岗位职责
-针对Token供应商提供的大模型推理服务，基于多源信息表现进行智能分析，识别降智、冒用、掺假等异常行为 -研究日常发现的供应商异常行为及作弊模式，构建异常检测、关联分析、反作弊及风险识别模型 -结合历史行为、评测结果、履约表现及风险事件，构建供应商风险评分和动态信用评级模型 -构建供应商能力、服务质量及履约表现的智能评测模型与指标体系 -研究大模型驱动的智能评测方法，包括 LLM-as-a-Judge，并负责评测集构建、结果一致性分析及自动化质量评价 -与后端、数据团队协作，将算法模型工程化，建设在线风险识别及预警能力
职位要求
-熟悉机器学习、深度学习、异常检测、分类/排序、评分等算法，有风控、反作弊、风险识别或质量评测经验优先 -熟悉 Python 及主流机器学习/深度学习框架，具备较好的算法工程能力 -熟悉开源大模型及相关技术，对模型能力评测、Prompt、Agent 等有一定了解 -了解 vLLM、SGLang 等推理引擎及模型服务部署，有相关经验优先 -有大模型评测、AI 质量评价、信用评分或智能决策系统经验优先
