主分类：数据分析与数据科学
辅助：数据产品经理（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "风控数据挖掘专家-Data",
"job_level": "专家",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": "产品经理"AI生成
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"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": {
"salary_range": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、综合运用数据挖掘、图谱关联、行为序列分析、逻辑推理等方法，还原互联网风险事件链路（账号安全、交易欺诈、内容安全、营销作弊、爬虫对抗等），挖掘风险行为模式，定位风险主体、作弊链路与关键数据特征；\n2、基于风险数据分析与外部调查结论挖掘数据特征，设计可复用、可落地的数据产品，并与算法&工程团队协同，推动风控数据能力的产品化、平台化沉淀；\n3、深入理解业务模式、攻防链路与风控产品机制，推动风控数据能力在业务场景的深度应用和价值回收，与策略、算法、工程、治理等团队协同，围绕重点风险问题制定解决方案，推动风险治理闭环落地。",
"requirements_text": "1、信息安全、计算机、数据科学等相关专业背景，具备扎实的数据分析能力，熟练掌握SQL，能够独立完成复杂数据提取与建模分析；\n2、具备互联网风控数据挖掘、风控策略、黑灰产研究等相关经验，熟悉互联网业务数据结构、熟悉至少一个典型互联网业务风控场景（如账号安全、交易欺诈、内容风险、营销作弊、爬虫对抗等），有从风险识别到策略落地的实战经验者更优；\n3、具备良好的产品化思维、优秀的跨团队沟通和项目推进能力，能够协调策略、算法、工程、治理等多方资源，推动数据能力复用与规模化落地应用，取得业务价值。\n\n加分项\n1、有独立完成或完整负责数据产品并成功落地的经验；\n2、熟悉大语言模型（LLM）及AI Agent的基本原理与使用，参与过风控场景下Agent工具/工作流的设计与开发；\n3、具备较强的安全技术理解能力（Web、客户端安全、系统漏洞、隐私保护等），有移动端逆向、Windows逆向、渗透测试、Web攻防等经验；\n4、掌握一门编程语言，包括但不限于Python、Go、Java、C/C++、JavaScript，有一定开发能力；熟悉行为算法、机器学习或数据挖掘算法，并应用于风险分析与特征工程。",
"skills": [AI生成
"Python",
"JavaScript",
"Java",
"C++",
"SQL",
"机器学习",
"数据结构",
"数据分析",
"数据挖掘",
"项目推进",
"分析能力",
"建模",
"Go",
"大语言模型",
"C语言"
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"preferred_qualifications": "加分项",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "风控数据挖掘专家-Data\n职位描述\n1、综合运用数据挖掘、图谱关联、行为序列分析、逻辑推理等方法，还原互联网风险事件链路（账号安全、交易欺诈、内容安全、营销作弊、爬虫对抗等），挖掘风险行为模式，定位风险主体、作弊链路与关键数据特征；\n2、基于风险数据分析与外部调查结论挖掘数据特征，设计可复用、可落地的数据产品，并与算法&工程团队协同，推动风控数据能力的产品化、平台化沉淀；\n3、深入理解业务模式、攻防链路与风控产品机制，推动风控数据能力在业务场景的深度应用和价值回收，与策略、算法、工程、治理等团队协同，围绕重点风险问题制定解决方案，推动风险治理闭环落地。\n\n职位要求\n1、信息安全、计算机、数据科学等相关专业背景，具备扎实的数据分析能力，熟练掌握SQL，能够独立完成复杂数据提取与建模分析；\n2、具备互联网风控数据挖掘、风控策略、黑灰产研究等相关经验，熟悉互联网业务数据结构、熟悉至少一个典型互联网业务风控场景（如账号安全、交易欺诈、内容风险、营销作弊、爬虫对抗等），有从风险识别到策略落地的实战经验者更优；\n3、具备良好的产品化思维、优秀的跨团队沟通和项目推进能力，能够协调策略、算法、工程、治理等多方资源，推动数据能力复用与规模化落地应用，取得业务价值。\n\n加分项\n1、有独立完成或完整负责数据产品并成功落地的经验；\n2、熟悉大语言模型（LLM）及AI Agent的基本原理与使用，参与过风控场景下Agent工具/工作流的设计与开发；\n3、具备较强的安全技术理解能力（Web、客户端安全、系统漏洞、隐私保护等），有移动端逆向、Windows逆向、渗透测试、Web攻防等经验；\n4、掌握一门编程语言，包括但不限于Python、Go、Java、C/C++、JavaScript，有一定开发能力；熟悉行为算法、机器学习或数据挖掘算法，并应用于风险分析与特征工程。\n1、综合运用数据挖掘、图谱关联、行为序列分析、逻辑推理等方法，还原互联网风险事件链路（账号安全、交易欺诈、内容安全、营销作弊、爬虫对抗等），挖掘风险行为模式，定位风险主体、作弊链路与关键数据特征；\n2、基于风险数据分析与外部调查结论挖掘数据特征，设计可复用、可落地的数据产品，并与算法&工程团队协同，推动风控数据能力的产品化、平台化沉淀；\n3、深入理解业务模式、攻防链路与风控产品机制，推动风控数据能力在业务场景的深度应用和价值回收，与策略、算法、工程、治理等团队协同，围绕重点风险问题制定解决方案，推动风险治理闭环落地。\n1、信息安全、计算机、数据科学等相关专业背景，具备扎实的数据分析能力，熟练掌握SQL，能够独立完成复杂数据提取与建模分析；\n2、具备互联网风控数据挖掘、风控策略、黑灰产研究等相关经验，熟悉互联网业务数据结构、熟悉至少一个典型互联网业务风控场景（如账号安全、交易欺诈、内容风险、营销作弊、爬虫对抗等），有从风险识别到策略落地的实战经验者更优；\n3、具备良好的产品化思维、优秀的跨团队沟通和项目推进能力，能够协调策略、算法、工程、治理等多方资源，推动数据能力复用与规模化落地应用，取得业务价值。\n\n加分项\n1、有独立完成或完整负责数据产品并成功落地的经验；\n2、熟悉大语言模型（LLM）及AI Agent的基本原理与使用，参与过风控场景下Agent工具/工作流的设计与开发；\n3、具备较强的安全技术理解能力（Web、客户端安全、系统漏洞、隐私保护等），有移动端逆向、Windows逆向、渗透测试、Web攻防等经验；\n4、掌握一门编程语言，包括但不限于Python、Go、Java、C/C++、JavaScript，有一定开发能力；熟悉行为算法、机器学习或数据挖掘算法，并应用于风险分析与特征工程。",
"standard_classification": {
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"std_category_status": null,
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