主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
辅助：计算机视觉与图像感知算法研发（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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"responsibilities": "1. 面对全球量级的海量数据流，参与构建高可用、高灵敏度的风控实时算法体系，挑战极高难度的“数据不平衡”难题，在万分之一甚至更低概率的威胁样本中实现精准定位；\n2. 应用自适应学习、异常检测等前沿技术，解决攻击手法高速迭代（变异）的风险模型鲁棒性问题，确保在极低误伤率的前提下实现高召回；\n4. 负责维护和优化覆盖亿级实体的商品知识图谱，处理比传统电商规模大百倍的商品数据；\n5. 研发基于深度学习的商品模型，融合商品标题（NLP）、图片/视频（CV）、价格建模及交易行为等多模态特征，实现对知识产权侵权、山寨品牌及违规违禁品的精准识别与自动清理；\n6. 参与打造业界领先的内容安全系统，处理日均千万级的直播、图文、短视频及代码等复杂多态内容。",
"requirements_text": "1. 本科及以上学历，计算机、数学或统计学相关专业优先；\n2. 熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言，有扎实的数据结构和算法基础；\n3. 熟悉常用的机器学习算法；\n4. 具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力；\n5. 有数据挖掘、机器学习、强化学习、信息检索、自然语言理解、推荐系统、计算广告学及算法博弈论相关领域研究和实践经验。",
"skills": [AI生成
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"fulltext": "算法工程师-内容安全风控\n算法工程师-内容安全风控\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴2027届应届生\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 面对全球量级的海量数据流，参与构建高可用、高灵敏度的风控实时算法体系，挑战极高难度的“数据不平衡”难题，在万分之一甚至更低概率的威胁样本中实现精准定位；\n2. 应用自适应学习、异常检测等前沿技术，解决攻击手法高速迭代（变异）的风险模型鲁棒性问题，确保在极低误伤率的前提下实现高召回；\n4. 负责维护和优化覆盖亿级实体的商品知识图谱，处理比传统电商规模大百倍的商品数据；\n5. 研发基于深度学习的商品模型，融合商品标题（NLP）、图片/视频（CV）、价格建模及交易行为等多模态特征，实现对知识产权侵权、山寨品牌及违规违禁品的精准识别与自动清理；\n6. 参与打造业界领先的内容安全系统，处理日均千万级的直播、图文、短视频及代码等复杂多态内容。\n\n职位要求\n1. 本科及以上学历，计算机、数学或统计学相关专业优先；\n2. 熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言，有扎实的数据结构和算法基础；\n3. 熟悉常用的机器学习算法；\n4. 具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力；\n5. 有数据挖掘、机器学习、强化学习、信息检索、自然语言理解、推荐系统、计算广告学及算法博弈论相关领域研究和实践经验。\n\n在招业务\n阿里国际数字商业集团\n1. 面对全球量级的海量数据流，参与构建高可用、高灵敏度的风控实时算法体系，挑战极高难度的“数据不平衡”难题，在万分之一甚至更低概率的威胁样本中实现精准定位；\n2. 应用自适应学习、异常检测等前沿技术，解决攻击手法高速迭代（变异）的风险模型鲁棒性问题，确保在极低误伤率的前提下实现高召回；\n4. 负责维护和优化覆盖亿级实体的商品知识图谱，处理比传统电商规模大百倍的商品数据；\n5. 研发基于深度学习的商品模型，融合商品标题（NLP）、图片/视频（CV）、价格建模及交易行为等多模态特征，实现对知识产权侵权、山寨品牌及违规违禁品的精准识别与自动清理；\n6. 参与打造业界领先的内容安全系统，处理日均千万级的直播、图文、短视频及代码等复杂多态内容。\n1. 本科及以上学历，计算机、数学或统计学相关专业优先；\n2. 熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言，有扎实的数据结构和算法基础；\n3. 熟悉常用的机器学习算法；\n4. 具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力；\n5. 有数据挖掘、机器学习、强化学习、信息检索、自然语言理解、推荐系统、计算广告学及算法博弈论相关领域研究和实践经验。",
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