主分类:Agent系统开发
辅助:大模型与生成式算法研发(仅展示)
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"responsibilities": "大模型算法实习生 -【反作弊Agent应用】\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D11903\n发布时间:2026-02-10\n\n岗位职责\n我们致力于运用大模型与Agent技术构建智能化的反作弊系统,解决人工诊断效率低、规则迭代周期长、泛化能力弱等核心问题。作为实习生,你将参与以下方向的研发工作:\n1、研究基于大模型的智能Agent技术,提升对作弊行为的自动化识别与风险研判能力;\n2、开发多模态内容理解与推理方法,构建具备可解释性的风险分析框架;\n3、探索对抗样本防御与策略挖掘技术,增强模型的鲁棒性与泛化能力;\n4、优化轻量化部署方案,实现高效且实时的风险检测与决策;\n5、推动Agent与风控系统的集成,构建自动化的人机协同机制。\n你将有机会参与前沿AI技术在工业场景中的深度应用,与资深研发团队共同攻克真实业务中的关键技术挑战。我们鼓励创新思维,并提供充足的资源支持你的研究与实践落地。\n\n任职要求\n1、计算机科学、人工智能、电子工程等相关专业硕士或博士在读,具备扎实的算法与编程基础;\n2、熟悉NLP、CV或多模态大模型相关技术,有Prompt工程经验或使用过Agent框架(如AutoGPT、LangChain)者优先考虑;\n3、熟练掌握Python及主流深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow),具备良好的算法实现与性能调优能力;\n4、对反作弊与风控领域有浓厚兴趣,具备较强的逻辑思维与问题拆解能力。\n加分项:具备强化学习、图神经网络、低代码/规则生成等相关项目经验者优先。",
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