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风控算法实习生-增长方向
风控算法实习生-增长方向
发布于 大约 13 小时前实习/见习
北京市 / 上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
学历未注明
机器学习工程
Sql
大模型
异常检测
机器学习
深度学习
用户增长
风控
AI 估算 · 6k–10k
大厂算法实习薪资有竞争力，结合城市和岗位，月薪范围合理。
职位详情
关于这个职位
这是一个在小红书增长风控算法团队的实习岗位，主要参与用户增长链路中的风险治理，识别和拦截作弊流量与异常行为
你将有机会接触大规模数据，应用机器学习、深度学习和前沿的大模型/Agent技术，提升风控策略效率
适合对算法、风控和用户增长感兴趣的同学
最低要求
计算机、人工智能、数学、统计学等相关专业在读
有一定编程和数据分析基础，熟悉 Python，了解 SQL
了解机器学习、深度学习、异常检测、图模型、大语言模型、Agent 等方向中的一项或多项
对风控、反作弊、用户增长、流量质量治理等方向感兴趣
有较好的学习能力、沟通能力和责任心，能够主动发现问题并推进解决
工作职责
参与增长风控相关的数据分析和模型建设，识别投放、归因、DAU、Push 等场景中的异常流量和作弊行为
结合设备、用户行为、渠道、画像等数据，协助完成特征分析、样本构建、模型训练和效果评估
探索大模型 / Agent 在风控中的应用，例如异常行为分析、风险 case 总结、策略辅助生成等
参与风控策略的设计、验证和上线评估，通过 A/B 实验或数据分析评估策略效果
跟进大模型、机器学习、异常检测等方向的基础方法，并尝试在实际业务中应用
优先资格
能稳定实习者优先
有 Spark / Hive 使用经验者优先
有大模型相关项目经验优先，比如基于大模型做过垂直场景应用、智能分析工具、文本分析、行为分析等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 团队探索大模型和Agent应用，技术前沿，有学习和成长空间
- 算法实习岗位含金量高，大厂背景和转正机会，对职业发展有利
- 需要扎实的编程和数据分析基础，同时需要理解业务，对综合能力要求高
- 适合对机器学习、风控领域有热情、技术基础扎实且愿意深入业务的学生
缺点 / 挑战
- 小红书平台流量巨大，风控场景复杂，能接触真实业务数据和反作弊挑战，快速积累经验
- 风控领域对抗性强，需要不断应对黑产变化，工作有一定压力
- 实习可能涉及重复的数据处理工作，需要耐心和细致
角色解读
- 从风控算法实习生起步，深入理解业务风控场景，成长为独立负责策略和模型的算法工程师
- 接触大模型和Agent前沿技术，可往NLP、LLM应用方向深化，成为复合型算法人才
- 在大型平台积累海量数据和实战经验，未来可晋升为高级算法专家或团队技术负责人
- 参与用户增长链路中的风控算法建设，识别投放、归因、DAU、Push等场景的异常流量和作弊行为
- 基于设备、用户行为、渠道等多维数据，进行特征分析、样本构建和模型训练，评估模型效果
- 探索大模型/Agent在风控中的应用，如异常行为分析、风险案例总结、策略辅助生成，并参与A/B实验和策略上线评估
- 熟练掌握Python，了解SQL，有Spark/Hive使用经验者加分
- 了解机器学习、深度学习、异常检测、图模型、大语言模型、Agent等方向之一
- 具备数据分析能力，能独立完成特征工程和效果评估
- 对风控、反作弊、用户增长有理解，有责任心和学习能力
申请策略
- 在简历中强调对风控和用户增长的理解，展示相关项目或竞赛经历
- 投递前了解小红书的业务模式，在面试中结合具体场景阐述策略
- 突出Python编程和数据处理项目经验，尤其是涉及Spark/Hive的大数据项目
- 强调机器学习或深度学习相关项目，如有异常检测、反作弊、用户增长更好
- 如果有大模型应用或Agent项目经验，务必重点展示
- 体现分析能力和业务敏感度，如用数据解决实际问题的案例
- 熟悉SQL和Hive/Spark基础操作，可以练习大数据查询
- 学习异常检测常用算法(如孤立森林、LOF)和机器学习框架(如sklearn, TensorFlow/PyTorch)
面试指南
- 针对业务问题，先明确目标和场景，再提出数据特征和模型方案，最后说明验证指标
- 针对项目经验，用STAR法则描述项目背景、任务、动作和结果
- 针对大模型，展示对LLM能力和局限的理解，结合具体场景设计应用
- 如何识别用户增长中的作弊流量？请举一个例子
- 你做过哪些机器学习项目？如何评估模型效果？
- 熟悉大模型吗？如果让LLM辅助分析风险case，你会怎么设计？
- 在数据处理中，如果遇到数据倾斜你会怎么处理？
- 为什么想来小红书做风控算法？
职位点评
68
综合评分
大厂风控算法实习，技术前沿，成长性好，但工作地点固定且未披露薪资。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
更适合这类人
该职位最适合重视技术成长和挑战，愿意在风控算法领域深耕的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利55
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
55较低
实习岗位薪酬未明示，但作为大厂算法实习，薪资和福利通常具有竞争力，但稳定性有限。
薪资信号未披露（AI估算：6K-10K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及大模型、Agent等前沿技术，团队鼓励探索，成长空间大，能显著提升技术能力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、Spark、Hive、机器学习、深度学习、异常检测、大模型、Agent
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点固定在北京/上海/杭州，需现场办公，未提及弹性工作或远程，生活便利性一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
风控工作对平台生态有积极意义，处于高速增长的互联网赛道，但社会影响力相对中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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