美团大模型算法实习生(信贷风控方向)
任职要求
核心能力 计算机科学/数学/统计学硕士及以上在读,熟悉Transformer、BERT、GPT等大模型技术原理 熟练掌握PyTorch/TensorFlow框架,具备NLP/LLM算法项目经验 熟悉Prompt…
工作职责
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
ByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027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:国际支付,立足于为字节跳动国际化业务提供专业的支付和金融服务,专注于全球支付产品线的质量和效率,确保为国际产品提供高度可靠和稳定的服务,建立国际支付产品和能力,同时在高效助力业务快速拓展的同时,打造行业领先的支付和金融产品能力。团队当前所提供的产品和服务,遍布全球多个国家和地区,团队拥有丰富的国际化产品研发经验;同时这里有全球超大规模的支付网络;覆盖多业务场景的海外钱包及金融产品解决方案;围绕分布式一致性、高并发、高可用、资金安全在内的核心技术能力攻坚;LLM等前沿AI技术在支付&金融服务中的探索、研发和应用。另外,我们在全球设立团队,团队同学背景多元,不同的思维方式,打造了一个多元、碰撞、融合、包容的工作环境。我们邀请你来此成长、专研,发掘无限的潜力,一起应对技术和业务以及跨国合作上的挑战,还有跨文化交流机会在等你! 1、开发并优化Prea、A、B等信贷PD模型; 2、推动用户行为序列、消费能力、欺诈特征挖掘,推动自有数据、三方数据的特征体系建设; 3、熟悉大模型调优,通过大模型挖掘用户的行为特征,并完成画像体系建设; 4、利用深度学习算法能力,解决跨国家、跨地区的通用模型建设,做到全球视角下的模型开发; 5、研究前沿机器学习算法在领域的实践和应用。
ByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027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:国际支付,立足于为字节跳动国际化业务提供专业的支付和金融服务,专注于全球支付产品线的质量和效率,确保为国际产品提供高度可靠和稳定的服务,建立国际支付产品和能力,同时在高效助力业务快速拓展的同时,打造行业领先的支付和金融产品能力。团队当前所提供的产品和服务,遍布全球多个国家和地区,团队拥有丰富的国际化产品研发经验;同时这里有全球超大规模的支付网络;覆盖多业务场景的海外钱包及金融产品解决方案;围绕分布式一致性、高并发、高可用、资金安全在内的核心技术能力攻坚;LLM等前沿AI技术在支付&金融服务中的探索、研发和应用。另外,我们在全球设立团队,团队同学背景多元,不同的思维方式,打造了一个多元、碰撞、融合、包容的工作环境。我们邀请你来此成长、专研,发掘无限的潜力,一起应对技术和业务以及跨国合作上的挑战,还有跨文化交流机会在等你! 1、开发并优化Prea、A、B等信贷PD模型; 2、推动用户行为序列、消费能力、欺诈特征挖掘,推动自有数据、三方数据的特征体系建设; 3、熟悉大模型调优,通过大模型挖掘用户的行为特征,并完成画像体系建设; 4、利用深度学习算法能力,解决跨国家、跨地区的通用模型建设,做到全球视角下的模型开发; 5、研究前沿机器学习算法在领域的实践和应用。