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）
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"job": {
"job_title": "风控算法工程师（AI智能风控方向）",
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"job_category": "算法研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "小米集团",
"company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
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"company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业，以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
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"responsibilities": "1.参与集团零售、服务、整车等业务场景的风险识别与算法能力建设，围绕反黄牛、反欺诈、反作弊、反爬虫等问题，完成数据分析、特征挖掘、模型及策略设计。\n2.负责风控模型的开发和迭代，包括样本及标签构建、特征工程、模型训练、离线评估、上线验证、效果监控和持续优化，对模型的准确率、召回率、误伤率及业务效果负责。\n3.参与大模型及AI技术在风控领域的应用，结合Agent、RAG、AI工作流等技术，探索风险发现、数据分析、策略生成、效果评估和客诉处置等场景的智能化与效率提升。\n4.深入理解业务流程，主动与业务、产品和研发同学沟通，识别业务流程中的风险点，并将风险问题转化为可落地、可评估的算法和策略方案。\n5.参与风控标签、特征及模型能力的沉淀，推动相关能力在不同业务场景中复用。",
"requirements_text": "1.熟练使用Python和SQL，具备良好的数据处理、离线分析及算法开发能力；熟悉常用机器学习算法、特征工程和模型评估方法。\n2.了解大模型及AI应用相关技术，有实际项目经验；有Agent、RAG、AI工作流、大模型应用或相关开发经验者优先。\n3.具备较强的业务敏感度和风险意识，能够从业务流程、数据异常和用户行为中发现潜在问题，并形成自己的分析和判断。\n4.具备良好的沟通和协作能力，愿意深入业务一线，与业务、产品和研发共同讨论问题、设计方案并推动落地。\n5.具备优秀的逻辑思维、学习能力和责任心，对反欺诈、反作弊、图算法、异常检测等方向有实践经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"机器学习",
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"学习能力",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "有Agent、RAG、AI工作流、大模型应用或相关开发经验者优先；5.具备优秀的逻辑思维、学习能力和责任心，对反欺诈、反作弊、图算法、异常检测等方向有实践经验者优先",
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"fulltext": "风控算法工程师（AI智能风控方向）\n职位描述\n1.参与集团零售、服务、整车等业务场景的风险识别与算法能力建设，围绕反黄牛、反欺诈、反作弊、反爬虫等问题，完成数据分析、特征挖掘、模型及策略设计。\n2.负责风控模型的开发和迭代，包括样本及标签构建、特征工程、模型训练、离线评估、上线验证、效果监控和持续优化，对模型的准确率、召回率、误伤率及业务效果负责。\n3.参与大模型及AI技术在风控领域的应用，结合Agent、RAG、AI工作流等技术，探索风险发现、数据分析、策略生成、效果评估和客诉处置等场景的智能化与效率提升。\n4.深入理解业务流程，主动与业务、产品和研发同学沟通，识别业务流程中的风险点，并将风险问题转化为可落地、可评估的算法和策略方案。\n5.参与风控标签、特征及模型能力的沉淀，推动相关能力在不同业务场景中复用。\n\n职位要求\n1.熟练使用Python和SQL，具备良好的数据处理、离线分析及算法开发能力；熟悉常用机器学习算法、特征工程和模型评估方法。\n2.了解大模型及AI应用相关技术，有实际项目经验；有Agent、RAG、AI工作流、大模型应用或相关开发经验者优先。\n3.具备较强的业务敏感度和风险意识，能够从业务流程、数据异常和用户行为中发现潜在问题，并形成自己的分析和判断。\n4.具备良好的沟通和协作能力，愿意深入业务一线，与业务、产品和研发共同讨论问题、设计方案并推动落地。\n5.具备优秀的逻辑思维、学习能力和责任心，对反欺诈、反作弊、图算法、异常检测等方向有实践经验者优先。\n1.参与集团零售、服务、整车等业务场景的风险识别与算法能力建设，围绕反黄牛、反欺诈、反作弊、反爬虫等问题，完成数据分析、特征挖掘、模型及策略设计。\n2.负责风控模型的开发和迭代，包括样本及标签构建、特征工程、模型训练、离线评估、上线验证、效果监控和持续优化，对模型的准确率、召回率、误伤率及业务效果负责。\n3.参与大模型及AI技术在风控领域的应用，结合Agent、RAG、AI工作流等技术，探索风险发现、数据分析、策略生成、效果评估和客诉处置等场景的智能化与效率提升。\n4.深入理解业务流程，主动与业务、产品和研发同学沟通，识别业务流程中的风险点，并将风险问题转化为可落地、可评估的算法和策略方案。\n5.参与风控标签、特征及模型能力的沉淀，推动相关能力在不同业务场景中复用。\n1.熟练使用Python和SQL，具备良好的数据处理、离线分析及算法开发能力；熟悉常用机器学习算法、特征工程和模型评估方法。\n2.了解大模型及AI应用相关技术，有实际项目经验；有Agent、RAG、AI工作流、大模型应用或相关开发经验者优先。\n3.具备较强的业务敏感度和风险意识，能够从业务流程、数据异常和用户行为中发现潜在问题，并形成自己的分析和判断。\n4.具备良好的沟通和协作能力，愿意深入业务一线，与业务、产品和研发共同讨论问题、设计方案并推动落地。\n5.具备优秀的逻辑思维、学习能力和责任心，对反欺诈、反作弊、图算法、异常检测等方向有实践经验者优先。",
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