職務内容:
ミッション：ハイブリッドアーキテクチャを通じて取引所のリスク防御と自動意思決定能力を強化し、次世代「AI-Ready」リスク管理システムの構築に参画。
- ブラック産業発掘＆グラフ分析：グラフニューラルネットワーク（GNN）等のアルゴリズムを活用し、膨大な取引行動とオンチェーンデータを分析してオンライン詐欺情報・高リスクアドレスネットワークを発掘・監視
- リスク戦略支援＆予測：AIを活用した既存ルールの精密化支援・戦略最適化・自動的脆弱性検出。先見的なリスク予測モデルを開発し問題を未然防止
- 市場操作＆不正取引検知：ウォッシュトレード・スプーフィング・パンプアンドダンプ・フロントランニング等の異常取引行動向け高並列・低遅延リアルタイム監視・遮断モデル構築
- リアルタイム詐欺防止＆ハイブリッドアーキテクチャ：従来の機械学習と大規模モデル意図認識を組み合わせたリアルタイムリスク管理パイプラインを開発・最適化し、P2P詐欺・異常取引グループを正確に遮断、金融損失を低減
- 自動化リスク審査：マルチモーダル審査パイプラインを構築し、資料自動解析・クロスチェックを実現
※AIリスク管理アルゴリズムエンジニアとAI大規模モデル基盤アルゴリズムエンジニアの両ポジション募集中。詳細はTelegramでご連絡ください。
応募要件:
- コンピュータサイエンス・統計学・数学関連分野の学士/修士号（修士優遇）、リスク管理アルゴリズム分野で5年以上の実務経験
- 高いデータ感度と課題自主定義・解決推進能力
- Python + SQLに精通、大規模データ処理（Hive/Spark）の実務経験
- 堅牢な機械学習基盤、特徴量エンジニアリングからエンドツーエンドモデル最適化までの専門性
- ブラック産業発掘・グループ識別のためのグラフアルゴリズム知識
- 行動異常検知のための時系列モデル理解
- リアルタイムシステム（Flink/Kafka）とオンライン推論パイプライン設計経験
- 以下のいずれかの領域におけるビジネスロジックと攻防進化の理解：
- ブラック産業対策（詐欺行為・アカウント養殖・一斉攻撃）
- 取引監視（ウォッシュトレード・スプーフィング・パンプアンドダンプ）
- P2P詐欺防止／AMLコンプライアンス
- 歓迎要件：
- オンチェーンアドレス分析・資金追跡（Chainalysis/TRM）経験
- LLMを活用したリスク管理実務（意図認識・マルチモーダル審査・RAG・ワークフロー編成）
- リスクルールエンジン・戦略プラットフォーム設計経験
- オーダーブック機制・市場微細構造知識
- トップ取引所・大型FinTechプラットフォームのリスク管理経験
- KDD/AAAI/WWW等トップカンファレンスでの論文発表実績
待遇:
要相談
