腾讯｜微信安全-自动风控规则Agent研究实习
岗位职责
课题背景：
随着大模型的进一步发展，利用AI能力自动生成安全策略，让风控对抗从长期人工运营变成自动化成为可能，团队希望像代码一样，用户通过对话形式和Agent交互，完成规则的纠错、生成和优化，同时赋予Agent与外部接口智能交互的能力。
课题挑战：
1、模型的纠错、生成和优化能力需要和策略同学的能力对齐，达到和人类接近的水平；
2、交互能力需要Agent具有多轮对话的能力，需要提升模型在自动规则领域的多轮对话能力，而这部分数据是比较稀缺的，如何构建高质量、场景相关的多轮对话数据集是一个核心挑战；
3、模型需要有与外部接口互动的能力，需要根据外部接口反馈进一步优化，这使得我们需要构造一个自动规则agent仿真环境，如何构造仿真环境并不断通过交互数据优化Agent是第三大挑战；
具体工作：
1、通过优化模型数据、优化训练算法、融合多源数据，提升模型的整体纠错、生成、优化能力;
2、探索如何构建高质量的风控规则Agent多轮对话数据集
3、参与风控规则Agent仿真环境的构建并通过采集到的轨迹数据优化Agent
任职要求
1、包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士
2、熟练掌握大语言模型的基础算法以及训练、推理、应用，熟悉TensorFlow，PyTorch等至少一个深度学习框架
3、较强的工程实现能力，熟悉 Shell/Python/Go 至少一种编程语言。
4、有顶会论文发表是加分项
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