快手风控算法工程师（大模型）-【商业化】

1、参与设计基于CV/NLP/多模态算法的内容理解识别方案；负责快手广告视频场景的内容识别与生态治理算法研究及应用； 2、探索风控与广告生态场景的大模型落地方案，应用于生态治理核心业务中； 3、深入理解业务本质，与产品运营配合，持续提升内容识别能力，综合使用多种手段，识别平台内不良内容，解决广告生态体验的问题。

1、负责小红书社区风控算法能力建设，识别用户/团伙/黑灰产风险，精准打击各类流量作弊等不公平行为，保障社区生态健康发展； 2、深入分析小红书业务数据，结合专家经验与数据洞察，优化识别与防控策略，提升风险感知能力，持续监控效果、快速迭代优化； 3、紧密协同社区治理业务团队，深刻理解业务需求，在保障业务目标达成与用户体验的前提下，设计实施最优化的风险管控策略 ； 4、持续监控黑灰产动态及新型作弊手法，进行深度风险分析，提出前瞻性的防控方案，参与构建小红书社区风控/反作弊攻防体系能力建设；

-建立数据分析体系，综合应用机器学习、数据挖掘、NLP、LLM等技术解决各类反作弊、风控问题 -负责对搜索、商业广告、运营活动、电商交易等场景风控策略、模型进行迭代 -负责大模型应用落地反作弊、风控业务场景 -负责研究与探索，建设业内领先的反作弊、风控算法系统

1. 在国际化场景下，负责 Keeta 智能客服、智能审核、智能判责等方向的算法建设，以及对应基座模型的后训练（SFT/RLHF/DPO 等）； 2. 运用大模型、Agent、多模态及传统机器学习等算法能力，解决生成式 AI 在业务落地的关键问题，满足多语言、多模态的复杂业务场景需求，持续提升智能化覆盖率与业务运转效率； 3. 紧跟业界大模型前沿进展，深入分析新模型结构与技术范式，并快速转化为业务可用的算法能力； 4. 从业务需求中提炼通用、模块化的算法能力，加速算法迭代，提升 Keeta 开国、开城的效率； 5. 积极将 AI 辅助工具（如 Copilot、AI 实验分析工具）融入日常研发流程，推动团队以 AI 协作方式提升模型迭代效率。