【Financial Products】算法平台资深工程师（特征平台与 Agentic方向）

团队介绍

Monee 是 Sea 集团旗下的数字金融服务业务，服务东南亚及巴西市场，覆盖支付、信贷、保险和投资理财等产品。

团队负责金融业务的算法数据基础设施和智能化数据能力建设，面向风控、营销增长、推荐、智能客服及 Agentic 产品等场景，提供从数据、特征到模型服务的关键平台能力。

工作职责

1. 负责统一特征平台的架构设计与核心能力建设，支撑风控、营销增长、推荐及 AI 产品的模型训练、实时推理和持续迭代。

2. 建设特征全生命周期平台能力，包括特征发现、开发、注册、版本管理、回填、发布、在线/离线服务、监控、治理与下线。

3. 建设高性能的实时特征与离线特征计算链路，保障 Training-Serving Consistency、Point-in-Time Correctness、特征时效性和线上服务稳定性。

4. 负责 Feature Store、Feature Registry、Feature Serving、Feature Monitoring 等核心组件建设，提升特征复用率、研发效率及模型迭代速度。

5. 建设特征质量与数据质量体系，覆盖特征准确性、完整性、稳定性、漂移检测、血缘追踪、可观测性及异常诊断。

6. 推动 AI Native Feature Engineering 能力建设，利用 LLM、Agent、RAG、工具调用和工作流编排，自动化或智能化完成：

-特征需求理解、检索、推荐与复用；

-SQL / ETL / Feature Pipeline 开发辅助；

-特征生成、转换、评估与优化；

-数据质量异常分析、根因定位与修复建议；

-元数据、口径、血缘和特征知识库的智能治理。

7. 建设服务于数据与特征工程工作流的 Agent 系统，包括工具封装、任务编排、评测、可观测性、权限控制、安全治理以及成本与性能优化。

8. 与风控、增长、推荐、算法、产品及工程团队协作，将通用能力沉淀为可复用的平台与标准化工作流，并以模型效果、研发效率、稳定性和成本为导向持续迭代。

任职要求

1. 5 年及以上算法平台、机器学习平台、推荐/广告/搜索工程、风控算法工程或大数据平台相关经验。

2. 具备特征工程、Feature Store、实时特征、模型训练与在线推理链路、算法平台或机器学习基础设施等方向的实战经验。

3. 熟悉 Spark、Flink、Kafka、Hive、Iceberg / Hudi 等大数据与流式计算技术栈；具备大规模离线和实时计算系统建设经验。

4. 深入理解特征生产与服务中的关键问题，包括 Training-Serving Consistency、特征回填、版本管理、在线/离线一致性、低延迟服务、数据质量与特征监控。

5. 具备搜索、推荐、广告、风控、营销增长、用户画像或机器学习平台相关经验者优先；有大规模特征工程和实时推理链路经验者优先。

6. 具备 LLM、Agent、RAG、Tool Use 或 AI Workflow 的生产实践经验；能够将 AI 技术应用于特征工程、数据开发、数据治理或算法研发流程。

7. 理解生产级 Agent 系统的设计与落地，包括知识库与元数据接入、工具调用、任务编排、评测、监控、权限隔离、安全治理以及成本优化。