小红书举报策略运营实习生
任职要求
1、本科及以上学历，理工科、医学、法学相关专业优先，有AI工具实操经验者优先，小红书重度用户优先； 2、熟悉互联网业务，有内容审核、流程制定相关经验者优先，有大模型应用开发、运营实习经验者优先考虑； 3、具备良好的风险意识与判断力、数据分析能力、沟通与协作能力； 4、熟练使用 Excel 等工具，了解常见函数（如 VLOOKUP、IF、数据透视表等），了解 SQL 基础语法者优先。
工作职责
1、制定合理的社区举报审核链路，优化举报机审和人审策略，降低风险内容的待审时长和漏放，确保风险内容在举报场景快速准确拦截； 2、以提升人审资源利用率为目标，通过运营视角解决人审效率、延时等效率指标问题； 3、负责用户举报的满意度提升，深度分析用户举报后不满意的原因，提出机制、流程、产品等优化方案； 4、负责设计举报C端到后端的人/机审核链路，承接人审相关的产品运营需求，解决链路、工具上的低效问题。
1. 处理玩家内容安全申诉举报case，包括案例分析、结果核查反馈等全流程，并根据需要优化对应风控策略。 2. 负责内容安全相关日志和服务接口核心字段的测试验收工作，建立自动化流程，确保数据质量和准确性，提升业务效率。 3. 搭建基于大语言模型的内容安全智能风控体系，包括自动化内容标注、智能问答机器人等，完善大语言模型在内容审核上的应用。 4. 与算法、产品运营、客服、游戏项目组等多部门协调沟通，协助提供完整的内容安全机审人审解决方案。
工作职责： 1、审核规则制定&优化：依据法规与业务，制定并优化举报/交易/商业化广告审核规则，使其贴合市场与监管要求，保障广告审核有章可循且精准有效；跟踪行业动态，及时调整审核规则，确保规则与时俱进，为广告业务合规运营筑牢根基。 2、大模型驱动的审核规则构建与优化：基于法规与业务场景，设计适配大模型审核能力的举报/交易/广告规则体系，确保规则可被大模型精准理解与执行；主导大模型审核提示词（Prompts）的迭代优化，持续审核准确率与覆盖率； 3、人机审核协同与质量管控：深度分析大模型审核结果（通过率/误杀率/召回率），定位规则或提示词缺陷，驱动模型与规则联合优化；为协作团队提供 “大模型决策逻辑解读”及争议case处理指南，提升人效与一致性。 4、风险研判与应对：深度剖析素材内容，识别各类风险，制定风险化解策略，守护广告业务免受法律、品牌等风险冲击；基于风险评估与审核数据，协同各方优化广告投放策略，推动业务在合规轨道上稳健发展。
1. 梳理业务风险并依据风险地图，设计对应风险场景的识别监控预警体系，推动业务开展风险治理，助力业务健康发展。 2. 针对举报线索及案事件数据进行深度挖掘，刻画违规舞弊人员特征和作案手法，不断迭代风险识别策略模型。 3. 参与风险研判工具、监控平台等产品建设，提升风险感知能力，提升策略分析及线索研判效率，为合规工作提供数据赋能。
1、制定合理的社区举报审核链路，优化举报机审和人审策略，降低风险内容的待审时长和漏放，确保风险内容在举报场景快速准确拦截； 2、以提升人审资源利用率为目标，通过运营视角解决人审效率、延时等效率指标问题； 3、负责用户举报的满意度提升，深度分析用户举报后不满意的原因，提出机制、流程、产品等优化方案； 4、负责设计举报C端到后端的人/机审核链路，承接人审相关的产品运营需求，解决链路、工具上的低效问题。