百度智能风控产品经理（图像理解、深度伪造方向）（J81226）

1. 算法工程化支持：负责支持跨境治理和商品治理方向的算法工程化落地，包括算法服务化、模型部署、性能优化、A/B测试与监控体系搭建。 2. 系统开发与维护：基于Java与Python开发高性能、可扩展的算法平台和治理系统，保障算法稳定运行和高可用性。 3. 算法研发协同：与算法研究人员、产品经理紧密协作，推动图像理解、NLP、多模态及大模型等算法从研发到线上应用的全流程闭环。 4. 数据与质量评估：建设和维护治理效果数据采集、评估和监控体系，持续迭代优化模型与策略，驱动业务降本增效。 5. 技术方案创新：关注业界最新算法工程化与MLOps实践，推动内部平台能力升级，提升算法迭代效率。

1.参与产品规划；深入理解业务需求，参与制定 AI 问答产品的长期战略和短期迭代路线；结合AI Agent（如Prompt Engineering、RAG、Agentic Workflow、工具调用）、多模态交互（文本 + 语音 + 图像）等技术，设计差异化的产品功能，提升用户体验和商业价值； 2.需求分析与场景落地；深度理解用户，挖掘核心业务痛点，设计面向 C 端的 AI Agent 应用或产品功能，高效解决用户问题；主导产品需求文档（PRD）、原型设计，推动跨团队（算法、工程、测试）协作，确保产品按时高质量交付； 3.技术与生态整合；熟悉 AI Agent 技术栈优先，整合向量数据库、知识图谱等工具，优化 Agent 的推理效率和准确性；探索多智能体协作（Multi-Agent System）在金融复杂任务中的应用，例如构建投资决策团队（技术面选股 Agent + 基本面分析 Agent + 量化回测Agent）； 4.行业合规与风险管理；确保产品符合金融监管要求，设计数据安全与隐私保护方案；监控 AI 模型的公平性、可解释性，建立风险预警机制，应对算法偏差或数据外泄等问题； 5.市场与竞争分析；跟踪金融科技行业动态，研究竞品，制定差异化竞争策略；与市场团队合作，推动产品商业化，制定定价策略、客户成功计划，提升市场占有率。

1、参与制定风控系统建设的战略和路线图； 2、独立负责实时智能决策平台产品的整体设计，完成产品的功能设计和持续迭代升级，协调产品研发团队确保产品迭代如期上线； 3、与风控研发团队合作，构建和完善风险感知、识别、干预和治理效果衡量体系，设计能够支持不同业务的通用风控产品和服务； 4、充分了解平台用户的声音，收集用户对平台的直接反馈； 5、与产品团队他人协同合作了解需求并将其纳入产品规划。

团队简介： 国际化业务风险控制（Business Risk Integrated Control；BRIC/业务风控）团队致力于： - 保护国际化产品的用户权益，用户包括但不限于内容消费者、创造者、商户； - 确保平台健康与社区体验的真实性； - 与相关团队一起，搭建通用高效的架构与解决方案，促进平台的泛隐私与泛安全建设； 业务风控的具体工作内容，是度量并降低国际化产品内的非真实行为的负面影响。我们覆盖的风险多种多样，包括但不限于：虚假账号、水军、垃圾、恶意爬取、网络暴力、直播安全、薅羊毛欺诈、商业化与交易风险等等。 加入业务风控团队，你将有机会： - 成为字节跳动国际化产品泛安全方向建设的亲历者、奠基人； - 创建能适应海量数据、智能且强韧的端到端风控方案，兼顾隐私安全、对用户友好； - 直面最新、对抗最强烈的风控挑战，兼顾短平快的策略迭代与长效可控的风控战略； - 在一个高度国际化的环境里工作，与横跨各大洲的风控专家们一起学习，并肩成长。 1、面对全球场景，定义和设计短视频和直播App的风险管理解决方案，平衡用户体验和业务风险。包括但不局限于资金风控，内容风控和营销反作弊； 2、针对各类垂直业务，设计风险管理的整体流程，包括进行业务的风险评估，量化风险评估体系，并设计风险防控的策略体系； 3、对外承担风控与业务协作的桥梁角色，建立高效的沟通协作机制，确保业务对风控工作的可感可知，保障业务安全感； 4、对内协调风控运营，数据科学家，数据工程师和软件工程师等多种角色，保证风控方案的高效落地，并对风控的结果负责。