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）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "智能风控策略工程师",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里云",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
},
"company": {
"company_name": "阿里云",
"company_industry": "云计算 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里云提供云基础设施、AI模型、智能体和计算服务。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "数学、统计、计算机、信息安全、人工智能等相关专业硕士或以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. AI驱动防御：运用机器学习、特征工程、AI相关技术，设计并迭代针账号盗用、身份冒用、互联网诈骗、交易作弊、内容违规等场景的风控策略，推动“规则+模型”双引擎驱动。\n2. 智能对抗感知：通过多智能体协同，构建更智能、更高效的风险感知、攻击溯源与快速响应体系。\n3. 动态风控与体验平衡：基于用户分群、风险分类开展主动/分层服务，保障业务健康发展，提升用户安全感。\n4. 智能风控生态建设：协同产品与技术团队，推进AI 大模型、知识图谱等新技术在风控场景落地的标注化机制、流程和产品。",
"requirements_text": "1. 数学、统计、计算机、信息安全、人工智能等相关专业硕士或以上学历； \n2. 良好的数据处理、分析与数据化运营能力，熟练使用至少一种专业分析工具，如Python，R，SAS，SQL等，有LLM（大语言模型）应用、Prompt Engineering、RAG 等相关项目实践者优先； \n3. 较高的风险敏锐度，能够快速理解新业务特性，主动发现风险点并提出体系化解决方案； \n4. 学习能力强，对新事物保有好奇心，并能快速适应新环境； \n5. 良好的沟通能力和团队协同能力；能与他人合作，共同完成目标；\n6. 对所在领域有热情，善于独立思考并反思总结。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"沟通能力",
"学习能力",
"大语言模型",
"检索增强生成"
],
"preferred_qualifications": "2. 良好的数据处理、分析与数据化运营能力，熟练使用至少一种专业分析工具，如Python，R，SAS，SQL等，有LLM（大语言模型）应用、Prompt Engineering、RAG 等相关项目实践者优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199907740010?deptCodes="
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "199907740010",
"post_date": "2026-08-06",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199907740010?deptCodes="
},
"fulltext": "智能风控策略工程师\n智能风控策略工程师\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. AI驱动防御：运用机器学习、特征工程、AI相关技术，设计并迭代针账号盗用、身份冒用、互联网诈骗、交易作弊、内容违规等场景的风控策略，推动“规则+模型”双引擎驱动。\n2. 智能对抗感知：通过多智能体协同，构建更智能、更高效的风险感知、攻击溯源与快速响应体系。\n3. 动态风控与体验平衡：基于用户分群、风险分类开展主动/分层服务，保障业务健康发展，提升用户安全感。\n4. 智能风控生态建设：协同产品与技术团队，推进AI 大模型、知识图谱等新技术在风控场景落地的标注化机制、流程和产品。\n\n职位要求\n1. 数学、统计、计算机、信息安全、人工智能等相关专业硕士或以上学历； \n2. 良好的数据处理、分析与数据化运营能力，熟练使用至少一种专业分析工具，如Python，R，SAS，SQL等，有LLM（大语言模型）应用、Prompt Engineering、RAG 等相关项目实践者优先； \n3. 较高的风险敏锐度，能够快速理解新业务特性，主动发现风险点并提出体系化解决方案； \n4. 学习能力强，对新事物保有好奇心，并能快速适应新环境； \n5. 良好的沟通能力和团队协同能力；能与他人合作，共同完成目标；\n6. 对所在领域有热情，善于独立思考并反思总结。\n\n在招业务\n阿里云\n1. AI驱动防御：运用机器学习、特征工程、AI相关技术，设计并迭代针账号盗用、身份冒用、互联网诈骗、交易作弊、内容违规等场景的风控策略，推动“规则+模型”双引擎驱动。\n2. 智能对抗感知：通过多智能体协同，构建更智能、更高效的风险感知、攻击溯源与快速响应体系。\n3. 动态风控与体验平衡：基于用户分群、风险分类开展主动/分层服务，保障业务健康发展，提升用户安全感。\n4. 智能风控生态建设：协同产品与技术团队，推进AI 大模型、知识图谱等新技术在风控场景落地的标注化机制、流程和产品。\n1. 数学、统计、计算机、信息安全、人工智能等相关专业硕士或以上学历； \n2. 良好的数据处理、分析与数据化运营能力，熟练使用至少一种专业分析工具，如Python，R，SAS，SQL等，有LLM（大语言模型）应用、Prompt Engineering、RAG 等相关项目实践者优先； \n3. 较高的风险敏锐度，能够快速理解新业务特性，主动发现风险点并提出体系化解决方案； \n4. 学习能力强，对新事物保有好奇心，并能快速适应新环境； \n5. 良好的沟通能力和团队协同能力；能与他人合作，共同完成目标；\n6. 对所在领域有热情，善于独立思考并反思总结。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T011",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}