1、负责知识图谱领域算法模型研发，构建高可用、低延时知识图谱，利用图神经网络（GNN）、图嵌入（GraphEmbedding）等技术及其优化方法，解决风控关系网络、营销推荐、社交网络分析等金融业务场景中的问题；
2、负责用户行为序列建模领域算法模型研发，构建异构数据表征学习能力，利用强化学习、迁移学习等技术及其优化方法，实现用户欺诈风险、营销意向等金融行为预测；
3、参与图计算组件（如GraphX、Giraph、FlinkGelly、Neo4j、TigerGraph等）的选型、定制与开发，优化大规模图数据的存储、查询与计算效率；
4、负责相关算法模型的开发、验证、优化及维护等产线工作；
5、负责跟踪上述领域的先进技术发展及研发工作，推动团队技术升级。

任职资格：

1、硕士研究生及以上学历，数学、计算机、统计学、信号处理、信息技术等相关专业；
2、具备5年以上算法开发经验，3年以上图算法或用户行为序列建模相关经验，具有图计算或者用户建模在金融风控、营销推荐等场景的落地实践项目经验；
3、熟练掌握至少一门编程语言（Python/Java/C++/Scala），熟悉常用数据结构和算法；熟悉经典图算法（如最短路径、PageRank、连通子图、社区发现等）及其优化方法；熟悉图神经网络（GNN）、图嵌入（GraphEmbedding）技术；熟悉序列数据处理方法（如CNN、强化学习、迁移学习等）；
4、熟悉金融行业或互联网平台数据风控、营销推荐等相关领域技术架构及运营模式，熟悉通信业务和数据者优先；
5、有良好的数据和业务敏感度、系统性思维能力、较强的逻辑思维能力和洞察力，具备产品思维；
6、具备优秀的团队协作能力、表达能力，结果导向自驱动力强，对技术有热情，乐于学习并分享新知识；
7、在顶会（KDD、WWW、SIGIR等）发表过算法相关论文，或有开源项目贡献者优先。