主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "算法工程师-广告主风控",
"job_level": "未披露",AI生成
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"location": "上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 1,
"degree": "计算机、数学、统计学等相关专业本科及以上",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、参与广告主账户风险识别体系的搭建与优化，负责具体子模块的建模工作，覆盖超投、盗用、低质账户识别、账号买卖、账号异常检测、营销反作弊、广告主投放风险等核心风控场景；\n2、运用NLP、图算法、大模型等前沿技术，处理广告主文本信息（如资质描述、推广内容）、挖掘账户关联关系（如团伙作案网络）、构建异常检测模型，提升风险识别准确率与召回率；\n3、深度参与风控模型从0到1的全链路落地，包括数据清洗、特征工程（时序特征、图特征、文本Embedding）、模型训练（深度学习、大模型后训练）、效果评估及线上部署监控。",
"requirements_text": "1、计算机、数学、统计学等相关专业本科及以上，具备扎实的编程基础和数据结构算法功底，对解决复杂技术问题有热情，对待数据严谨细致（1-3年算法经验或优秀应届生）；\n2、核心技术栈（满足以下至少一项）：熟悉深度学习技术栈（BERT、文本分类、命名实体识别、语义匹配），有文本挖掘或内容理解项目经验；熟悉图算法（Graph Embedding、GNN、社区发现、异常检测），能使用DGL/PyG等工具进行图神经网络建模；了解大模型应用（Prompt Engineering、SFT微调、RAG构建、大模型后训练），有使用LLM解决实际业务问题的经验；\n3、工程能力：熟悉Hive、Spark等大数据处理工具，熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架，具备较强的数据分析与实验设计能力；\n4、软性能力：优秀的学习能力与逻辑思维能力，能快速理解广告业务场景；具备良好的团队协作精神，善于沟通，工作积极主动。\n\n加分项：\n1、有广告风控、金融风控、账号安全、反作弊等相关实习或项目经验，熟悉超投、盗刷、薅羊毛等黑产攻防手段；\n2、在Kaggle、天池等数据竞赛中获得过奖项，或有顶会论文（CCF-A/B类）、高质量技术博客/开源项目贡献；\n3、具备多模态建模经验（融合文本、图结构、时序行为数据）。",
"skills": [AI生成
"Spark",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"数据结构",
"数据分析",
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"fulltext": "算法工程师-广告主风控\n职位描述\n1、参与广告主账户风险识别体系的搭建与优化，负责具体子模块的建模工作，覆盖超投、盗用、低质账户识别、账号买卖、账号异常检测、营销反作弊、广告主投放风险等核心风控场景；\n2、运用NLP、图算法、大模型等前沿技术，处理广告主文本信息（如资质描述、推广内容）、挖掘账户关联关系（如团伙作案网络）、构建异常检测模型，提升风险识别准确率与召回率；\n3、深度参与风控模型从0到1的全链路落地，包括数据清洗、特征工程（时序特征、图特征、文本Embedding）、模型训练（深度学习、大模型后训练）、效果评估及线上部署监控。\n\n职位要求\n1、计算机、数学、统计学等相关专业本科及以上，具备扎实的编程基础和数据结构算法功底，对解决复杂技术问题有热情，对待数据严谨细致（1-3年算法经验或优秀应届生）；\n2、核心技术栈（满足以下至少一项）：熟悉深度学习技术栈（BERT、文本分类、命名实体识别、语义匹配），有文本挖掘或内容理解项目经验；熟悉图算法（Graph Embedding、GNN、社区发现、异常检测），能使用DGL/PyG等工具进行图神经网络建模；了解大模型应用（Prompt Engineering、SFT微调、RAG构建、大模型后训练），有使用LLM解决实际业务问题的经验；\n3、工程能力：熟悉Hive、Spark等大数据处理工具，熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架，具备较强的数据分析与实验设计能力；\n4、软性能力：优秀的学习能力与逻辑思维能力，能快速理解广告业务场景；具备良好的团队协作精神，善于沟通，工作积极主动。\n\n加分项：\n1、有广告风控、金融风控、账号安全、反作弊等相关实习或项目经验，熟悉超投、盗刷、薅羊毛等黑产攻防手段；\n2、在Kaggle、天池等数据竞赛中获得过奖项，或有顶会论文（CCF-A/B类）、高质量技术博客/开源项目贡献；\n3、具备多模态建模经验（融合文本、图结构、时序行为数据）。\n1、参与广告主账户风险识别体系的搭建与优化，负责具体子模块的建模工作，覆盖超投、盗用、低质账户识别、账号买卖、账号异常检测、营销反作弊、广告主投放风险等核心风控场景；\n2、运用NLP、图算法、大模型等前沿技术，处理广告主文本信息（如资质描述、推广内容）、挖掘账户关联关系（如团伙作案网络）、构建异常检测模型，提升风险识别准确率与召回率；\n3、深度参与风控模型从0到1的全链路落地，包括数据清洗、特征工程（时序特征、图特征、文本Embedding）、模型训练（深度学习、大模型后训练）、效果评估及线上部署监控。\n1、计算机、数学、统计学等相关专业本科及以上，具备扎实的编程基础和数据结构算法功底，对解决复杂技术问题有热情，对待数据严谨细致（1-3年算法经验或优秀应届生）；\n2、核心技术栈（满足以下至少一项）：熟悉深度学习技术栈（BERT、文本分类、命名实体识别、语义匹配），有文本挖掘或内容理解项目经验；熟悉图算法（Graph Embedding、GNN、社区发现、异常检测），能使用DGL/PyG等工具进行图神经网络建模；了解大模型应用（Prompt Engineering、SFT微调、RAG构建、大模型后训练），有使用LLM解决实际业务问题的经验；\n3、工程能力：熟悉Hive、Spark等大数据处理工具，熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架，具备较强的数据分析与实验设计能力；\n4、软性能力：优秀的学习能力与逻辑思维能力，能快速理解广告业务场景；具备良好的团队协作精神，善于沟通，工作积极主动。\n\n加分项：\n1、有广告风控、金融风控、账号安全、反作弊等相关实习或项目经验，熟悉超投、盗刷、薅羊毛等黑产攻防手段；\n2、在Kaggle、天池等数据竞赛中获得过奖项，或有顶会论文（CCF-A/B类）、高质量技术博客/开源项目贡献；\n3、具备多模态建模经验（融合文本、图结构、时序行为数据）。",
"standard_classification": {
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