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快手电商治理算法负责人-【电商】

社招全职10年以上D13760地点:杭州状态:招聘

任职要求


1、熟练掌握自然语言处理计算机视觉强化学习等常用算法,熟悉大规模预训练模型以及相关的应用场景;
2、有扎实的机器学习实践经验,精通至少一种主流的机器学习框架(PyTorchTensorflowMXNet等);
3、熟悉LLM前沿技术,熟悉LLM大模型算法和工程链路,有大模型分布式训练、模型微调、强化学习相关的实践经验;
4、具备良好的学习能力,能够快速跟进业界前沿的方案,并且在业务领域内快速应用和落地;有电商风控算法建设经验者优先;
5、优秀的逻辑思维能力,积极主动,责任心强,有优秀分析和解决问题能力,良好的团队合作和沟通能力。

工作职责


1、负责电商治理领域风险识别算法体系建设,推动大模型在风险识别领域的应用落地,建设相关的质量评估体系;
2、负责智能人审辅助能力建设,基于多模态大模型的理解能力,驱动人审平台的智能化和提效。
包括英文材料
NLP+
OpenCV+
强化学习+
算法+
机器学习+
PyTorch+
TensorFlow+
MXNet+
大模型+
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社招A88660A

团队介绍:Data-电商-平台治理算法团队,通过优化算法和业务产运配合,对字节旗下电商产品进行全方位的质量和生态治理。既包括风险、违规和低质问题的打击,也包括健康电商生态的建设和优化,最大程度优化平台治理的效果,同时提升治理的效率。 1、深入理解电商治理业务,通过优化算法,持续提升商家/商品/视频/直播/IPR准入召回等各个业务场景的人审提效和用户体验,建立「知道拒绝并且知道为何拒绝」的业内最先进的智能审核系统; 2、负责NLP/CV/多模态等内容理解工作的探索,建立热力图模型、关键帧抽取模型、文本违规高亮模型等,助力于快速审核违规素材; 3、负责优化政策推荐模型,在保证准召的前提下,助力审核人员快速标注违规政策; 4、负责强化学习和运筹算法在智能派单和智能排班等方面的的探索; 5、探索多模态模型在智能审核方面的应用。

更新于 2024-05-23
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社招A57091

团队介绍:Data-电商-平台治理算法团队,通过优化算法,和业务产运配合,对字节旗下电商产品进行全方位的质量和生态治理,既包括风险、违规和低质问题的打击,也包括健康电商生态的建设和优化,最大程度优化平台治理的效果,同时提升治理的效率。 1、深入理解电商治理业务,探索基于大模型、多模态模型,持续提升商家/达人在准入、发品、售后等各个业务场景的风险识别效果; 2、负责大模型、多模态在电商域的数据建设、指令微调、CoT、偏好对齐等工作,面向电商域做极致效果优化; 3、负责大模型、多模态模型解决多模态对齐,长文本、长时序、少样本等难点问题; 4、探索大模型、多模态基于文本/图像/音频/商家/社区网络等多域输入的多功能建模。

更新于 2024-07-11
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实习A14226

ByteIntern:面向2026届毕业生(2025年9月-2026年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍:Data-电商-平台治理算法团队,通过优化算法,和业务团队协作,对字节旗下的电商产品进行全方位的质量和生态的治理,既包括风险、违规和低质问题的打击,也包括健康电商生态的建设和优化,在最大程度的优化平台治理的效果的同时提升治理的工作效率,降低成本。另外一方面,平台治理算法团队致力于攻坚前沿的AI技术,以技术驱动推动业务的变革和发展,领域涉及广泛,包括但不限于NLP/CV/多模态/大模型/图算法/序列算法等。 1、负责运用算法挖掘、识别和预测电商场景中的风险和低质的商家/商品/带货主播,并配合业务进行管控; 2、参与构建挖掘电商直播、商品、商家和带货主播等多种实体的数据,对大规模网络/海量特征序列进行建模,支撑商家、达人分类/风险团伙挖掘等业务场景解决问题,并为商家/达人治理提供支持; 3、参与构建大规模的图存储和图学习平台,完善电商社区内商家/商品/达人/视频内容的关系建设,构建电商实体通用表征能力,赋能治理业务; 4、探索和调研NLP/CV/图学习/序列学习和相关方向前沿技术,优化融合Graph、图文、行为序列等多种模态信息建模技术,并落地于真实业务场景。

更新于 2025-03-12
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实习A146803

ByteIntern:面向2026届毕业生(2025年9月-2026年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍:Data-电商-平台治理算法团队,通过优化算法,和业务团队协作,对字节旗下的电商产品进行全方位的质量和生态的治理,既包括风险、违规和低质问题的打击,也包括健康电商生态的建设和优化,在最大程度的优化平台治理的效果的同时提升治理的工作效率,降低成本。另外一方面,平台治理算法团队致力于攻坚前沿的AI技术,以技术驱动推动业务的变革和发展,领域涉及广泛,包括但不限于NLP/CV/多模态/大模型/图算法/序列算法等。 1、负责运用算法挖掘、识别和预测电商场景中的风险和低质的商家/商品/带货主播,并配合业务进行管控; 2、参与构建挖掘电商直播、商品、商家和带货主播等多种实体的数据,对大规模网络/海量特征序列进行建模,支撑商家、达人分类/风险团伙挖掘等业务场景解决问题,并为商家/达人治理提供支持; 3、参与构建大规模的图存储和图学习平台,完善电商社区内商家/商品/达人/视频内容的关系建设,构建电商实体通用表征能力,赋能治理业务; 4、探索和调研NLP/CV/图学习/序列学习和相关方向前沿技术,优化融合Graph、图文、行为序列等多种模态信息建模技术,并落地于真实业务场景。

更新于 2025-03-12