中国移动｜大数据开发工程师（北京）

1. 风控风险数据分析与归因：负责平台刷量数据分析，通过多维度数据拆解、指标监控，定位风险渠道、作弊手段、黑灰产团伙特征，输出精准的风险归因报告，为风控策略优化提供数据支撑。 2. 风控指标体系搭建与监控：搭建并维护反刷量、反欺诈核心风控指标体系，涵盖流量真实性、作弊率、拦截率、误杀率、漏杀率、风控策略覆盖率等核心指标，日常监控数据异动，快速识别异常波动、突发风控风险，及时预警并跟进解决。 3. 风控策略运营与迭代优化：参与业务风控规则、行为风控策略的落地运营，定期复盘现有风控策略的有效性、准确率、误伤情况，结合数据结论迭代优化策略阈值、拦截逻辑，降低平台作弊风险，平衡风控效果与用户体验。 4. 黑灰产特征挖掘与案例沉淀：持续跟踪行业新型刷量、欺诈作弊手法，基于用户行为数据、设备标识数据、场景行为特征，挖掘新型风险模式，沉淀风控案例、作弊特征库，协助团队完善风控规则与模型特征。 5. 风控专项分析与项目落地：独立承接风控专项分析工作，针对平台刷量事件、批量欺诈问题开展专项排查、溯源分析，输出解决方案与优化方案；跟进风控功能上线、策略迭代的效果验收，量化评估风控优化价值。 6. 风控数据赋能与协同支撑：对接业务、产品、技术团队，输出常态化风控数据报表等，同步平台风险态势、风控运营效果；协助团队梳理风控流程、规范风控运营标准，提升整体风控效率。

1. 专业背景：硕士研究生及以上学历，数学、统计学、计算机科学与技术、信息安全、数据科学等相关专业优先，具备扎实的数理逻辑、数据分析、计算机基础能力。 2. 经验优先：拥有互联网业务风控、反作弊、反刷量、安全运营、数据分析相关实习、项目、竞赛经验者优先，了解互联网黑灰产作弊场景、风控基本逻辑者加分。 3. 能力要求（核心）：思维清晰、逻辑严谨，具备优秀的结构化思维、问题拆解能力和数据分析能力，能够从海量数据中精准定位风险问题、挖掘核心规律，擅长归纳总结、复盘迭代。 4. 技能基础：熟练掌握 SQL 数据查询与数据分析，了解 Python、Excel 数据分析工具；具备基础的数据指标搭建、数据异动分析、归因分析能力，有风控数据建模、特征挖掘经验者优先。 5. 业务认知：了解互联网流量、用户增长、活动运营等基础业务场景，知晓常见的刷量、薅羊毛、机器作弊、批量注册等欺诈手段，对网络安全、业务风控有浓厚兴趣。 6. 综合素质：具备极强的细节敏感度、风险洞察力，责任心强、抗压能力优秀，拥有良好的跨团队沟通协作能力和文档输出能力，善于沉淀方法论、持续优化工作流程。