字节跳动大模型算法工程师-技术风险
任职要求
1、2026届获得硕士及以上学位，计算机、软件工程、人工智能等相关专业； 2、具备优秀的算法能力，有TensorFlow/PyTorch等深度学习训练框架相关经验，熟悉NLP、CV、RL相关算法技术； 3、掌握LLM的算法原理、Fine-tuning、Prompt E…
工作职责
团队介绍：字节跳动技术风险团队，提供变更、资金、运维、蓝军等技术风险领域的基建能力，支撑公司数十条业务线的稳定性建设。同时也在积极探索利用大模型技术，在技术风险领域对基建能力做持续的优化和提升，包括智能化资金核对、发布过程的智能检测等。 1、负责为技术风险领域多模态数据（如时间序列、日志、代码等）场景提供AI技术支持，包括不限于LLM的继续训练（CT）、有监督微调（SFT）和强化学习（RL）等工作，实现模型在垂类领域的深度适配； 2、负责技术风险智能化领域LLM/Agents的数据工程，构建数据飞轮； 3、负责解决技术风险领域的痛点问题，如系统架构刻画、变更风险分析、故障根因定位、多模态异常检测等方向的痛点问题； 4、密切跟进LLM领域最新研究成果，探索落地应用，基于监控、应急、变更、资金安全、高可用等技术风险领域能力构建下一代智能化技术风险能力。
用户方向 1.通过数据分析构建用户画像，分析用户交易行为及用户旅程，挖掘trade-in, trade-across, trade-up的驱动因素及转化路径； 2.设计因果推断实验（如A/B测试、双重差分法），量化促销活动、定价策略对用户消费、用户增长的影响，评估广告渠道ROI优化投放策略； 3.构建用户分层模型，识别高价值消费人群，输出定向运营策略（如精准发券、商品推荐），制定留存策略； 4.研究用户生命周期内的消费习惯，结合消费者心理学理论，优化“人-货”匹配效率，提升用户ARPU值。
1、负责反洗钱以及合规面向智能化的风险识别，判断，审理的工程搭建，推动产品落地。 2、能够应用大模型或者智能体思维来推动业务或者产品能力创新，以及AI产品化表达能力； 3、深度参与智能化研发全流程，涵盖大模型数据生成、训练或微调、RAG以及实验部署等，推动智能化架构在反洗钱风控、合规场景的落地； 4、不断探索技术新领域，进行重点难点技术攻关工作。
1.参与数据安全&合规、数据防泄漏、业务安全相关安全产品的需求分析、核心业务功能模块设计、开发与单元测试，保障技术架构的合理性 2.主要负责安全数据工程、数据分析，基于AI的算法策略挖掘，以及用户风险画像相关系统与产品研发 3. 能够按时、高质量完成相关模块的需求撰写、编码以及测试工作，独立解决开发中遇到的问题。 4.跟踪和应用安全领域的最新技术和趋势，推动产品的持续创新和改进。 5.协调与其他团队（业务部门、运维等）的合作，完成产品顺利上线、业务应用效果反馈迭代，并拿到业务应用结果。
高级/资深算法工程师（国际支付风控方向），base上海/南京 1.支付风险识别与防控 ●负责跨境电商业务中支付风险的全面识别与防控，重点治理欺诈（盗卡、盗账户 友好欺诈）等方面风险，确保支付全链路安全可靠。 ●利用数据分析和机器学习技术，精确识别支付风险，建立有效的风控模型体系。 2.风控模型全链路管理 ●主导支付风控模型的全链路开发与上线工作，包括需求调研、风险探索、方案设计、模型开发、系统集成、部署上线、效果评估、持续优化和监控预警。 ●与产品、工程、业务团队紧密合作，确保风控模型精准全面覆盖业务场景，并能够及时应对市场变化。 3.前沿技术应用与创新 ●深入探索全球各大市场的新型支付作弊行为，利用多模态大数据进行风险评估与预测。 ●应用异常检测、集成学习、强化学习、序列模型、图模型、大规模预训练模型等前沿技术，提升风险识别的准确率和召回率。