
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+
https://roadmap.sh/ai-data-scientist
Step by step roadmap guide to becoming an AI and Data Scientist
学历+
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文,免费,零起点,完整示例,基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
Llama+
https://github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese
Llama中文社区,实时汇总最新Llama学习资料,构建最好的中文Llama大模型开源生态,完全开源可商用。
https://www.llama.com/docs/overview/
This guide provides information and resources to help you set up Llama including how to access the model, hosting, how-to and integration guides.
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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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