YY直播政策研究实习生（大牛带教）(J10340)
任职要求
1.国家统招大学本科或以上学历，新闻、传播、公共关系等专业优先，有产品安全运营等相关经验加分；
2.写作能力强，熟悉PPT制作，思维缜密，具备跨团队协同能力，能够主动推进研究转化落地并持续跟进效果的实现；
3.具备政策研究和舆情研究经验加分；
4.有政府部门实习经验加分；
5.对直播行业有基本了解，乐于倾听擅于交流，团队合作意识强，有踏实稳重使命必达的素质。善于学习总结并乐于分享；
6.实习时间能连续在3个月或以上。工作职责
1.根据政策、法规、舆情，进行研判，有规划地进行内部安全体系构建与安全策略拉通； 2.应对突发事件，快速规划策略并跟进落地； 3.完成公司对政府往来公文的写作； 4.热爱对行业趋势具备敏锐的洞察力，对互联网政策有深入理解，有清晰的逻辑思维，能与各方良好合作；
-参与医药数据产品的开发与迭代，辅助AI应用的规划与落地 -进行医药大模型应用场景研究，收集竞品及行业信息，输出观点辅助团队决策 -协助构建医药知识库，参与数据治理，协助制定数据标准及数据清洗流程 -参与医疗大模型能力测评，协助完善模型测评标准并提升模型专业能力
GPT、通义千问等大模型的出现，使自主代理（Autonomous Agent）这一类新的AI应用开始兴起。自主代理旨在将人类用户从琐碎的微观决策、细粒度的任务执行中解放出来，使人类用户只需关注宏观层面的决策。这类AI应用在接收到人类给出的笼统任务描述、原始输入数据后，会尝试自动化地进行任务拆解、一步步地完成一系列拆解后的任务、并根据任务反馈结果实时调整策略或做出响应 尽管当前通义千问可在一定程度上充当自主代理，但在模态的覆盖度、垂直领域的专业性、与人的交互方面还有所欠缺，因此需要投入一定的研发力量优化这方面的效果
参与信贷风控垂类大模型算法研发，探索LLM在风险评估、反欺诈、客户画像等场景的应用 基于业务数据构建垂域知识增强框架，优化风险预测、文本理解、决策推理等核心能力 开发面向金融场景的Prompt Engineering方案，提升模型对信贷政策的理解能力 研究大模型与传统风控模型（评分卡、GBDT等）的融合应用，构建混合智能风控系统，通过监督微调和强化学习持续提升模型识别能力 跟踪RAG、Agent等前沿技术，探索在贷前、贷中、贷后监控中的落地场景
围绕公司核心用户增长与人工智能战略方向，参与前瞻性行业分析、用户调研、数据建模等工作，协助推动公司关键决策落地。 一、用户增长方向 增长路径研究：围绕产品拉新、促活、留存、转化等核心路径开展研究，拆解用户增长的关键驱动要素； 用户调研支持：参与用户访谈、问卷调研、焦点小组等工作，输出有洞察力的用户画像及痛点分析； 数据分析协同：支持增长相关指标体系建设与数据分析，辅助策略制定与效果评估。 二、人工智能方向 AI行业研究：持续追踪人工智能领域的全球发展趋势，涵盖技术突破、商业模式、政策动态等，撰写深度分析材料； 竞争与格局分析：研究海内外代表性AI公司的战略布局与产品能力，对比优势劣势，洞察行业发展方向； 公司AI战略价值研究：结合公司业务场景，探索AI技术落地的可行路径，协助制定中长期AI策略建议。