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职位搜索/美团/图形识别算法工程师(风控反爬方向)
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美团 (Meituan)

职位信息

北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
普通员工/个人贡献者

标签

PyTorchTensorFlowCNNOpenCVOCRLSTM风控
💡

核心评价

美团核心风控算法岗,技术前沿挑战大,成长空间广阔,薪资竞争力强,WLB情况未明。

图形识别算法工程师(风控反爬方向)

🤖 AI 估测:¥30K-50K

发布时间:28 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于风控反爬领域的图形识别算法工程师职位
你将负责研发和优化验证码(包括静态图片和动态视频)的识别算法,以应对自动化攻击工具
核心工作涉及深度学习模型、传统图像处理技术,并与风控团队协作设计反爬策略,技术挑战性强,直接服务于美团的核心业务安全

✓工作职责

负责验证码图形识别算法的研发与优化,包括但不限于字符识别、目标检测、图像分割等技术
研究并应对常见的验证码对抗技术(如扭曲、干扰线、噪声、动态背景等),提升识别准确率和鲁棒性
结合风控场景,设计反爬策略,识别和防御自动化工具(如爬虫、脚本)的攻击
跟踪业界前沿图形识别与反爬技术,持续优化现有模型和算法
与风控团队协作,输出技术方案并推动落地
研发视频动态验证码的OCR识别技术,包括视频帧提取、动态文字追踪、多帧融合等
针对视频中的干扰(如模糊、抖动、动态背景)优化OCR模型,提升识别准确率
研究并应对视频验证码的对抗技术(如闪烁文字、随机位移、颜色变换等)
结合时序分析技术(如LSTM、3D-CNN)处理视频流中的文字识别问题
与团队协作,将视频OCR技术集成到风控系统中,防御自动化攻击

⭐最低要求

学历背景:计算机科学、人工智能、图像处理等相关专业本科及以上学历
技术能力:
熟练掌握Python/C++,熟悉OpenCV、TensorFlow/PyTorch等框架
熟悉传统图像处理算法(如边缘检测、形态学处理)及深度学习模型(CNN、Transformer等)
熟悉视频处理技术(如FFmpeg、视频帧提取)及OCR工具(Tesseract、PaddleOCR等)
掌握时序模型(如CRNN、Transformer-based OCR)在动态文字识别中的应用
领域知识:
了解常见验证码的生成逻辑和对抗技术(如动态干扰、行为验证)
熟悉爬虫与反爬机制,对风控系统有基本认知
了解视频验证码的生成逻辑(如关键帧插入、时间维度干扰)
熟悉视频爬虫与反爬技术(如动态Token、行为轨迹模拟)
其他:
具备较强的逻辑分析能力和问题解决能力

👍优先资格

有验证码识别或对抗经验者优先(如破解或防御滑动验证码、点选验证码等)
有视频验证码破解或防御经验者优先(如抖音滑块、Tencent云验证码等)
有视频超分辨率、去模糊等图像增强技术经验
熟悉多模态融合技术(如结合语音、文本的验证码分析)
具备高性能计算(如CUDA优化)或边缘部署(TensorRT)经验
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