数据分析实习生

岗位职责： 指标体系构建： 深度参与黑灰产治理业务，负责风险监控指标的加工与维护，通过数据埋点和清洗，构建科学的风险评估体系。 数据看板建设： 利用SQL及内部BI工具，负责业务看板的设计与加工，实现风险态势、策略效果的实时可视化监控。 策略归因分析： 针对黑产攻击手段（如刷量、账号盗取、违规引流等）进行专项分析，通过数据挖掘定位风险特征，并对现有策略的拦截效果进行归因，输出优化建议。 模型辅助应用： 配合策略专家，利用Python/SQL进行特征工程开发，参与各类模型在风险识别场景下的效果评估与策略落地。 业务洞察： 跟踪黑灰产行业动态，通过数据分析发现潜在风险点，驱动治理策略的迭代升级。

学历背景： 硕士在读（2027年及以后毕业），数学、统计学、计算机、数据分析等相关专业优先。 技术硬实力： SQL： 熟练掌握Hive SQL，能够处理复杂的多表关联、窗口函数及大规模数据清洗逻辑。 Python： 具备Python编程能力，熟悉Pandas、Numpy等库，能进行自动化数据处理或基础建模分析。 Excel： 精通Excel各类函数及透视表，具备高效的数据整理能力。 核心能力： 具备极强的数据敏感度和逻辑归因能力，能够“从数据中来，到业务中去”。 对黑灰产治理、内容安全或风控领域有浓厚兴趣，具备抗压能力和钻研精神。 出勤要求： 每周到岗 4-5天，可持续实习 6个月及以上者优先（5天全勤是加分项）。 加分项： 有互联网大厂风控、反作弊或策略运营实习经验者优先。 熟悉机器学习基础算法（如LightGBM、XGBoost）或大模型（LLM）应用场景者优先。 能够快速上手新工具，具备独立完成从数据提取到分析报告闭环的能力。 你将获得： 深度参与B站核心风控业务，接触最前沿的黑灰产对抗实战。 策略专家（Mentor）手把手带教，提升数据驱动决策的实战能力。