ID:330655

大黄

软件工程师

  • 公司信息:
  • 华为
  • 工作经验:
  • 5年
  • 兼职日薪:
  • 500元/8小时
  • 兼职时间:
  • 下班后
  • 周六
  • 周日
  • 可工作日远程
  • 可工作日驻场(离职原因)
  • 可工作日驻场(自由职业原因)
  • 所在区域:
  • 北京
  • 海淀

技术能力

1. 编程语言:Java,Python

2. Web开发:熟悉Java后端生态,Python后端生态,熟悉中间件Mysql/Redis/Kafka/Nginx,熟悉Node和React、VUE

3. DevOps:在操作系统,网络,IaaS,容器,日志,监控,GItOps,Service Mesh,CICD等方面有一定实践经验

4. 大数据存储和计算:有Hadoop生态存储和计算相关组件经验,熟悉Spark,熟悉数据仓库建模

5. 数据科学:熟悉常用数据分析和机器学习工具,深度学习

项目经验

项目名称:智能欺诈识别系统

项目简介:
智能欺诈识别系统是一款基于大数据和机器学习技术的解决方案,旨在帮助金融机构、电商平台等企业有效识别和预防欺诈行为。该系统将通过分析大量的交易数据、用户行为数据和其他相关信息,构建智能化的欺诈检测模型,及时发现和阻止各种形式的欺诈活动,保护企业和用户的利益。

项目特色:
1. 大数据分析:收集并整合多源数据,包括交易记录、用户行为、设备信息等,通过大数据技术进行深度分析和挖掘,发现潜在的欺诈模式和异常行为。
2. 欺诈模型构建:利用机器学习算法,构建欺诈识别模型,对欺诈行为进行自动分类和识别,不断优化模型以适应新的欺诈手段和模式。
3. 实时监测预警:对交易和用户行为进行实时监测,一旦发现可疑行为或异常模式,立即发出预警通知,及时采取措施防止欺诈事件的发生。
4. 风险评估与决策:结合风险评估模型,对可疑交易和用户进行风险分析,为企业提供智能化的决策支持,减少误判和漏判。

项目应用领域:
1. 金融行业:帮助银行、支付机构等金融机构识别信用卡盗刷、虚假交易等欺诈行为,保障金融交易的安全和稳定。
2. 电商平台:防范虚假商品、虚假评价等欺诈行为,保护消费者的权益,维护电商平台的公平和诚信环境。
3. 保险业:识别虚假索赔、保险欺诈等行为,降低保险公司的风险和损失,保障正常理赔权益。
4. 在线支付:预防账户盗用、支付欺诈等风险,保障用户资金安全和支付平台的正常运营。

项目预期效益:
1. 提高识别准确率:通过大数据和机器学习技术,提高欺诈识别的准确率和效率,降低误报率和漏报率。
2. 降低损失风险:及时发现和阻止欺诈行为,降低企业和用户的经济损失,维护市场秩序和信任度。
3. 提升用户体验:保护用户的交易安全和个人信息,提升用户对企业的信任和满意度,促进业务发展和品牌建设。

智能欺诈识别系统将成为企业保障交易安全和经营稳健的重要工具,为建设安全、可信的数字经济环境做出贡献。

案例展示

  • 机器学习平台

    机器学习平台

    项目名称:智能机器学习平台 项目简介: 智能机器学习平台是一款集成了各种机器学习算法、数据处理工具和模型部署功能的综合平台,旨在为用户提供便捷、高效的机器学习模型开发和应用服务。该平台将结合数据处理、模型训练、模型评估和部署等功能,帮助用户快速构建和部署机器学习模型,解决

  • 欺诈识别

    欺诈识别

    电商网站经常交易巨额资金。每当大量资金被转移,就有欺诈活动的风险,例如用户被盗刷信用卡,诈骗,洗钱等等。 机器学习善于解决识别欺诈的问题,可以构建机器学习模型来识别欺诈活动。 本文目标是构建一个机器学习模型,该模型可以预测新用户的第一笔交易是否具有欺诈性。

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信用行为

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