腾讯微信安全-大模型算法工程师-电商内容风控方向

1.深入研究电商业务场景，基于大模型技术搭建智能化风控算法体系，实现对违禁品的信息风险精准识别与预警； 2.持续优化大模型风控算法，通过数据挖掘、模型训练与调优，提升模型对复杂电商信息风险的识别能力和泛化能力； 3.与产品、运营等团队紧密协作，结合业务需求和行业动态，制定并完善电商信息安全策略，为电商业务健康发展保驾护航； 4.建立机审与人审协同的风控机制，快速响应和处理电商信息安全事件，降低风险对用户和业务的影响； 5.跟踪大模型技术前沿动态，探索新技术在电商信息安全风控领域的应用，推动风控技术的创新与升级。

1.设计、开发和优化机器学习模型，应用于微信小店及微信交易的内容审核、风险控制、商家行为监管和用户安全等治理场景； 2.基于海量的数据，进行数据清洗、特征提取、模型训练和评估，提升平台违规行为检测的准确性和效率； 3.参与反作弊、负向信息过滤、虚假交易检测等关键系统的算法研发和优化，维护平台生态健康； 4.持续跟踪机器学习领域的前沿技术和应用，推动新技术在平台治理中的落地和创新； 5.根据平台实际业务需求，开发并维护可扩展、高效的算法框架和工具，提升治理系统的稳定性和灵活性。

1.基于审核数据，将审核知识注入基础大模型，训练具备识别垂类违规的业务大模型，不断提升机审决策率与准确率； 2.与人审团队配合，利用机审线索辅助人审，提升人工审核效率与准确度； 3.持续优化微信电商入驻审核系统基建，提升系统可用性与机审时效。

1.基于审核数据，将审核知识注入基础大模型，训练具备识别垂类违规的业务大模型，不断提升机审决策率与准确率； 2.与人审团队配合，利用机审线索辅助人审，提升人工审核效率与准确度； 3.持续优化微信电商入驻审核系统基建，提升系统可用性与机审时效。