主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
辅助：网络信息安全（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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI安全技术工程师（风控算法）",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "腾讯安全 / 元宝 / 游戏安全 / QQ / 腾讯混元AI Data部 / 安全平台部 / 企业微信团队 / 微信安全团队 / 微信游戏&小游戏团队 / 微信小店团队",
"location": "深圳总部 / 北京 / 广州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "互联网 / 云计算 / 数字内容 / 人工智能",
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"company_description": "腾讯是一家互联网科技公司，业务覆盖社交、内容、游戏、云计算、金融科技和人工智能等领域。"
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"degree": "包括但不限于计算机科学与技术、软件工程、人工智能、信息安全、模式识别、数据科学等相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "AI安全技术工程师（风控算法）\n\n基础信息\n招聘项目：应届实习\n职位类别：技术\n工作地点：深圳总部 / 北京 / 广州\n面试城市：远程面试\n事业群：CSIG / IEG / PCG / TEG / WXG\n部门：腾讯安全 / 元宝 / 游戏安全 / QQ / 腾讯混元AI Data部 / 安全平台部 / 企业微信团队 / 微信安全团队 / 微信游戏&小游戏团队 / 微信小店团队\n\n岗位职责\n运用前沿AI技术守护腾讯旗下产品和服务，保障亿万用户、企业及创新业务发展。\n1、洞察业务安全风险问题，通过数据分析和AI技术手段建立智能风险识别方案，识别账号安全、内容安全、流量安全、支付安全、大模型安全以及业务特性安全（如游戏安全、广告安全等）等领域的潜在风险；\n2、建立产品风险评估机制，提出建设性的产品风控方案，推动风控策略落地实施与持续迭代，实现风险可控与业务体验的平衡；\n3、持续跟踪黑灰产演进态势与业界前沿风控技术，探索大模型等新技术在风控场景的应用。\n\n任职要求\nAI应用技能：\n善于借助AI工具拆解复杂问题、探索解决方案，并能对AI 的输出进行高质量判断，具备人机协同的工作意识和习惯。\n专业能力：\n1、包括但不限于计算机科学与技术、软件工程、人工智能、信息安全、模式识别、数据科学等相关专业本科及以上学历；\n2、扎实的数据分析、机器学习、深度学习理论基础，熟练进行特征工程、模型训练、评估与优化；有大模型（LLM）、图神经网络、强化学习等应用经验者优先；\n3、熟练掌握Python编程语言，熟悉SQL、Spark、Hive等大数据处理工具，了解TensorFlow、PyTorch等至少一种主流深度学习框架。\n其他：\n1、具备较强的业务理解能力和风险敏感度，能够将复杂业务风险问题抽象为技术问题，并设计有效的解决方案；\n2、良好的逻辑思维能力和数据敏感度，具备优秀的跨团队沟通协作能力。",
"requirements_text": "AI安全技术工程师（风控算法）\n\n基础信息\n招聘项目：应届实习\n职位类别：技术\n工作地点：深圳总部 / 北京 / 广州\n面试城市：远程面试\n事业群：CSIG / IEG / PCG / TEG / WXG\n部门：腾讯安全 / 元宝 / 游戏安全 / QQ / 腾讯混元AI Data部 / 安全平台部 / 企业微信团队 / 微信安全团队 / 微信游戏&小游戏团队 / 微信小店团队\n\n岗位职责\n运用前沿AI技术守护腾讯旗下产品和服务，保障亿万用户、企业及创新业务发展。\n1、洞察业务安全风险问题，通过数据分析和AI技术手段建立智能风险识别方案，识别账号安全、内容安全、流量安全、支付安全、大模型安全以及业务特性安全（如游戏安全、广告安全等）等领域的潜在风险；\n2、建立产品风险评估机制，提出建设性的产品风控方案，推动风控策略落地实施与持续迭代，实现风险可控与业务体验的平衡；\n3、持续跟踪黑灰产演进态势与业界前沿风控技术，探索大模型等新技术在风控场景的应用。\n\n任职要求\nAI应用技能：\n善于借助AI工具拆解复杂问题、探索解决方案，并能对AI 的输出进行高质量判断，具备人机协同的工作意识和习惯。\n专业能力：\n1、包括但不限于计算机科学与技术、软件工程、人工智能、信息安全、模式识别、数据科学等相关专业本科及以上学历；\n2、扎实的数据分析、机器学习、深度学习理论基础，熟练进行特征工程、模型训练、评估与优化；有大模型（LLM）、图神经网络、强化学习等应用经验者优先；\n3、熟练掌握Python编程语言，熟悉SQL、Spark、Hive等大数据处理工具，了解TensorFlow、PyTorch等至少一种主流深度学习框架。\n其他：\n1、具备较强的业务理解能力和风险敏感度，能够将复杂业务风险问题抽象为技术问题，并设计有效的解决方案；\n2、良好的逻辑思维能力和数据敏感度，具备优秀的跨团队沟通协作能力。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"Spark",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
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"强化学习",
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