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    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "售后算法工程师-国际电商",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "北京",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "算法"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "字节跳动",
        "company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "bytedance.com",
        "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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            "max": "",
            "currency": "未披露",
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        "benefits": "未披露"
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    "requirements": {
        "working_years": 1,
        "degree": "计算机、统计、数学或相关专业本科及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、研发和优化应用于退款、退货、取消订单、交易纠纷、赔付等售后场景的机器学习/深度学习模型；\n2、构建买卖双方责任判定与纠纷仲裁的智能决策模型；\n3、利用NLP和多模态算法分析客服对话、投诉文本、商品信息及相关举证材料；\n4、构建预测模型，提前识别高风险交易，降低售后纠纷发生率；\n5、优化大规模交易与行为数据的实时与离线特征工程体系，设计并实施A/B实验，提升处理效率、公平性和用户满意度；\n6、与产品、运营及工程团队紧密合作，推动算法能力在生产系统中的落地与规模化应用。",
        "requirements_text": "1、计算机、统计、数学或相关专业本科及以上学历；\n2、至少1年机器学习、推荐系统、风控或相关算法方向经验；\n3、扎实的机器学习与深度学习理论基础及实际项目经验；\n4、熟悉数据挖掘、自然语言处理、图学习或风控建模等方向之一；\n5、熟练掌握Python，并熟悉Go或C++之一，具备Linux环境开发能力；\n6、具备优秀的分析能力和问题解决能力，具备数据驱动思维，良好的沟通能力和团队合作精神。\n\n加分项\n1、有电商售后、支付风控、反欺诈或智能客服相关经验；\n2、有责任判定或公平性约束下决策系统设计经验；\n3、在会议发表论文或获得国际竞赛奖项。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "C++",
            "Linux",
            "机器学习",
            "深度学习",
            "自然语言处理",
            "数据挖掘",
            "团队协作",
            "沟通能力",
            "分析能力",
            "建模"
        ],
        "preferred_qualifications": "加分项",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
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        "job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7623698986321234181/detail"
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    "fulltext": "售后算法工程师-国际电商\n职位描述\n1、研发和优化应用于退款、退货、取消订单、交易纠纷、赔付等售后场景的机器学习/深度学习模型；\n2、构建买卖双方责任判定与纠纷仲裁的智能决策模型；\n3、利用NLP和多模态算法分析客服对话、投诉文本、商品信息及相关举证材料；\n4、构建预测模型，提前识别高风险交易，降低售后纠纷发生率；\n5、优化大规模交易与行为数据的实时与离线特征工程体系，设计并实施A/B实验，提升处理效率、公平性和用户满意度；\n6、与产品、运营及工程团队紧密合作，推动算法能力在生产系统中的落地与规模化应用。\n\n职位要求\n1、计算机、统计、数学或相关专业本科及以上学历；\n2、至少1年机器学习、推荐系统、风控或相关算法方向经验；\n3、扎实的机器学习与深度学习理论基础及实际项目经验；\n4、熟悉数据挖掘、自然语言处理、图学习或风控建模等方向之一；\n5、熟练掌握Python，并熟悉Go或C++之一，具备Linux环境开发能力；\n6、具备优秀的分析能力和问题解决能力，具备数据驱动思维，良好的沟通能力和团队合作精神。\n\n加分项\n1、有电商售后、支付风控、反欺诈或智能客服相关经验；\n2、有责任判定或公平性约束下决策系统设计经验；\n3、在会议发表论文或获得国际竞赛奖项。\n1、研发和优化应用于退款、退货、取消订单、交易纠纷、赔付等售后场景的机器学习/深度学习模型；\n2、构建买卖双方责任判定与纠纷仲裁的智能决策模型；\n3、利用NLP和多模态算法分析客服对话、投诉文本、商品信息及相关举证材料；\n4、构建预测模型，提前识别高风险交易，降低售后纠纷发生率；\n5、优化大规模交易与行为数据的实时与离线特征工程体系，设计并实施A/B实验，提升处理效率、公平性和用户满意度；\n6、与产品、运营及工程团队紧密合作，推动算法能力在生产系统中的落地与规模化应用。\n1、计算机、统计、数学或相关专业本科及以上学历；\n2、至少1年机器学习、推荐系统、风控或相关算法方向经验；\n3、扎实的机器学习与深度学习理论基础及实际项目经验；\n4、熟悉数据挖掘、自然语言处理、图学习或风控建模等方向之一；\n5、熟练掌握Python，并熟悉Go或C++之一，具备Linux环境开发能力；\n6、具备优秀的分析能力和问题解决能力，具备数据驱动思维，良好的沟通能力和团队合作精神。\n\n加分项\n1、有电商售后、支付风控、反欺诈或智能客服相关经验；\n2、有责任判定或公平性约束下决策系统设计经验；\n3、在会议发表论文或获得国际竞赛奖项。",
    "standard_classification": {
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        "std_aux_codes": [],
        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
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