主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：Agent系统开发、AI模型评测工程（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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"job": {
"job_title": "Agentic AI算法工程师 - 风控",
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"work_mode": "未披露",AI生成
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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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"degree": "2027届获得本科及以上学历",
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"responsibilities": "团队介绍：风控团队由算法、工程、产品三大团队协同构成，为抖音、今日头条、豆包、剪映等字节跳动业务的内容、交易、流量、账号场景提供智能风控，服务十亿级用户；场景对抗性极强、推理链路长、多模态数据海量，是 AI 时代最有挑战的实战领域之一。算法团队推进 LLM/MLLM 与 Agentic AI 的工业化落地，构建下一代智能风控基建；工程团队依托高并发、大数据与大模型，搭建端云一体的多层对抗体系与情报预警；产品团队评估业务风险、制定策略、探索 AI 在风控中的边界。三线协同，打造高效、前瞻的智能风控防线。\n\n1、参与风控垂域大模型基座优化：打造业内领先的风控垂域基座，深入研究CPT、SFT、RL及训练与推理加速等技术；重点攻克强对抗环境下的多模态理解难题，提升模型在超长上下文、复杂逻辑推理和指令遵循等方面的表现；\n2、参与Agentic AI架构研究与演进：参考行业标杆，推进风控Agent的架构升级与工业化落地，打磨领域Skill/Tool框架，优化复杂工具调用、长短期记忆管理、长链路任务编排和多Agent协同等，打造具备自演进能力的下一代智能风控架构；\n3、参与构建科学评估与Harness Engineering体系：构建高质量的领域数据集，设计科学严谨的Benchmark评测体系，构建工业级Harness Engineering系统，持续驱动模型能力边界的突破。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机、机器学习和模式识别相关专业者优先；\n2、扎实的算法与数据结构基础，熟练掌握Python/Go/C++等至少一门编程语言，具备优秀的工程落地能力；\n3、熟悉主流大模型（如Gemini，Qwen，DeepSeek等）的训练与微调原理，了解RAG、长上下文处理等技术；\n4、在LLM/MLLM/Agent有扎实积累，在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/CVPR等顶会发表过相关高质量论文者优先；\n5、具备系统的研究思维与独立思考能力，对风控领域的复杂性、对抗性有浓厚兴趣，敢于挑战现有技术范式。",
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"Python",
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"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机、机器学习和模式识别相关专业者优先；4、在LLM/MLLM/Agent有扎实积累，在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/CVPR等顶会发表过相关高质量论文者优先",
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"fulltext": "Agentic AI算法工程师 - 风控\n职位描述\n团队介绍：风控团队由算法、工程、产品三大团队协同构成，为抖音、今日头条、豆包、剪映等字节跳动业务的内容、交易、流量、账号场景提供智能风控，服务十亿级用户；场景对抗性极强、推理链路长、多模态数据海量，是 AI 时代最有挑战的实战领域之一。算法团队推进 LLM/MLLM 与 Agentic AI 的工业化落地，构建下一代智能风控基建；工程团队依托高并发、大数据与大模型，搭建端云一体的多层对抗体系与情报预警；产品团队评估业务风险、制定策略、探索 AI 在风控中的边界。三线协同，打造高效、前瞻的智能风控防线。\n\n1、参与风控垂域大模型基座优化：打造业内领先的风控垂域基座，深入研究CPT、SFT、RL及训练与推理加速等技术；重点攻克强对抗环境下的多模态理解难题，提升模型在超长上下文、复杂逻辑推理和指令遵循等方面的表现；\n2、参与Agentic AI架构研究与演进：参考行业标杆，推进风控Agent的架构升级与工业化落地，打磨领域Skill/Tool框架，优化复杂工具调用、长短期记忆管理、长链路任务编排和多Agent协同等，打造具备自演进能力的下一代智能风控架构；\n3、参与构建科学评估与Harness Engineering体系：构建高质量的领域数据集，设计科学严谨的Benchmark评测体系，构建工业级Harness Engineering系统，持续驱动模型能力边界的突破。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、机器学习和模式识别相关专业者优先；\n2、扎实的算法与数据结构基础，熟练掌握Python/Go/C++等至少一门编程语言，具备优秀的工程落地能力；\n3、熟悉主流大模型（如Gemini，Qwen，DeepSeek等）的训练与微调原理，了解RAG、长上下文处理等技术；\n4、在LLM/MLLM/Agent有扎实积累，在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/CVPR等顶会发表过相关高质量论文者优先；\n5、具备系统的研究思维与独立思考能力，对风控领域的复杂性、对抗性有浓厚兴趣，敢于挑战现有技术范式。\n团队介绍：风控团队由算法、工程、产品三大团队协同构成，为抖音、今日头条、豆包、剪映等字节跳动业务的内容、交易、流量、账号场景提供智能风控，服务十亿级用户；场景对抗性极强、推理链路长、多模态数据海量，是 AI 时代最有挑战的实战领域之一。算法团队推进 LLM/MLLM 与 Agentic AI 的工业化落地，构建下一代智能风控基建；工程团队依托高并发、大数据与大模型，搭建端云一体的多层对抗体系与情报预警；产品团队评估业务风险、制定策略、探索 AI 在风控中的边界。三线协同，打造高效、前瞻的智能风控防线。\n\n1、参与风控垂域大模型基座优化：打造业内领先的风控垂域基座，深入研究CPT、SFT、RL及训练与推理加速等技术；重点攻克强对抗环境下的多模态理解难题，提升模型在超长上下文、复杂逻辑推理和指令遵循等方面的表现；\n2、参与Agentic AI架构研究与演进：参考行业标杆，推进风控Agent的架构升级与工业化落地，打磨领域Skill/Tool框架，优化复杂工具调用、长短期记忆管理、长链路任务编排和多Agent协同等，打造具备自演进能力的下一代智能风控架构；\n3、参与构建科学评估与Harness Engineering体系：构建高质量的领域数据集，设计科学严谨的Benchmark评测体系，构建工业级Harness Engineering系统，持续驱动模型能力边界的突破。\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、机器学习和模式识别相关专业者优先；\n2、扎实的算法与数据结构基础，熟练掌握Python/Go/C++等至少一门编程语言，具备优秀的工程落地能力；\n3、熟悉主流大模型（如Gemini，Qwen，DeepSeek等）的训练与微调原理，了解RAG、长上下文处理等技术；\n4、在LLM/MLLM/Agent有扎实积累，在NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/CVPR等顶会发表过相关高质量论文者优先；\n5、具备系统的研究思维与独立思考能力，对风控领域的复杂性、对抗性有浓厚兴趣，敢于挑战现有技术范式。",
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