滴滴集团
国际事业群IBG-反作弊实习生
岗位职责
虚假流量识别与策略落地 - 针对国际化市场（拉美、东南亚等）付费渠道（Paid/Referral）的首单归因，识别羊毛党、设备农场、虚假 安装等作弊行为 - 基于设备指纹、账号关联图、行为序列等多维信号，制定并迭代反作弊策略，输出拦截规则或扣量标准 - 对接广告平台（AppsFlyer、Meta、Google）进行无效流量申诉与资损追回
数据监控与归因质量治理 - 搭建渠道反作弊监控看板，跟踪各渠道 CVR、首单率、资损率等核心指标的异常波动 - 定期输出渠道质量分析报告，识别高风险渠道/媒体/广告组，支撑投放策略优化 - 参与渠道归因逻辑的设计与维护，保障归因数据准确性
跨团队协同 - 与算法、工程团队合作推动反作弊模型上线，将规则策略转化为系统能力 - 与国际化投放、财务团队对齐扣量口径，推动资损闭环 - 参与与外部广告平台的技术对接和商务谈判，输出作弊证据链
行业研究与体系建设 - 持续跟踪海外广告反作弊行业动态，研究新型作弊手法和对抗方式 - 沉淀方法论，建立可复用的跨市场反作弊分析框架
任职要求
学历与背景 - 本科及以上，统计学、数学、计算机、信息安全等相关专业优先 - 目标院校不限，有实际数据分析或风控项目经验优先于学校背景 技术技能 - 熟练使用 Hive SQL / Spark SQL 进行大规模数据分析，能独立完成复杂多表关联 - 具备数据可视化能力（Tableau、Superset 或内部 BI 工具均可） - 了解归因模型（Last Touch、MTA）和 MMP 平台（AppsFlyer、Adjust）工作原理 业务理解 - 了解数字广告投放链路（展示→点击→安装→注册→首单）及各环节的作弊形态 - 有互联网营销风控、广告反欺诈、或黑产对抗相关经验者优先 性格与工作方式 - 数据敏感，能从指标波动中快速定位异常根因 - 有较强的问题拆解能力，面对模糊需求能给出结构化分析框架 - 主动性强，能在跨时区、跨文化团队中独立推进工作 - 有较强的表达能力，能将技术结论转化为业务语言向非技术团队说清楚 注：若有其他疑问 可邮件咨询internrecruit@didiglobal.com
信息来自企业官方招聘渠道
OfferSeek 对公开岗位信息进行聚合、去重和结构化整理，最终申请以企业官方页面为准。