小红书社区模型标注-PE策略运营
任职要求
1、具备优秀PE应用能力优先；对AI行业趋势、搜索/推荐算法、大模型技术及实际应用有深刻理解，并有自己的专业技术洞见； 2、极其熟练的PE和PYTHON编写技巧，数据分析/挖掘能力。逻辑能力强，对基于pe、对抗生成、数据合成、效果优化有实操经验； 3、对AI-agent有热情/执念，有网感，对生活中的事物有好奇心，了解很多常识之外的生活知识，在不同领域有过新奇尝试和体验； 5、熟悉产品生命周期管理，包括产品规划、开发、测试和发布的项目节点把控； 6、在工作中敢于突破与创新，对解决具有挑战性的问题充满激情，有极强的项目推动能力和责任心。
工作职责
1、从用户视角出发，与人文训练是定义符合小红书风格调性的模型人设、数据风格； 2、运用专业领域知识，用户研究等手段，评估助手产品在垂直领域的用户需求，通过定义数据理想态、搭建数据链路，提升模型体验； 3、将基于对用户和使用场景的理解，抽象为产品和研发语言，与算法配合，定义产品理想态，确保线上效果满足市场需求和用户期望； 4、灵活使用pe、工作流设计等各种方式提升各类功能、垂直场景下的模型效果，确保生成的内容符合预期的质量标准和风格要求，不断追求卓越的数据交付； 5、跟踪行业趋势，竞对情况，不断调整和优化符合产品形态的数据方向，作出全局且正确的数据决策。
1、 独立刻画出符合当前业务场景需求的安全数据体系，包括不限于常规的审核风险体系、生态风险体系等。 2、协同算法设计模型数据策略方案，涵盖专项、非专项安全场景下安全数据训练策略。 3、从模型的数据样本建设、评测体系设计、安全标注自动化升级等，能从模型底座能力上解决策略、模型在用户问题上带来的误伤，漏放。 4、有比较强的agent协同理解，同时具备一定PE技巧，推动安全在各类问题上以自动化形式解决，搭建安全PE-workflow，提升各团队工作效能。 5、能够和算法讨论出适配于不同场景下模型的安全能力（基于数据本身），需要协助算法做好问题分析、数据筛选、策略过滤、模型效果验证。
1、负责将内容安全/商业安全的治理需求，转化为基于大模型的识别方案。通过PE/RAG/Workflow等技术持续实验和优化，不断提升策略的准确率与召回率。 2、能够开发用于安全场景的Agent和Workflow，实现复杂风险场景的自动化识别、推理和处置。 3、作为大模型技术在安全领域的专家，强目标导向地协同算法、研发、治理、产品等团队，明确技术路径，统筹项目资源，共同实现安全目标。 4、具备产品意识，不仅满足于解决单点问题，更致力于优化产品工具、提升整体安全运营的效率和智能化水平。
1、负责将内容内容生态/商业内容生态的复杂治理需求，转化为基于大模型的识别方案。通过PE/RAG/Workflow等技术持续实验和优化，不断提升策略的准确率与召回率。 2、能够开发用于内容生态场景的Agent和Workflow，实现复杂风险场景的自动化识别、推理和处置。 3、探索大模型及Multi-Agent领域前沿技术，进行技术调研、原型搭建和效果验证，并推动其在业务场景中的规模化应用。 4、作为大模型技术在内容生态领域的专家，强目标导向地协同算法、研发、治理、产品等团队，明确技术路径，统筹项目资源，共同实现内容生态目标。 5、具备产品意识，不仅满足于解决单点问题，更致力于优化产品工具、提升整体内容生态运营的效率和智能化水平。
1、负责将内容安全/商业安全的复杂治理需求，转化为基于大模型的识别方案。通过PE/RAG/Workflow等技术持续实验和优化，不断提升策略的准确率与召回率。 2、能够开发用于安全场景的Agent和Workflow，实现复杂风险场景的自动化识别、推理和处置。 3、探索大模型及Multi-Agent领域前沿技术，进行技术调研、原型搭建和效果验证，并推动其在业务场景中的规模化应用。 4、作为大模型技术在安全领域的专家，强目标导向地协同算法、研发、治理、产品等团队，明确技术路径，统筹项目资源，共同实现安全目标。 5、具备产品意识，不仅满足于解决单点问题，更致力于优化产品工具、提升整体安全运营的效率和智能化水平。