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…
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.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. 负责字节跳动电商场景的作弊风险的发现与治理，包括营销、交易、恶意行为等风险； 2. 通过指标监控归因，及时感知风险及业务的变化，主动识别潜在攻击，持续优化调整风控方案，并推动风控治理建设及业务模式调整； 3. 通过表征学习、图模型、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术，提升问题发现的效率，从而快速阻断风险，优化电商社区生态各项指标； 4. 挖掘和分析海量电商内容和用户行为表现数据，进行用户长短期画像建设，提升模型的精准性和召回面； 5. 结合内容电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的内容电商风控算法体系。
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。