腾讯元宝-广告反作弊算法工程师
社招全职5年以上CSIG技术地点：深圳状态：招聘
任职要求
1.本科及以上学历，统计学、计算机、市场营销、金融等相关专业优先； 2.5年以上广告风控、反欺诈、数据分析，挖掘相关经验，熟悉数字广告生态及作弊手段，熟悉广告监测工具（如AppsFlyer）及反作弊技术方案，了解主流广告平台的流量特征及常见作弊模式； 3.熟练掌握聚类、回归、图神经网络、异常检测等算法，包含但不限于K-Means/DBSCAN/XGBoost/GNN/RNN/LSTM/Transformer/Iso…
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工作职责
1.负责外部广告投放渠道（如信息流、社交媒体、搜索引擎等）的质量监控，识别异常流量、虚假曝光及点击行为，建立渠道质量评估体系，定期输出渠道效果分析报告，提出优化或淘汰建议； 2.通过数据分析挖掘、用户行为建模等手段，识别并拦截刷量团伙等异常用户行为，制定反作弊策略与规则，优化风控模型，降低广告投放中的无效成本； 3.对广告投放数据进行深度挖掘，分析用户转化路径中的异常波动，定位潜在风险点，协同投放团队优化广告策略，提升渠道ROI并降低无效投放风险； 4.与风控、法务、技术等部门协作，推动反作弊工具开发及违规渠道处理流程，确保合规性； 5.实时监控广告投放风险，建立预警机制，及时处理突发性作弊事件。
包括英文材料
学历+
数据分析+
[英文] Data Analyst Roadmap
https://roadmap.sh/data-analyst
Step by step guide to becoming an Data Analyst in 2025
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
XGBoost+
[英文] What is XGBoost?
https://www.ibm.com/think/topics/xgboost
XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) is a distributed, open-source machine learning library that uses gradient boosted decision trees, a supervised learning boosting algorithm that makes use of gradient descent.
https://www.youtube.com/watch?v=BJXt-WdeJJo
takes a deep dive into one of the most powerful machine learning algorithm, eXtreme Gradient Boosting, using a Jupyter notebook with Python.
GNN+
https://distill.pub/2021/gnn-intro/
Neural networks have been adapted to leverage the structure and properties of graphs.
https://gnn.seas.upenn.edu/
Graph Neural Networks (GNNs) are information processing architectures for signals supported on graphs.
https://www.ibm.com/think/topics/graph-neural-network
Graph neural networks (GNNs) are a deep neural network architecture that is popular both in practical applications and cutting-edge machine learning research.
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