搜狐风控算法实习生

1. 针对游戏内玩家发言内容，构建高精度的广告识别模型，重点识别交易类广告（如账号/道具买卖）和引流类广告（如导流至第三方平台），支撑实时与离线风控策略； 2. 基于NLP技术对玩家文本进行语义理解、关键词挖掘与上下文建模，结合规则与模型融合策略，提升广告识别的准确率与泛化能力； 3. 基于开源大语言模型开展领域适配的微调（fine-tune）工作，结合广告分类场景构建高质量标注数据集，提升模型在垂直领域的判别能力。； 4. 分析误判/漏判案例，持续迭代模型与策略，提升风控系统的鲁棒性与业务适配性； 5. 持续监控模型在真实业务场景中的表现，分析误判/漏判案例，迭代优化策略逻辑与模型结构，提升整体风控覆盖率与精准度。

1、深入了解小红书风控场景的业务和数据，能够从数据中发现问题，思考解决问题的方案并尝试落地； 2、调研现有主流大模型的能力，结合实际业务和数据思考落地可行性方案，并结合业务思考如何对模型性能做出合理评估； 3、在工作中能快速成长，积极探索前沿技术，解决好业务中遇到的实际问题，完成数据处理、建模和工程上线，对AI技术始终保持热爱。

1、分析风险数据，建设风险识别特征，迭代并优化内容风险反作弊能力 2、对风险内容和风险账号进行数据挖掘，通过机器学习、无监督学习、深度学习等方法和技术，进行风险检测和风险识别的建模 3、跟踪行业最新动态，推进新算法的落地与应用

ByteIntern ：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：依托抖音集团的科技能力和产品，我们为抖音电商、生活服务、直播等场景提供金融服务，为抖音用户提供更好的支付、消费金融、保险等金融服务。科技创新，普惠大众。 1、参与相关领域的大数据应用，利用大数据、机器学习算法建立起模型体系； 2、根据实际风控场景构建风控模型，包括第三方数据挖掘、风控变量挖掘、风控模型、反欺诈模型等输出； 3、研究前沿技术，并应用于业务中解决实际问题。