Servicewall是“疫苗”公司？NO
Servicewall是家什么公司？
公司成立于2018年5月，并获得了由北极光等著名VC联合投资，公司创始团队由来自美国 Netscreen、American Express 等知名企业的专家组成。Servicewall结合设备指纹，数据加密，大数据，人工智能等技术致力于为中国客户提供专业化的在线反欺诈服务。
解决什么问题？
从需求角度就是解决这个决策树上的问题，把业务风险识别出来，并提供有效的消除方案。
如何解决？
方法，工程，和我个人对系统的理解。
方法：
- 通过有效的设备探针检测用户终端环境，收集非敏感信息，如硬件属性。
- 利用数据分析，机器学习等技术将人与机器的特征区分开。并在特定业务领域下，分析用户的行为，识别潜在风险。
- 提供串联，旁路等软硬件方案，实时解决业务过程中的风险
- 灵活的组合和接入方案，满足业务场景的变化和客户的私有化定制需求。
工程：
想解决好这些问题，在工程上其实有很多的挑战
- 设备探针如何加密不被破解？
- 大数据平台Hadoop / Spark实时性低，如何实时获得结果？
- SaaS服务与私有化服务器架构如何保持一致？
- 无网络环境如何快速无依赖部署？
- 私有化环境数据平台如何无人值守运维？
- 如何平衡分析结果的准确率与召回率？
… 等等，虽然是新领域，但所有的问题都不是独特的，我们拥抱新技术，勇于探索，大胆尝试，创造黑科技。
至少有以下特色：
- 云原生，微服务：真Docker全容器化，包括基础设施组件，甚至数据平台。
- Java / Golang技术栈：兼顾开发效率，稳定，性能的新老搭配。
- 节制的数据平台：追求数据的性价比，不浪费。Spark / Clickhouse。
- 基于事实的分析理念：不假设，简单有效。“如无必要，勿增实体”(Occam’s Razor)。
我的理解
系统中有一个“防火墙” 和“分析平台”，或者说是一个“数据平面”和一个“控制平面”。
数据平面可以串行部署在用户业务线上，所以要稳定可靠，性能高，功能不能太复杂，是系统的“肌肉”。
控制平面有智能，配置灵活，是系统的“大脑”，与数据平面不强耦合，可以独立升级规则，版本。
两个平面形成一个完整的反馈系统，通过强大的“神经”(控制通道/RPC)和“血管”(数据通道/MQ)链接。
而数据则是打通系统的“养料”，数据分析系统都是长出来的，没有真正遇到过“病毒”怎么可能产生健康的“免疫机能”呢？
仅用假设是做不好安全，问题总是出现在未知的地方。这里我们在这个方向上积累了2年多，用很多事实问题的抽象了不少模型，算是“疫苗”研制初见成果吧。
有了有效的“疫苗”可以迅速解决客户问题，当然在业务安全方向，“病毒”也随着技术的进步，进步很快，对抗“病毒”升级是业务安全的常态。
所以我们不仅仅是“疫苗”的搬运工，而是给用户提供一套完整的注入已知有效“疫苗”的智能“免疫”系统。
广告时间
目前Servicewall已经在“疫苗”量产的路上，客户数量也在稳步提升，为了更好的支撑客户和改良系统，我们需要更多的伙伴加入。
后端开发工程师
负责产品功能、后端服务接口的设计与实现。
具备 3 年以上服务端开发经验，具备扎实的计算机专业基本功；
精通 Java / Golang，擅长分布式系统设计与开发，熟悉函数式编程，对 JVM 原理有一定的了解；
掌握常见的缓存、消息等机制，熟悉 IO/NIO、多线程、集合等基础框架；
熟悉 Spring Boot、Kafka、Redis、MySQL 等开源服务框架或组件；
熟悉 Docker，熟练使用 Shell、Lua、Python 等一种脚本语言；
熟悉单元测试、功能测试、性能测试；
熟悉Spark，Flink等主流分布式计算框架者优先。
有互联网账号安全、反作弊、反欺诈、交易风控等方面有开发经验者优先。
数据开发工程师
对数据敏感，对海量用户行为和内容信息建模，构建和优化企业用户的安全和反欺诈模型。
结合具体业务，理解并运用主流的数据挖掘和机器学习算法，提出解决方案。
计算机，数学等相关专业本科以上学历。
3年以上数据分析或工程经验。有反作弊，反欺诈，网络安全，金融风控等行业经验优先。
熟悉数据结构，算法，Linux，SQL。
熟练使用Java，Golang，Scala，Python等至少一门语言。
熟练使用Hadoop，Spark，Flink等主流分布式计算框架。
熟悉主流机器学习，特征处理等的数据挖掘的方法。
具备良好的逻辑思维能力、沟通技巧、组织沟通能力、团队精神以及优秀的问题解决能力。
BOSS直投