進技術發展及研發工作，推動團隊技術升級。

任職資格：

1、碩士研究生及以上學歷，數學、計算機、統計學、信號處理、信息技術等相關專業； 2、具備5年以上算法開發經驗，3年以上圖算法或用戶行為序列建模相關經驗，具有圖計算或者用戶建模在金融風控、營銷推薦等場景的落地實踐項目經驗； 3、熟練掌握至少一門編程語言（Python/Java/C++/Scala），熟悉常用數據結構和算法；熟悉經典圖算法（如最短路徑、PageRank、連通子圖、社區發現等）及其優化方法；熟悉圖神經網絡（GNN）、圖嵌入（GraphEmbedding）技術；熟悉序列數據處理方法（如CNN、強化學習、遷移學習等）； 4、熟悉金融行業或互聯網平臺數據風控、營銷推薦等相關領域技術架構及運營模式，熟悉通信業務和數據者優先； 5、有良好的數據和業務敏感度、系統性思維能力、較強的邏輯思維能力和洞察力，具備產品思維； 6、具備優秀的團隊協作能力、表達能力，結果導向自驅動力強，對技術有熱情，樂于學習并分享新知識； 7、在頂會（KDD、WWW、SIGIR等）發表過算法相關論文，或有開源項目貢獻者優先。