Kuaishou Technology · Beijing
算法实习生-【反作弊业务中心】
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负责算法模型在风控业务中的落地探索,包括但不限于
- 利用机器/深度学习模型以及LLM进行风险告警、风险分析、风险研判等;
- 构建面向风控场景的LLM应用,如自动化风险情报抽取、攻击模式总结、特征/规则生成与解释等;
- 参与大模型的指令微调(SFT)、对齐(RLHF)以及检索增强生成(RAG)系统的搭建,提升模型在垂直领域的判别与生成能力;
- 配合团队,将大模型能力集成到现有风控链路中,提升人效。
- 本科及以上学历在读,计算机、人工智能、自然语言处理等相关专业;
- 熟悉Python,掌握至少一种深度学习框架(PyTorch/TensorFlow等),有良好的工程实践和代码能力;
- 熟悉大模型基础原理(Transformer、Attention、预训练等),有LLM APl调用(OpenAl、Claude等)或开源模型(Llama、Qwen、ChatGLM等)使用经验;
- 有模型微调(LoRA/QLoRA)、Prompt Engineering、LangChain/向量数据库等任一方向的项目经历者优先;
- 每周需实习5天,连续实习6个月及以上,学习能力强,对新技术有热情,乐于探索未知,专注解决问题。
加分项
有风控、安全、反欺诈相关项目经验者优先。
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