社区风控的算法策略体系搭建：根据各类作弊场景，应用机器学习、深度学习、大模型技术，挖掘风险特征、建立模型、识别风险，为风险识别的准召和稳定性负责
涉及风险领域包括评价风控、笔记风控、互动风控、榜单风控等
算法部署落地：与产品、开发团队合作，将开发的算法集成到公司的业务系统中
参与系统的测试和上线，确保算法在实际环境中的有效性和稳定性
报告与沟通：与业务部门合作，提供风险管理方面的技术支持和建议，确保开发的算法恰当落地应用于业务生产环节中
并生成风险分析数据看板和报告，向管理层汇报风险状况和控制效果