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莉莉丝游戏风控算法实习生

实习兼职算法模型地点:上海状态:招聘

任职要求


1. 计算机、人工智能、数据科学、数学、统计学等相关专业硕士及以上学历在校生;  
2. 熟练掌握Python编程,具备扎实的工程实现能力,能独立完成数据处理、模型训练与效果验证;  
3. 具备扎实的NLP基础,熟悉文本分类、命名实体识别、关键词提取等任务,有实际项目经验者优先;
4. 熟悉主流大语言模型(如LLaMA、ChatGLM、Qwen等)的原理与应用,具备LLM微调(如LoRA、Q…
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工作职责


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。
包括英文材料
数据科学+
学历+
Python+
NLP+
Llama+
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1、参与风控模型开发,包括数据分析、风控变量挖掘、风控模型、反欺诈模型等; 2、利用大模型等手段深度挖掘平台数据及外部数据,完善用户画像; 3、研究前沿技术,并应用于业务中解决实际问题。

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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。

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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

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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。

更新于 2025-02-17北京