主分类：平台治理与风险运营
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "智能风控专家-抖音电商",
"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": "职能 / 支持"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",
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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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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、结合数据工程、算法模型与结构化思维，深入电商交易履约、营销活动、资金结算、商户运营等业务场景，系统化识别风险、精准打击舞弊行为，将模糊的风险感知转化为可落地的数据洞察与内控防控方案；\n2、依托大模型与算法策略，深入业务策略底层代码，理解业务策略底层的逻辑与潜在风险；基于大模型（LLM）及多模态AI技术，搭建覆盖订单交易、商业服务客服、物流履约、内容生态等多场景的非结构化风险数据分析体系，系统性拓展内控在电商业务AI应用层风险识别的深度与广度，持续提升内控策略工作的产能与效率杠杆；\n3、深度参与电商业务重大项目，在事前、事中环节提供针对性的风险研判和应对建议，保障业务安全、合规与平稳开展。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机、数据科学、统计学、软件工程等相关专业优先；\n2、精通SQL和Python，具备数据处理经验与模型验证能力；可独立完成从风险发现、数据调研分析到推动治理落地的全流程工作；\n3、能够与研发、产品团队清晰沟通技术发现，输出模型或产品风险评估及专业建议。\n\n加分项\n1、工作中有AI技术的应用经验优先（非生成式AI工具如豆包或DeepSeek的使用经验，例如自建模型、用算法做风险识别、使用AI技术实现业务流程自动化等）；\n2、有非结构化数据（文本、图像、视频）风险分析的实际落地经验者强优先（例如利用大模型、多模态模型识别商品违规内容、虚假宣传素材等）；\n3、有利用大模型搭建风控策略开发、运营工作流并有落地场景者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"建模",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历，计算机、数据科学、统计学、软件工程等相关专业优先；加分项；1、工作中有AI技术的应用经验优先（非生成式AI工具如豆包或DeepSeek的使用经验，例如自建模型、用算法做风险识别、使用AI技术实现业务流程自动化等）；2、有非结构化数据（文本、图像、视频）风险分析的实际落地经验者强优先（例如利用大模型、多模态模型识别商品违规内容、虚假宣传素材等）；3、有利用大模型搭建风控策略开发、运营工作流并有落地场景者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "智能风控专家-抖音电商\n职位描述\n1、结合数据工程、算法模型与结构化思维，深入电商交易履约、营销活动、资金结算、商户运营等业务场景，系统化识别风险、精准打击舞弊行为，将模糊的风险感知转化为可落地的数据洞察与内控防控方案；\n2、依托大模型与算法策略，深入业务策略底层代码，理解业务策略底层的逻辑与潜在风险；基于大模型（LLM）及多模态AI技术，搭建覆盖订单交易、商业服务客服、物流履约、内容生态等多场景的非结构化风险数据分析体系，系统性拓展内控在电商业务AI应用层风险识别的深度与广度，持续提升内控策略工作的产能与效率杠杆；\n3、深度参与电商业务重大项目，在事前、事中环节提供针对性的风险研判和应对建议，保障业务安全、合规与平稳开展。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机、数据科学、统计学、软件工程等相关专业优先；\n2、精通SQL和Python，具备数据处理经验与模型验证能力；可独立完成从风险发现、数据调研分析到推动治理落地的全流程工作；\n3、能够与研发、产品团队清晰沟通技术发现，输出模型或产品风险评估及专业建议。\n\n加分项\n1、工作中有AI技术的应用经验优先（非生成式AI工具如豆包或DeepSeek的使用经验，例如自建模型、用算法做风险识别、使用AI技术实现业务流程自动化等）；\n2、有非结构化数据（文本、图像、视频）风险分析的实际落地经验者强优先（例如利用大模型、多模态模型识别商品违规内容、虚假宣传素材等）；\n3、有利用大模型搭建风控策略开发、运营工作流并有落地场景者优先。\n1、结合数据工程、算法模型与结构化思维，深入电商交易履约、营销活动、资金结算、商户运营等业务场景，系统化识别风险、精准打击舞弊行为，将模糊的风险感知转化为可落地的数据洞察与内控防控方案；\n2、依托大模型与算法策略，深入业务策略底层代码，理解业务策略底层的逻辑与潜在风险；基于大模型（LLM）及多模态AI技术，搭建覆盖订单交易、商业服务客服、物流履约、内容生态等多场景的非结构化风险数据分析体系，系统性拓展内控在电商业务AI应用层风险识别的深度与广度，持续提升内控策略工作的产能与效率杠杆；\n3、深度参与电商业务重大项目，在事前、事中环节提供针对性的风险研判和应对建议，保障业务安全、合规与平稳开展。\n1、本科及以上学历，计算机、数据科学、统计学、软件工程等相关专业优先；\n2、精通SQL和Python，具备数据处理经验与模型验证能力；可独立完成从风险发现、数据调研分析到推动治理落地的全流程工作；\n3、能够与研发、产品团队清晰沟通技术发现，输出模型或产品风险评估及专业建议。\n\n加分项\n1、工作中有AI技术的应用经验优先（非生成式AI工具如豆包或DeepSeek的使用经验，例如自建模型、用算法做风险识别、使用AI技术实现业务流程自动化等）；\n2、有非结构化数据（文本、图像、视频）风险分析的实际落地经验者强优先（例如利用大模型、多模态模型识别商品违规内容、虚假宣传素材等）；\n3、有利用大模型搭建风控策略开发、运营工作流并有落地场景者优先。",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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