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    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "支付风险算法工程师-风控",
        "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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        },
        "benefits": "未披露"
    },
    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "数学或计算机专业本科及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、结合电商、支付数据，开发并优化欺诈套现模型、支付信用分、用户画像等模型；\n2、搭建各业务环节的机器学习模型，并负责模型部署应用、维护、监控和升级迭代；\n3、推动用户行为序列、消费能力、欺诈特征挖掘，并对数据挖掘结果进行评估和校验；\n4、负责建模流程优化，提升模型开发和部署效率，降低模型维护成本；\n5、研究前沿机器学习算法在领域的实践和应用。",
        "requirements_text": "1、数学或计算机专业本科及以上学历，扎实的计算机算法基础，熟悉机器学习基本理论；\n2、熟练掌握Python/Java/Scala等建模语言，熟练使用SQL/Hive/Spark/Flink等数据统计工具；\n3、精通LR，GBDT等常用统计学习方法，熟悉多目标学习、深度学习、在线学习算法，良好的编码习惯和工程优化能力；\n4、2年以上互联网数据挖掘或机器学习的工作经历；\n5、自然语言处理、图谱挖掘、欺诈检测优先；有过信用分、支付风控经验优先。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "Java",
            "Scala",
            "SQL",
            "Spark",
            "Flink",
            "机器学习",
            "深度学习",
            "自然语言处理",
            "数据挖掘",
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        ],
        "preferred_qualifications": "5、自然语言处理、图谱挖掘、欺诈检测优先；有过信用分、支付风控经验优先",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
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    "fulltext": "支付风险算法工程师-风控\n职位描述\n1、结合电商、支付数据，开发并优化欺诈套现模型、支付信用分、用户画像等模型；\n2、搭建各业务环节的机器学习模型，并负责模型部署应用、维护、监控和升级迭代；\n3、推动用户行为序列、消费能力、欺诈特征挖掘，并对数据挖掘结果进行评估和校验；\n4、负责建模流程优化，提升模型开发和部署效率，降低模型维护成本；\n5、研究前沿机器学习算法在领域的实践和应用。\n\n职位要求\n1、数学或计算机专业本科及以上学历，扎实的计算机算法基础，熟悉机器学习基本理论；\n2、熟练掌握Python/Java/Scala等建模语言，熟练使用SQL/Hive/Spark/Flink等数据统计工具；\n3、精通LR，GBDT等常用统计学习方法，熟悉多目标学习、深度学习、在线学习算法，良好的编码习惯和工程优化能力；\n4、2年以上互联网数据挖掘或机器学习的工作经历；\n5、自然语言处理、图谱挖掘、欺诈检测优先；有过信用分、支付风控经验优先。\n1、结合电商、支付数据，开发并优化欺诈套现模型、支付信用分、用户画像等模型；\n2、搭建各业务环节的机器学习模型，并负责模型部署应用、维护、监控和升级迭代；\n3、推动用户行为序列、消费能力、欺诈特征挖掘，并对数据挖掘结果进行评估和校验；\n4、负责建模流程优化，提升模型开发和部署效率，降低模型维护成本；\n5、研究前沿机器学习算法在领域的实践和应用。\n1、数学或计算机专业本科及以上学历，扎实的计算机算法基础，熟悉机器学习基本理论；\n2、熟练掌握Python/Java/Scala等建模语言，熟练使用SQL/Hive/Spark/Flink等数据统计工具；\n3、精通LR，GBDT等常用统计学习方法，熟悉多目标学习、深度学习、在线学习算法，良好的编码习惯和工程优化能力；\n4、2年以上互联网数据挖掘或机器学习的工作经历；\n5、自然语言处理、图谱挖掘、欺诈检测优先；有过信用分、支付风控经验优先。"
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