主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
辅助：数据分析与数据科学（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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "风控策略资深分析师（业务安全/大数据挖掘/数据应用方向）（J99610）",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "MEG",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品"AI生成
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"company": {
"company_name": "百度",
"company_industry": "互联网 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术，业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
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"compensation": {
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"degree": "-教育背景：统计学、数学、计算机科学、信息安全等相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "-风险模型构建：运用先进的大数据挖掘算法与工具，深度剖析海量业务数据，精准识别各类潜在风险特征与关联规律，构建科学、高效且具有前瞻性的风控模型，为风险评估与决策提供坚实依据\n-实时风险监测：搭建并优化实时风险监测系统，对业务运营过程中的风险指标进行动态跟踪与预警。及时捕捉风险异动，为风险应对争取宝贵时间，确保公司业务在安全可控的轨道上运行\n-数据深度分析：针对复杂多变的风险场景，开展专项数据深度分析。挖掘数据背后的潜在风险因素，为业务部门提供针对性强、具有可操作性的风险防控建议，助力业务健康可持续发展\n-跨部门协作沟通：与风控、业务、技术等多部门保持紧密协作，深入了解业务需求与流程。将数据分析成果有效转化为实际业务策略，同时收集各方反馈，持续优化风控模型与监测体系",
"requirements_text": "-教育背景：统计学、数学、计算机科学、信息安全等相关专业本科及以上学历，具有扎实的数理基础与数据分析理论知识。\n-专业技能：\n1）精通至少一种大数据处理框架（如 Hadoop、Spark 等），熟练掌握 Python、R 等数据分析语言，能够运用其进行高效的数据清洗、处理与分析。\n2）深入掌握机器学习、深度学习等算法，如逻辑回归、决策树、神经网络等，并能灵活应用于风险建模与预测。\n3）熟悉数据库管理系统（如 MySQL、Oracle 等），具备良好的 SQL 编程能力，能够进行复杂的数据查询与操作。\n-工作经验：具有三年以上大数据挖掘或风控数据分析相关工作经验，有业务安全、互联网等行业风控项目经验者优先。在过往项目中，成功构建过具有实际应用价值的风控模型，并取得显著的风险防控效果。\n-综合素质：\n1）具备敏锐的数据洞察力与逻辑思维能力，能够从海量数据中迅速发现关键信息与潜在风险。\n2）极强的博弈思维：能换位思考“黑产”的获利路径，具备敏锐的风险嗅觉。\n3）拥有良好的问题解决能力与创新能力，面对复杂的风险问题，能够提出独特且有效的解决方案。\n4）具有较强的沟通协作能力，能用通俗易懂的语言向业务方解释策略必要性，能够跨部门有效沟通，高效推动项目开展。\n5）对风险管控工作充满热情，具有高度的责任心与严谨的工作态度，能够承受较大的工作压力。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
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"Spark",
"Hadoop",
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"深度学习",
"数据库",
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"逻辑思维",
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"preferred_qualifications": "工作经验：具有三年以上大数据挖掘或风控数据分析相关工作经验，有业务安全、互联网等行业风控项目经验者优先",
