1、本科及以上学历在读，计算机、数学、统计等相关专业优先； 2、热爱计算机科学和互联网技术，精通至少一门编程语言，包括但不仅限于：Java、C、C++、PHP、Python、Go；熟悉SQL，掌握扎实的数据结构与算法、操作系统等计算机基础知识； 3、熟悉大数据处理组件（如Spark、Flink、Hive）或具备特征工程、数据挖掘项目经验者优先； 4、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分，对数据敏感，能发现并定位数据问题； 5、有强烈的求知欲，优秀的学习和沟通能力；有LLM应用、Vibe coding、Agent开发经验或风控相关项目经验者加分。团队介绍：国际支付，立足于为字节跳动国际化业务提供专业的支付和金融服务，专注于全球支付产品线的质量和效率，确保为国际产品提供高度可靠和稳定的服务，建立国际支付产品和能力，同时在高效助力业务快速拓展的同时，打造行业领先的支付和金融产品能力。团队当前所提供的产品和服务，遍布全球多个国家和地区，团队拥有丰富的国际化产品研发经验；同时这里有全球超大规模的支付网络；覆盖多业务场景的海外钱包及金融产品解决方案；围绕分布式一致性、高并发、高可用、资金安全在内的核心技术能力攻坚；LLM等前沿AI技术在支付&金融服务中的探索、研发和应用。另外，我们在全球设立团队，团队同学背景多元，不同的思维方式，打造了一个多元、碰撞、融合、包容的工作环境。我们邀请你来此成长、专研，发掘无限的潜力，一起应对技术和业务以及跨国合作上的挑战，还有跨文化交流机会在等你！ 日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 1、负责国际支付风控的特征与数据体系建设：参与风控特征的设计、开发与维护，覆盖用户、设备、商户、交易等多维度特征，支撑风控模型的训练与实时决策，保障特征对业务的完整覆盖与可解释性； 2、负责风控数据链路的搭建与优化：建设实时/离线特征计算与存储体系（特征平台、特征仓库、样本库），保障特征数据的时效性、准确性与一致性，提升特征上线与模型迭代的效率； 3、结合LLM等前沿AI技术探索风控场景落地：参与智能特征挖掘、异常模式识别、风控策略生成等方向的研发，助力AI技术与风控业务深度融合； 4、参与风控数据质量保障与治理：建设特征监控、质量校验、样本回流与标注机制，沉淀数据规范与治理流程，支撑风控模型持续迭代与策略调优； 5、参与各专项技术调研与前瞻项目，重点关注LLM、智能风控、智能合规在支付&金融服务领域的应用探索与落地实践。

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