主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
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": "腾讯安全-高级算法工程师-特征挖掘- for海外",
"job_level": "高级",AI生成
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"job_category": "算法研发"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "腾讯是一家互联网和科技公司，业务覆盖通信与社交、数字内容、游戏、金融科技、企业服务、云计算与人工智能等方向。"
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"benefits": "未披露"
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"degree": "学历背景：硕士及以上学历",
"language": "6.语言能力：具备良好的英文读写及口语沟通能力，能够使用英文进行技术交流、方案讨论及跨国团队协作",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.特征体系建设：负责金融风控场景（反欺诈、信用评估、贷中监控、贷后催收等）下的特征挖掘与特征工程体系搭建，持续沉淀可复用的特征资产；\r\n2.算法研究与落地：结合图学习、序列建模、迁移学习、小样本学习、无监督/自监督学习等方法，从海量多源异构数据（交易、行为、关系、文本、设备等）中挖掘高价值风险特征；\r\n3.LLM × 特征工程：探索大模型与 Agent 工作流在特征自动化生成、特征语义理解、特征筛选与解释性分析中的落地应用，推动”特征挖掘智能体”建设；\r\n4.效果优化：与策略、建模、工程团队紧密协作，将特征应用于线上模型与规则，持续优化 KS、AUC、召回率等核心业务指标；\r\n5.团队协同：参与技术方案评审，指导初级工程师与实习生，推动团队整体特征挖掘能力沉淀与复用。",
"requirements_text": "1.学历背景：硕士及以上学历，计算机、运筹学、数学、统计学、金融工程等相关专业；\r\n2.行业经验：3年以上机器学习/数据挖掘相关工作经验，具备金融风控、反欺诈、信贷、支付等业务方向的实际落地经验；\r\n3.算法能力：深入理解特征挖掘与特征工程方法论，熟悉特征构造、特征选择、特征评估、特征监控的完整链路；\r\n4.熟练掌握至少两项：图学习（GNN/GraphSAGE/异构图等）、序列异常检测、迁移学习、小样本学习、元学习、自监督/对比学习、因果推断；熟悉 LLM / Multi-Agent 工作流（如 Claude Code、AutoGen、LangGraph 等）在特征挖掘场景下的应用；\r\n5.工程能力：熟练掌握 Python、SQL、PySpark 中至少两项，具备处理亿级数据的实战经验；熟练掌握 PyTorch / TensorFlow 至少一个深度学习框架；熟悉 Hadoop / Spark / Flink 等大数据生态；有特征平台 / 特征商店（Feature Store）建设或使用经验；\r\n6.语言能力：具备良好的英文读写及口语沟通能力，能够使用英文进行技术交流、方案讨论及跨国团队协作；\r\n7.综合素质：较强的逻辑分析与数学建模能力；良好的团队合作精神，能做到优秀、严谨、乐观；具备较强的业务理解力与跨团队沟通能力；对金融信贷、人工智能领域有强烈求知欲和热情。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"Spark",
"Hadoop",
"Flink",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"数据挖掘",
"团队协作",
"沟通能力",
"建模",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1.具有信贷风控乙方（To B）产品或解决方案服务经验，熟悉银行、消费金融、互联网金融等客户业务场景者优先；\r\n2.具有国际化（出海）信贷风控项目经验，熟悉东南亚、拉美、中东等海外市场信贷风控业务及数据特点者优先。",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "腾讯安全-高级算法工程师-特征挖掘- for海外\n相信你与所有腾讯安全人一样，都认为抵抗邪恶是一件极其热血的事。希望你与我们一起，守护用户的安全，守护产品的安全，守护科技向善的不变初心。\n1.特征体系建设：负责金融风控场景（反欺诈、信用评估、贷中监控、贷后催收等）下的特征挖掘与特征工程体系搭建，持续沉淀可复用的特征资产；\r\n2.算法研究与落地：结合图学习、序列建模、迁移学习、小样本学习、无监督/自监督学习等方法，从海量多源异构数据（交易、行为、关系、文本、设备等）中挖掘高价值风险特征；\r\n3.LLM × 特征工程：探索大模型与 Agent 工作流在特征自动化生成、特征语义理解、特征筛选与解释性分析中的落地应用，推动”特征挖掘智能体”建设；\r\n4.效果优化：与策略、建模、工程团队紧密协作，将特征应用于线上模型与规则，持续优化 KS、AUC、召回率等核心业务指标；\r\n5.团队协同：参与技术方案评审，指导初级工程师与实习生，推动团队整体特征挖掘能力沉淀与复用。\n1.学历背景：硕士及以上学历，计算机、运筹学、数学、统计学、金融工程等相关专业；\r\n2.行业经验：3年以上机器学习/数据挖掘相关工作经验，具备金融风控、反欺诈、信贷、支付等业务方向的实际落地经验；\r\n3.算法能力：深入理解特征挖掘与特征工程方法论，熟悉特征构造、特征选择、特征评估、特征监控的完整链路；\r\n4.熟练掌握至少两项：图学习（GNN/GraphSAGE/异构图等）、序列异常检测、迁移学习、小样本学习、元学习、自监督/对比学习、因果推断；熟悉 LLM / Multi-Agent 工作流（如 Claude Code、AutoGen、LangGraph 等）在特征挖掘场景下的应用；\r\n5.工程能力：熟练掌握 Python、SQL、PySpark 中至少两项，具备处理亿级数据的实战经验；熟练掌握 PyTorch / TensorFlow 至少一个深度学习框架；熟悉 Hadoop / Spark / Flink 等大数据生态；有特征平台 / 特征商店（Feature Store）建设或使用经验；\r\n6.语言能力：具备良好的英文读写及口语沟通能力，能够使用英文进行技术交流、方案讨论及跨国团队协作；\r\n7.综合素质：较强的逻辑分析与数学建模能力；良好的团队合作精神，能做到优秀、严谨、乐观；具备较强的业务理解力与跨团队沟通能力；对金融信贷、人工智能领域有强烈求知欲和热情。\n1.具有信贷风控乙方（To B）产品或解决方案服务经验，熟悉银行、消费金融、互联网金融等客户业务场景者优先；\r\n2.具有国际化（出海）信贷风控项目经验，熟悉东南亚、拉美、中东等海外市场信贷风控业务及数据特点者优先。",
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