主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：搜索推荐与业务决策算法研发（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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI机器学习算法工程师（合规方向）-国际支付",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 1,
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、AI大模型打击金融犯罪：深入理解各业务线及支付场景，通过多模态/GNN/CV/NLP等相关算法，设计风险模型识别潜在合规风险；\n2、AI大模型提升合规风险感知、识别、审核、处置效率：采用SFT（监督微调）/DPO（直接偏好优化）/RL（强化学习）等大模型后训练算法的技术开发研究；\n3、跟踪行业最新技术动态，结合公司业务需求，对现有AI大模型算法和垂直领域模型进行优化与迭代，解决模型训练和应用过程中的技术难题，提升模型的效率和质量；\n4、与业务团队紧密协作，深刻理解业务需求，推动模型能力与业务场景的深度融合，形成技术到价值的完整闭环。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机科学、计算机工程、统计学、应用数学、数据科学或其他相关专业；\n2、具备扎实的数据结构与算法基础，熟练掌握LLM/LVM/多模态/GNN/CV/NLP中至少一种算法，精通SFT、DPO、RL等大模型后训练算法原理，具备扎实的机器学习、深度学习理论基础；\n3、熟悉TensorFlow/PyTorch/MXNet/Hugging Face Transformers等中至少一种框架，且了解其训练与部署细节，熟练掌握Python、Java、C/C++等至少一种编程语言，具备较强编码能力；\n4、拥有至少1年机器学习算法相关工作经验；\n5、发表过CCF A/B类论文或获得过AI相关竞赛TOP奖项者优先；\n6、精通SFT、DPO、RL等大模型后训练算法原理，具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），有丰富的模型训练与调优经验优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"数据结构",
"模型训练",
"大语言模型",
"C语言"
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"preferred_qualifications": "5、发表过CCF A/B类论文或获得过AI相关竞赛TOP奖项者优先；6、精通SFT、DPO、RL等大模型后训练算法原理，具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），有丰富的模型训练与调优经验优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"fulltext": "AI机器学习算法工程师（合规方向）-国际支付\n职位描述\n1、AI大模型打击金融犯罪：深入理解各业务线及支付场景，通过多模态/GNN/CV/NLP等相关算法，设计风险模型识别潜在合规风险；\n2、AI大模型提升合规风险感知、识别、审核、处置效率：采用SFT（监督微调）/DPO（直接偏好优化）/RL（强化学习）等大模型后训练算法的技术开发研究；\n3、跟踪行业最新技术动态，结合公司业务需求，对现有AI大模型算法和垂直领域模型进行优化与迭代，解决模型训练和应用过程中的技术难题，提升模型的效率和质量；\n4、与业务团队紧密协作，深刻理解业务需求，推动模型能力与业务场景的深度融合，形成技术到价值的完整闭环。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机科学、计算机工程、统计学、应用数学、数据科学或其他相关专业；\n2、具备扎实的数据结构与算法基础，熟练掌握LLM/LVM/多模态/GNN/CV/NLP中至少一种算法，精通SFT、DPO、RL等大模型后训练算法原理，具备扎实的机器学习、深度学习理论基础；\n3、熟悉TensorFlow/PyTorch/MXNet/Hugging Face Transformers等中至少一种框架，且了解其训练与部署细节，熟练掌握Python、Java、C/C++等至少一种编程语言，具备较强编码能力；\n4、拥有至少1年机器学习算法相关工作经验；\n5、发表过CCF A/B类论文或获得过AI相关竞赛TOP奖项者优先；\n6、精通SFT、DPO、RL等大模型后训练算法原理，具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），有丰富的模型训练与调优经验优先。\n1、AI大模型打击金融犯罪：深入理解各业务线及支付场景，通过多模态/GNN/CV/NLP等相关算法，设计风险模型识别潜在合规风险；\n2、AI大模型提升合规风险感知、识别、审核、处置效率：采用SFT（监督微调）/DPO（直接偏好优化）/RL（强化学习）等大模型后训练算法的技术开发研究；\n3、跟踪行业最新技术动态，结合公司业务需求，对现有AI大模型算法和垂直领域模型进行优化与迭代，解决模型训练和应用过程中的技术难题，提升模型的效率和质量；\n4、与业务团队紧密协作，深刻理解业务需求，推动模型能力与业务场景的深度融合，形成技术到价值的完整闭环。\n1、本科及以上学历，计算机科学、计算机工程、统计学、应用数学、数据科学或其他相关专业；\n2、具备扎实的数据结构与算法基础，熟练掌握LLM/LVM/多模态/GNN/CV/NLP中至少一种算法，精通SFT、DPO、RL等大模型后训练算法原理，具备扎实的机器学习、深度学习理论基础；\n3、熟悉TensorFlow/PyTorch/MXNet/Hugging Face Transformers等中至少一种框架，且了解其训练与部署细节，熟练掌握Python、Java、C/C++等至少一种编程语言，具备较强编码能力；\n4、拥有至少1年机器学习算法相关工作经验；\n5、发表过CCF A/B类论文或获得过AI相关竞赛TOP奖项者优先；\n6、精通SFT、DPO、RL等大模型后训练算法原理，具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），有丰富的模型训练与调优经验优先。",
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