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"fulltext": "风控策略资深分析师（业务安全/大数据挖掘/数据应用方向）（J99610）\n风控策略资深分析师（业务安全/大数据挖掘/数据应用方向）（J99610）\n\n基础信息\n部门：MEG\n地点：北京市\n类别：产品\n招聘人数：1\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n-风险模型构建：运用先进的大数据挖掘算法与工具，深度剖析海量业务数据，精准识别各类潜在风险特征与关联规律，构建科学、高效且具有前瞻性的风控模型，为风险评估与决策提供坚实依据\n-实时风险监测：搭建并优化实时风险监测系统，对业务运营过程中的风险指标进行动态跟踪与预警。及时捕捉风险异动，为风险应对争取宝贵时间，确保公司业务在安全可控的轨道上运行\n-数据深度分析：针对复杂多变的风险场景，开展专项数据深度分析。挖掘数据背后的潜在风险因素，为业务部门提供针对性强、具有可操作性的风险防控建议，助力业务健康可持续发展\n-跨部门协作沟通：与风控、业务、技术等多部门保持紧密协作，深入了解业务需求与流程。将数据分析成果有效转化为实际业务策略，同时收集各方反馈，持续优化风控模型与监测体系\n\n职责要求\n-教育背景：统计学、数学、计算机科学、信息安全等相关专业本科及以上学历，具有扎实的数理基础与数据分析理论知识。\n-专业技能：\n1）精通至少一种大数据处理框架（如 Hadoop、Spark 等），熟练掌握 Python、R 等数据分析语言，能够运用其进行高效的数据清洗、处理与分析。\n2）深入掌握机器学习、深度学习等算法，如逻辑回归、决策树、神经网络等，并能灵活应用于风险建模与预测。\n3）熟悉数据库管理系统（如 MySQL、Oracle 等），具备良好的 SQL 编程能力，能够进行复杂的数据查询与操作。\n-工作经验：具有三年以上大数据挖掘或风控数据分析相关工作经验，有业务安全、互联网等行业风控项目经验者优先。在过往项目中，成功构建过具有实际应用价值的风控模型，并取得显著的风险防控效果。\n-综合素质：\n1）具备敏锐的数据洞察力与逻辑思维能力，能够从海量数据中迅速发现关键信息与潜在风险。\n2）极强的博弈思维：能换位思考“黑产”的获利路径，具备敏锐的风险嗅觉。\n3）拥有良好的问题解决能力与创新能力，面对复杂的风险问题，能够提出独特且有效的解决方案。\n4）具有较强的沟通协作能力，能用通俗易懂的语言向业务方解释策略必要性，能够跨部门有效沟通，高效推动项目开展。\n5）对风险管控工作充满热情，具有高度的责任心与严谨的工作态度，能够承受较大的工作压力。\n-风险模型构建：运用先进的大数据挖掘算法与工具，深度剖析海量业务数据，精准识别各类潜在风险特征与关联规律，构建科学、高效且具有前瞻性的风控模型，为风险评估与决策提供坚实依据\n-实时风险监测：搭建并优化实时风险监测系统，对业务运营过程中的风险指标进行动态跟踪与预警。及时捕捉风险异动，为风险应对争取宝贵时间，确保公司业务在安全可控的轨道上运行\n-数据深度分析：针对复杂多变的风险场景，开展专项数据深度分析。挖掘数据背后的潜在风险因素，为业务部门提供针对性强、具有可操作性的风险防控建议，助力业务健康可持续发展\n-跨部门协作沟通：与风控、业务、技术等多部门保持紧密协作，深入了解业务需求与流程。将数据分析成果有效转化为实际业务策略，同时收集各方反馈，持续优化风控模型与监测体系\n-教育背景：统计学、数学、计算机科学、信息安全等相关专业本科及以上学历，具有扎实的数理基础与数据分析理论知识。\n-专业技能：\n1）精通至少一种大数据处理框架（如 Hadoop、Spark 等），熟练掌握 Python、R 等数据分析语言，能够运用其进行高效的数据清洗、处理与分析。\n2）深入掌握机器学习、深度学习等算法，如逻辑回归、决策树、神经网络等，并能灵活应用于风险建模与预测。\n3）熟悉数据库管理系统（如 MySQL、Oracle 等），具备良好的 SQL 编程能力，能够进行复杂的数据查询与操作。\n-工作经验：具有三年以上大数据挖掘或风控数据分析相关工作经验，有业务安全、互联网等行业风控项目经验者优先。在过往项目中，成功构建过具有实际应用价值的风控模型，并取得显著的风险防控效果。\n-综合素质：\n1）具备敏锐的数据洞察力与逻辑思维能力，能够从海量数据中迅速发现关键信息与潜在风险。\n2）极强的博弈思维：能换位思考“黑产”的获利路径，具备敏锐的风险嗅觉。\n3）拥有良好的问题解决能力与创新能力，面对复杂的风险问题，能够提出独特且有效的解决方案。\n4）具有较强的沟通协作能力，能用通俗易懂的语言向业务方解释策略必要性，能够跨部门有效沟通，高效推动项目开展。\n5）对风险管控工作充满热情，具有高度的责任心与严谨的工作态度，能够承受较大的工作压力。",
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