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快手反作弊算法工程师(广告业务)

社招全职J0011地点:北京状态:招聘

任职要求


1.计算机相关专业本科及以上学历;
2.熟悉机器学习数据挖掘、数据分析的常用方法,有较深的理论基础和丰富的实践经验,并具备一定的工程架构能力;
3.精通至少—门编程语言,熟练运用各种常用算法…
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工作职责


1.监控黑产最新动向,解析广告场景下的新型作弊模式;
2.通过对海量数据的分析与挖掘,利用无监督和有监督算法,研发反作弊策略和模型,精准全面快速地定位作弊流量,持续优化反作弊效果;
3.结合业务特点和业界最佳实践,搭建反作弊攻防系统,完善反作弊的感知、分析、识别、处置、评估体系。
包括英文材料
学历+
机器学习+
数据挖掘+
还有更多 •••
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社招3-5年J0011

我们是快手商业化反作弊算法团队,致力于打造极致安全感的广告环境,守护平台与广告主的核心利益。我们依托海量数据,融合AI与大数据技术,持续与黑灰产进行智能化攻防对抗。在这里,你不仅是算法专家,更是广告安全健康的守门人,与业界顶尖工程师共同推进AI驱动的风控创新 你将参与的技术领域包括: - 异常/离群点检测(Anomaly / Outlier Detection) - 半监督 / 无监督学习(Semi-supervised / Unsupervised Learning) - 大规模图挖掘(Large Scale Graph Mining) - 智能体技术(AI Agent) 加入我们,你将亲历: 1、前沿攻防 · 技术探索:深度介入亿级用户行为数据,揭秘广告行业多元作弊手法。以创新的Anomaly Detection、Graph Mining 等模型为“武器”,打造高效精准的反作弊攻防体系,让作弊无所遁形; 2、智能风控 · 体系构建:主导智能化风控指标和监控体系的搭建,实时感知风险动态。通过Data-Driven Decision Making,让算法驱动每一次业务进化; 3、极致算法 · 持续进化:持续打磨算法性能,专注模型精准率、召回率与处理效率的极致提升。攻克高并发、复杂商业场景下的算法稳定性与可靠性难题; 4、行业先锋 · 技术引领:紧跟AI Agent、Graph Mining等前沿技术,探索最前沿的反作弊风控解决方案。持续技术创新,推动公司风控能力领跑行业。

更新于 2026-07-21北京|杭州
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我们是快手商业化反作弊算法团队,致力于打造极致安全感的广告环境,守护平台与广告主的核心利益。我们依托海量数据,融合AI与大数据技术,持续与黑灰产进行智能化攻防对抗。在这里,你不仅是算法专家,更是广告安全健康的守门人,与业界顶尖工程师共同推进AI驱动的风控创新 你将参与的技术领域包括: - 异常/离群点检测(Anomaly / Outlier Detection) - 半监督 / 无监督学习(Semi-supervised / Unsupervised Learning) - 大规模图挖掘(Large Scale Graph Mining) - 智能体技术(AI Agent) 加入我们,你将亲历: 1、前沿攻防 · 技术探索:深度介入亿级用户行为数据,揭秘广告行业多元作弊手法。以创新的Anomaly Detection、Graph Mining 等模型为“武器”,打造高效精准的反作弊攻防体系,让作弊无所遁形; 2、智能风控 · 体系构建:主导智能化风控指标和监控体系的搭建,实时感知风险动态。通过Data-Driven Decision Making,让算法驱动每一次业务进化; 3、极致算法 · 持续进化:持续打磨算法性能,专注模型精准率、召回率与处理效率的极致提升。攻克高并发、复杂商业场景下的算法稳定性与可靠性难题; 4、行业先锋 · 技术引领:紧跟AI Agent、Graph Mining等前沿技术,探索最前沿的反作弊风控解决方案。持续技术创新,推动公司风控能力领跑行业。

更新于 2026-02-10北京|杭州
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社招算法

支持爱奇艺全域流量及推广渠道的反作弊体系。通过技术手段实现对虚假流量的检测和过滤,保障爱奇艺站内数据的真实性和渠道营销的可靠性。 核心职责 : -风险识别:利用机器学习、深度学习、大模型等技术,构建针对流量异常和渠道作弊的识别模型 -反作弊策略制定:通过分析作弊目标(渠道、分账、广告分成)和作弊手段(如代理 IP、模拟器、云手机),制定并落地覆盖全链路的反作弊规则策略 -反作弊效果评估:搭建完善的反作弊效果评估体系,评估其在流量和渠道方向的 ROI,并根据效果推进其在业务层面进行整改 -反作弊能力建设:构建完善的反作弊特征库,利用离线和实时处理技术支持实时反作弊和离线反作弊,提升识别的实时性和准确率

更新于 2026-06-29北京
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社招3年以上技术

1、深入理解滴滴业务模式、交易流程及系统架构,挖掘业务全链路潜在风险,联动产品、技术、运营团队高效协作,结合算法模型与风控策略,设计合理、可落地的风险解决方案。 2、负责反作弊场景的算法研发与工程落地,依托机器学习、深度学习、大模型等前沿技术,开展作弊风险识别、异常行为挖掘、作弊特征提炼与迭代优化等工作,完成算法模型的设计、训练、调优、迭代及线上稳定部署。 3、搭建完善的反作弊业务指标体系与风险异常监控体系,实现作弊风险、模型效果的实时感知与异常智能预警。 4、基于大模型能力赋能反作弊业务,提升作弊特征挖掘、模型迭代、策略优化的整体效率,推动算法能力在业务场景中规模化落地应用。

更新于 2026-06-18