小红书商业化风控算法工程师

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；

1、负责大模型在风控场景下应用落地，包括在业务场景下模型的预训练、微调、评估、部署，提升模型检测效果； 2、利用LLM前沿技术方向，负责短视频内容生成caption、视频/直播内容理解(风险分级、内容结构化、智能标签/摘要，优质文案)等。

1. 负责信贷风控产品的模型研发，包括反欺诈、信用、收入、用户标签等金融机构常用的各类模型产品； 2. 负责基础数据挖掘工作，通过数据挖掘和特征工程（如embedding等）支撑产品性能的提升及拓展； 3. 应用机器学习&LLM等技术解决信贷场景实际问题，探索前沿技术在ToB商业化场景中落地。

1. 基于大规模用户行为，以效果为目标，建立并优化检索&推荐广告系统的基础算法和策略； 2. 应用AIGC、机器学习等技术，针对海量信息建模，挖掘潜在商业价值 -负责在线广告投放系统的核心技术创新与优化； 3. 提高在线广告的相关度、用户体验、投放效果及变现能力； 4. 基于用户行为数据建立用户生命周期、用户精细化分层及风控算法体系，设计用户增长和付费会员相关的算法和策略，深入业务分析洞察，发掘高质量增长的机会；