快手策略算法工程师-【社区治理】
任职要求
1、3年以上工作经验，计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历； 2、掌握1-2门编程语言，Java/Python优先，有良好的编程风格，对数据结构有深入的理解；有多模态，NLP，计算机视觉相关领域经验者优先； 3、熟悉机器学习、数据挖掘、数据分析、分布式计算其中一项或多项，有实际工作的经验； 4、思路清晰，逻辑严谨，能系统性的思考，制定解决方案; 5、有内容挖掘、风控、反作弊等方向相关经验优先。
工作职责
1、负责快手内容安全治理相关策略模型的研发； 2、对接业务需求，与产品运营保持顺畅的沟通衔接，持续提升业务能效； 3、深入理解业务本质，综合使用多种手段，识别平台内不良内容，解决内容风险的问题； 4、推动建立面向各大数据应用场景的体系，包括但不限于指标体系/标签体系/行为建模等，对风控策略效果进行准确评估并推动策略上线，持续提升算法效果。
1、负责整个字节跳动大模型业务线的策略算法工作，解决大模型产品（豆包 、扣子 、星绘 、猫箱）中的流量，内容安全以及社区生态风险问题； 2、深入理解业务和机器学习技术，优化模型&策略，沉淀业务安全画像，并对业务效果负责。
1. 负责风控后端审核系统（人工/机器）及引擎的架构设计与优化，解决核心系统的性能瓶颈、架构演进问题，并保障线上系统的稳定性和高可用性。 2. 负责内容安全模型平台的功能开发与系统稳定性保障，进行高质量的系统设计与实现，支撑亿级日活（DAU）产品的数据流处理、运营系统、审核系统等核心平台的建设与维护。 3. 参与大规模机器学习在线推理框架的研发、优化与维护，确保模型高效、稳定地服务于线上业务。 4. 持续优化在线服务与离线计算任务的性能，设计并实施高并发、多机房部署、容灾备份等关键方案，保障系统弹性与业务连续性。 5. 参与风控策略的技术实现与落地，为策略迭代提供高效、可靠的技术支持。 6. 关注技术前沿，参与技术选型与架构演进，推动风控技术栈的持续升级。 7. 协同风控策略、算法、数据、产品及运营团队，高效沟通，共同达成业务目标。
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. 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。