搜狐（社招/校招）风控算法工程师
任职要求
1.2026届硕士及以上学历，计算机/人工智能/数学/统计等相关专业； 2.具有4个月以上风控/反欺诈/推荐算法相关实习，或同等级别项目/竞赛经验； 3.精通Python/Scala，熟悉SQL，具备扎实的算法与数据结构基础技术能力； 4.熟练掌握LR、XGBoost、LightGBM等传统机器学习，了解深度学习在风控中的应用； 5.具备图算法实战经验（Neo4j/JanusGraph + PyG/DGL），熟悉节点分类、链接预测、图嵌入； 6.熟悉实…
工作职责
1.风险识别模型：开发反欺诈、反作弊、反洗钱、内容安全等算法模型，覆盖注册、登录、交易、营销全链路； 2.效率优化：构建知识图谱风险网络，应用图神经网络（GNN）、社区发现、异常检测算法识别团伙欺诈； 3.实时决策引擎：研发毫秒级风控策略引擎，支持规则+模型融合决策，实现T+0风险拦截； 4.大模型风控：探索LLM在风险推理、案例研判、策略生成、舆情监控等场景的落地应用； 5.对抗样本防御：研究黑产攻击手法（伪造设备、代理IP、行为模拟），建设鲁棒性特征与对抗训练机制； 6.策略迭代优化：搭建AB实验平台，分析风控策略对业务指标（GMV/留存/客诉）的影响，平衡安全与体验。
1.负责项目后台系统的开发与维护，包括APP相关功能接口的开发与维护； 2.参与需求分析、技术方案设计、代码实现和线上服务维护； 3.参与团队内部协作项目，配合完成相关系统开发和项目交付。
1.模型研发：参与LLM预训练、SFT指令微调、RLHF/GRPO人类反馈强化学习，提升模型指令遵循与推理能力； 2.效率优化：负责模型量化（INT8/INT4）、蒸馏、投机解码、KV Cache优化，降低推理成本与延迟； 3.系统架构：基于vLLM/SGLang/TensorRT构建高吞吐推理服务，支持多实例水平扩展与动态调度； 4.应用落地：开发RAG检索增强系统、Agent智能体，结合知识图谱/向量数据库解决业务实际问题； 5.数据工程：构建高质量指令数据集，设计数据采样、去重、质量筛选策略，搭建数据-训练-评测闭环； 6.评测迭代：建立模型能力评测体系，分析Bad Case，持续优化模型在垂直领域的表现。
我们的职责是为公司招到最合适的人才，为业内的优秀候选人在公司内匹配最合适的位置。在这个岗位上，你可以： 1、深入了解业务现状和需求，借助各类AI辅助工具快速学习理解业务背景、提炼人才画像关键词，辅助输出更精准的招聘寻访策略； 2、通过主动寻访等方式与各领域优秀候选人建立联系；在寻访过程中，尝试使用AI工具辅助精准推动与人选的深入交互，提升人才甄选效率； 3、参与人才与组织调研等多类型延展HR项目，不断扩展相关HR及业务领域的专业视野； 4、学习运用多种智能工具，支持对各种招聘关键环节的过程监测、问题识别及运营迭代，用工具和数据高效支撑招聘体系的高质量运转。
- 负责TikTok、YouTube、Meta账号的日常运营管理，包括账号定位及增长规划、影视资源的筛选、迭代片单策略、挖掘市场热点，打造高传播种草内容; - 深入研究目标地区市场偏好及各平台分发机制，形成高效的创作流程，并搭建账号矩阵，制定内容发布计划； - 结合内部AI工具进行短视频内容制作和发布，并推动AI产品优化； - 及时关注并回复平台用户反馈，积极互动，协助维护和提升品牌形象； - 研究行业优秀案例和竞手动态，梳理总结方法，迭代运营思路。