主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
辅助：AI应用开发（非Agent）（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_title": "阿里妈妈风控技术-反作弊算法工程师-北京",
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"company_description": "淘天集团的招聘业务覆盖淘宝、天猫等电商平台。"
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"responsibilities": "1. 构建基于机器学习、深度学习、大模型的在线识别系统，保证极高精准和召回的前提下，实时处置无效流量或风险物料。\n2. 建设强大的离线挖掘平台，使用多种无监督、半监督手段帮助算法和运营同学探索新的异常pattern。\n3. 研发风控产品平台，服务阿里妈妈和淘天集团更多相关的业务，不断提升迭代效率。每年为广告主挽回损失过百亿元，同时为平台拦截百亿以上的风险物料。",
"requirements_text": "1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历，有比较扎实的理论功底和丰富的应用经验。\n2. 兴趣或专业是在Anomaly/Outlier Detection，Scalable/Interpretable/Robust Machine Learning，Semi-supervised/Unsupervised learning，Large Scale Graph Mining，Large Scale batch/streaming Data processing，Data Visualization/CV/NLP/Behavior Pattern recognition。\n3. 对大模型有深入理解，不仅限于API调用，能够从问题定义出发完成Prompt Engineering、RAG、Agent构建等端到端的LLM应用设计与开发。\n4. 具备优秀的逻辑思维能力，善于发现和推理不同事物之间的关系和影响，在复杂业务场景下能够分解和抽象问题，提供优秀、完整、可行的解决方案。\n5. 具备优秀的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战的问题充满激情，具备良好的主动性和求知欲，具备良好的沟通协作和抗压能力。\n6. 有风控反作弊领域算法实践，大规模工业级风控系统设计经验者优先。",
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"机器学习",
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"fulltext": "阿里妈妈风控技术-反作弊算法工程师-北京\n阿里妈妈风控技术-反作弊算法工程师-北京\n\n基础信息\n工作地点：北京\n\n职位描述\n1. 构建基于机器学习、深度学习、大模型的在线识别系统，保证极高精准和召回的前提下，实时处置无效流量或风险物料。\n2. 建设强大的离线挖掘平台，使用多种无监督、半监督手段帮助算法和运营同学探索新的异常pattern。\n3. 研发风控产品平台，服务阿里妈妈和淘天集团更多相关的业务，不断提升迭代效率。每年为广告主挽回损失过百亿元，同时为平台拦截百亿以上的风险物料。\n\n职位要求\n1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历，有比较扎实的理论功底和丰富的应用经验。\n2. 兴趣或专业是在Anomaly/Outlier Detection，Scalable/Interpretable/Robust Machine Learning，Semi-supervised/Unsupervised learning，Large Scale Graph Mining，Large Scale batch/streaming Data processing，Data Visualization/CV/NLP/Behavior Pattern recognition。\n3. 对大模型有深入理解，不仅限于API调用，能够从问题定义出发完成Prompt Engineering、RAG、Agent构建等端到端的LLM应用设计与开发。\n4. 具备优秀的逻辑思维能力，善于发现和推理不同事物之间的关系和影响，在复杂业务场景下能够分解和抽象问题，提供优秀、完整、可行的解决方案。\n5. 具备优秀的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战的问题充满激情，具备良好的主动性和求知欲，具备良好的沟通协作和抗压能力。\n6. 有风控反作弊领域算法实践，大规模工业级风控系统设计经验者优先。\n1. 构建基于机器学习、深度学习、大模型的在线识别系统，保证极高精准和召回的前提下，实时处置无效流量或风险物料。\n2. 建设强大的离线挖掘平台，使用多种无监督、半监督手段帮助算法和运营同学探索新的异常pattern。\n3. 研发风控产品平台，服务阿里妈妈和淘天集团更多相关的业务，不断提升迭代效率。每年为广告主挽回损失过百亿元，同时为平台拦截百亿以上的风险物料。\n1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历，有比较扎实的理论功底和丰富的应用经验。\n2. 兴趣或专业是在Anomaly/Outlier Detection，Scalable/Interpretable/Robust Machine Learning，Semi-supervised/Unsupervised learning，Large Scale Graph Mining，Large Scale batch/streaming Data processing，Data Visualization/CV/NLP/Behavior Pattern recognition。\n3. 对大模型有深入理解，不仅限于API调用，能够从问题定义出发完成Prompt Engineering、RAG、Agent构建等端到端的LLM应用设计与开发。\n4. 具备优秀的逻辑思维能力，善于发现和推理不同事物之间的关系和影响，在复杂业务场景下能够分解和抽象问题，提供优秀、完整、可行的解决方案。\n5. 具备优秀的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战的问题充满激情，具备良好的主动性和求知欲，具备良好的沟通协作和抗压能力。\n6. 有风控反作弊领域算法实践，大规模工业级风控系统设计经验者优先。",
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