快手策略算法工程师（内容治理）-【电商】
任职要求
1、本科及以上学历，计算机相关专业，1年及以上策略算法相关经验； 2、具备扎实代码功底，掌握基础数据结构及算法、Java/Python等语言，熟练使用SQL，有良好的编程风格； 3、熟练掌握常用的机器学习、深度学习算法原理知识，并在自然语言处理、多模态、大模型、文本/特征挖掘处理、风控反作弊中的1-2个领域具备实际业务场景应用经验； 4、具备优秀的学习能力，思路清晰，逻辑严谨，能系统性的思考制定解决方案； 5、具备良好的团队合作精神和较强的沟通能力； 6、有风控策略、内容安全、电商治理等方向相关经验者优先。
工作职责
1、负责快手电商场景违规风险识别的策略开发及模型研究工作； 2、深入理解业务本质，运用各类分析方法对业务日志、用户行为数据进行分析与抽象，识别电商生态中的低质商家/带货主播及各类不良内容，解决内容风险问题； 3、推动建立面向各大数据应用场景的数据体系，包括但不限于指标体系/评价体系/标签体系，能快速发现及定位疑似风险的内容和行为； 4、完成各类策略实现，对策略效果进行准确评估并推动上线，并持续完善与优化。
1、负责快手电商内容安全策略开发及模型研究工作； 2、深入理解电商业务模式和系统架构，运用各类分析方法对视频/直播/商品/商达账号等多维度数据进行分析与抽象，设计合理策略体系，识别生态中的内容风险问题； 3、通过策略持续迭代，在覆盖风险前提下提升审核效率，丰富管控手段，解决风险问题； 4、构建合理指标监控体系，完成各类策略实现并持续迭代，在对抗中不断提升策略的主动召回能力。
1、基于LLM/MLLM，优化抖音电商商品内容安全模型，解决假货山寨/禁限售/虚假宣传/信息违规等问题； 2、基于大模型等优化算法，持续提升电商商品安全模型/策略的主动召回能力，降低风险外露； 3、基于大模型等优化算法，在覆盖风险前提下，降低人审率提升审出率，并丰富管控手段，进行自动判罚/流量管控等； 4、基于大模型等优化算法，在覆盖风险和提升审核效率的前提下，兼顾商家体验，减少商家CPO； 5、深研LLM/MLLM模型能力，进行电商商品治理领域的大模型CPT和业务模型SFT，建立zero/few-shot风险感知和召回能力。
1、基于纯文本和多模态大模型、NLP/CV深度模型等，优化抖音电商平台治理商品治理模型，解决假货山寨、类目错放、禁限售、虚假宣传、低质画风等违规问题； 2、提升商品治理审核智能化水平，迭代优化治理大模型，提升大模型对治理规则和商品信息的理解，实现高准高召的问题识别和自动处置； 3、通过商品业务域SFT、高质量Cot、强化学习、数据合成等技术方案，提升商品治理大模型底座能力； 4、深研目标检测等算法能力，建设完善假货山寨知产库，提升对假货山寨品牌的识别准召，建立敏捷的假货山寨风险感知和召回能力； 5、优化商品治理模型、规则、数据和链路，持续提升电商商品治理模型策略的主动感知和召回能力，减少风险外溢，提升消费者体验； 6、优化商品治理模型、规则、数据和链路，在覆盖风险的前提下，提升模型准确和精细度，降低审核人力成本，并减少误伤提升商家发布商品体验。
1、基于纯文本和多模态大模型、NLP/CV深度模型等，优化抖音电商平台治理商品治理模型，解决假货山寨、类目错放、禁限售、虚假宣传、低质画风等违规问题； 2、提升商品治理审核智能化水平，迭代优化治理大模型，提升大模型对治理规则和商品信息的理解，实现高准高召的问题识别和自动处置； 3、通过商品业务域SFT、高质量Cot、强化学习、数据合成等技术方案，提升商品治理大模型底座能力； 4、深研目标检测等算法能力，建设完善假货山寨知产库，提升对假货山寨品牌的识别准召，建立敏捷的假货山寨风险感知和召回能力； 5、优化商品治理模型、规则、数据和链路，持续提升电商商品治理模型策略的主动感知和召回能力，减少风险外溢，提升消费者体验； 6、优化商品治理模型、规则、数据和链路，在覆盖风险的前提下，提升模型准确和精细度，降低审核人力成本，并减少误伤提升商家发布商品体验。