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    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "风控算法工程师-生活服务",
        "job_level": "未披露",AI生成
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        "location": "杭州",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "算法"AI生成
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    "company": {
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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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    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "未披露",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、负责字节跳动生活服务场景的作弊风险的发现与治理，包括准入、交易、营销、履约、服务等场景；\n2、推进LLM在风控领域的迭代与应用，探索多模态技术、结构化（序列、图）数据结合LLM在风控场景的落地，提升复杂风控场景下的风险识别精度与决策可解释性；\n3、推进风控Agentic AI的架构设计和工业化落地，优化复杂工具调用、长短期记忆管理、长链路任务编排和Multi-Agent协同等，打造具备自演进能力的下一代智能风控架构；\n4、构建业内领先的交易风控体系，持续探索算法方案创新，维护平台公平可信，为业务保驾护航。",
        "requirements_text": "1、扎实的机器学习与深度学习基础，具备模型研发经验，熟悉LLM、VLM、RLHF等相关技术；\n2、有较强的工程实现能力和代码调优能力，熟悉掌握各类AI工具，熟练掌握PyTorch或TensorFlow；\n3、具备跨团队沟通和项目推动能力，能在复杂场景下提出创新解决方案并落地；\n4、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。",
        "skills": [AI生成
            "PyTorch",
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    "fulltext": "风控算法工程师-生活服务\n职位描述\n1、负责字节跳动生活服务场景的作弊风险的发现与治理，包括准入、交易、营销、履约、服务等场景；\n2、推进LLM在风控领域的迭代与应用，探索多模态技术、结构化（序列、图）数据结合LLM在风控场景的落地，提升复杂风控场景下的风险识别精度与决策可解释性；\n3、推进风控Agentic AI的架构设计和工业化落地，优化复杂工具调用、长短期记忆管理、长链路任务编排和Multi-Agent协同等，打造具备自演进能力的下一代智能风控架构；\n4、构建业内领先的交易风控体系，持续探索算法方案创新，维护平台公平可信，为业务保驾护航。\n\n职位要求\n1、扎实的机器学习与深度学习基础，具备模型研发经验，熟悉LLM、VLM、RLHF等相关技术；\n2、有较强的工程实现能力和代码调优能力，熟悉掌握各类AI工具，熟练掌握PyTorch或TensorFlow；\n3、具备跨团队沟通和项目推动能力，能在复杂场景下提出创新解决方案并落地；\n4、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。\n1、负责字节跳动生活服务场景的作弊风险的发现与治理，包括准入、交易、营销、履约、服务等场景；\n2、推进LLM在风控领域的迭代与应用，探索多模态技术、结构化（序列、图）数据结合LLM在风控场景的落地，提升复杂风控场景下的风险识别精度与决策可解释性；\n3、推进风控Agentic AI的架构设计和工业化落地，优化复杂工具调用、长短期记忆管理、长链路任务编排和Multi-Agent协同等，打造具备自演进能力的下一代智能风控架构；\n4、构建业内领先的交易风控体系，持续探索算法方案创新，维护平台公平可信，为业务保驾护航。\n1、扎实的机器学习与深度学习基础，具备模型研发经验，熟悉LLM、VLM、RLHF等相关技术；\n2、有较强的工程实现能力和代码调优能力，熟悉掌握各类AI工具，熟练掌握PyTorch或TensorFlow；\n3、具备跨团队沟通和项目推动能力，能在复杂场景下提出创新解决方案并落地；\n4、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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