主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
辅助：大模型与生成式算法研发（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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"job": {
"job_title": "AI builder-模型方向",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "金融服务平台",
"location": "上海市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
"company_name": "美团",
"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "主导基于大模型的风控算法管线建设，包括数据准备、模型选型与微调（Fine-tuning）、强化学习策略优化（RL）、知识蒸馏（Distillation）及线上部署，推动AI从研究到生产的全流程落地；深度理解风控业务，积极探索LLM、多模态大模型等前沿算法在风控领域的应用并落地实践。\n\n深度理解信贷风控业务场景（如额价、审批等），结合大模型能力提出创新算法方案，与策略团队协同推进AI能力的快速迭代与效果验证。\n\n建立完善的模型评估体系，持续跟踪线上模型效果，通过AB实验和数据驱动方式推动模型持续迭代优化。\n\n与产品、工程、数据团队紧密协作，推动风控AI能力的工程化落地和规模化应用。",
"requirements_text": "AI能力要求：具备大模型相关生产环境项目经验，熟悉模型微调（Fine-tuning/PEFT/LoRA）、强化学习（RLHF/PPO）、知识蒸馏（Distillation）等核心技术；熟练使用主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），有模型训练、评估、部署的全流程经验；熟悉Prompt Engineering、RAG、Agent等AI应用范式；\n\n专业经验：3年以上算法/机器学习相关经验，硕士及以上学历，计算机科学/人工智能/数学/统计学等相关专业；有信贷风控场景经验者优先。\n\n核心能力：精通Python编程，熟练使用SQL进行数据分析；深入理解机器学习/深度学习原理，具备从算法选型到工程落地的完整能力；具备较强的业务理解能力，能将业务问题转化为AI解决方案。\n\n软性素质：强烈的好奇心与自驱力，对前沿技术有持续探索的热情；具备多元化思维，能够从不同视角分析和解决问题；能够忍受不确定性，在快速变化的业务环境中保持韧性和创造力；善于应用AI工具提升工作效率，将AI融入日常工作流。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"强化学习",
"数据分析",
"模型训练",
"模型微调",
"解决问题",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "有信贷风控场景经验者优先",
"job_highlights": "AI机会：主导大模型技术在风控领域的落地，参与构建AI风控体系，接触最前沿的大模型、强化学习、知识蒸馏等技术栈，在AI+金融交叉领域形成稀缺的技术壁垒和影响力。\n\n业务基本盘：AI额价团队处于业务快速发展阶段，风控作为业务安全的核心环节，具有重要战略地位和持续增长空间。\n\n成长与资源：团队氛围开放创新，鼓励技术探索和前沿实践；平台提供充足的资源；扁平化管理风格。"
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"contact": {
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"fulltext": "AI builder-模型方向\nAI builder-模型方向\n\n基础信息\n工作地点：上海市\n部门：金融服务平台\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-09-16\n\n岗位职责\n主导基于大模型的风控算法管线建设，包括数据准备、模型选型与微调（Fine-tuning）、强化学习策略优化（RL）、知识蒸馏（Distillation）及线上部署，推动AI从研究到生产的全流程落地；深度理解风控业务，积极探索LLM、多模态大模型等前沿算法在风控领域的应用并落地实践。\n\n深度理解信贷风控业务场景（如额价、审批等），结合大模型能力提出创新算法方案，与策略团队协同推进AI能力的快速迭代与效果验证。\n\n建立完善的模型评估体系，持续跟踪线上模型效果，通过AB实验和数据驱动方式推动模型持续迭代优化。\n\n与产品、工程、数据团队紧密协作，推动风控AI能力的工程化落地和规模化应用。\n\n岗位基本要求\nAI能力要求：具备大模型相关生产环境项目经验，熟悉模型微调（Fine-tuning/PEFT/LoRA）、强化学习（RLHF/PPO）、知识蒸馏（Distillation）等核心技术；熟练使用主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），有模型训练、评估、部署的全流程经验；熟悉Prompt Engineering、RAG、Agent等AI应用范式；\n\n专业经验：3年以上算法/机器学习相关经验，硕士及以上学历，计算机科学/人工智能/数学/统计学等相关专业；有信贷风控场景经验者优先。\n\n核心能力：精通Python编程，熟练使用SQL进行数据分析；深入理解机器学习/深度学习原理，具备从算法选型到工程落地的完整能力；具备较强的业务理解能力，能将业务问题转化为AI解决方案。\n\n软性素质：强烈的好奇心与自驱力，对前沿技术有持续探索的热情；具备多元化思维，能够从不同视角分析和解决问题；能够忍受不确定性，在快速变化的业务环境中保持韧性和创造力；善于应用AI工具提升工作效率，将AI融入日常工作流。\n\n岗位亮点\nAI机会：主导大模型技术在风控领域的落地，参与构建AI风控体系，接触最前沿的大模型、强化学习、知识蒸馏等技术栈，在AI+金融交叉领域形成稀缺的技术壁垒和影响力。\n\n业务基本盘：AI额价团队处于业务快速发展阶段，风控作为业务安全的核心环节，具有重要战略地位和持续增长空间。\n\n成长与资源：团队氛围开放创新，鼓励技术探索和前沿实践；平台提供充足的资源；扁平化管理风格。\n主导基于大模型的风控算法管线建设，包括数据准备、模型选型与微调（Fine-tuning）、强化学习策略优化（RL）、知识蒸馏（Distillation）及线上部署，推动AI从研究到生产的全流程落地；深度理解风控业务，积极探索LLM、多模态大模型等前沿算法在风控领域的应用并落地实践。\n\n深度理解信贷风控业务场景（如额价、审批等），结合大模型能力提出创新算法方案，与策略团队协同推进AI能力的快速迭代与效果验证。\n\n建立完善的模型评估体系，持续跟踪线上模型效果，通过AB实验和数据驱动方式推动模型持续迭代优化。\n\n与产品、工程、数据团队紧密协作，推动风控AI能力的工程化落地和规模化应用。\nAI能力要求：具备大模型相关生产环境项目经验，熟悉模型微调（Fine-tuning/PEFT/LoRA）、强化学习（RLHF/PPO）、知识蒸馏（Distillation）等核心技术；熟练使用主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），有模型训练、评估、部署的全流程经验；熟悉Prompt Engineering、RAG、Agent等AI应用范式；\n\n专业经验：3年以上算法/机器学习相关经验，硕士及以上学历，计算机科学/人工智能/数学/统计学等相关专业；有信贷风控场景经验者优先。\n\n核心能力：精通Python编程，熟练使用SQL进行数据分析；深入理解机器学习/深度学习原理，具备从算法选型到工程落地的完整能力；具备较强的业务理解能力，能将业务问题转化为AI解决方案。\n\n软性素质：强烈的好奇心与自驱力，对前沿技术有持续探索的热情；具备多元化思维，能够从不同视角分析和解决问题；能够忍受不确定性，在快速变化的业务环境中保持韧性和创造力；善于应用AI工具提升工作效率，将AI融入日常工作流。",
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