小红书NLP/多模态算法工程师-账号风控
任职要求
1、计算机、电子信息、自动控制、软件工程、数学等相关专业，硕士及以上学历； 2、具备优秀的分析与问题解决能力，对新技术保持高度敏感与探索热情，勇于挑战高难度任务，善于提出创新方案并快速落地验证； 3、2年及以上数据分析、数据挖掘、风控相关工作经验，具备互联网公司风控等反作弊领域经验者优先 4、精通TensorFlow、PyTorch、Caffe、MXNet…
工作职责
1、负责将内容理解、机器学习、流量调控等算法能力深度应用于小红书笔记、评论、直播、商品、账号、广告等核心生态场景，构建高效、智能的社区治理与风控体系，精准识别问题用户、团伙及黑灰产风险，打击流量作弊等不公平行为，技术驱动社区信任与安全建设； 2、主导多模态识别、计算机视觉、自然语言处理、大模型（语言/多模态）、决策树、图模型等算法的研发与迭代，通过样本去噪、样本生成、模型创新、自监督学习、Few-Shot学习等技术手段，持续提升治理精度与效率； 3、持续追踪黑灰产动态与新型作弊手法，开展深度风险分析，建立风险感知与预警机制，提出前瞻性防控策略，参与构建覆盖全链路的社区风控体系，保障平台健康生态。
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、知产账号风险治理：运用机器学习/图技术等算法挖掘、识别和预测电商场景中的风险与低质量商家和带货主播，并协同业务进行治理管控； 2、体验优化：利用算法挖掘影响商品知产体验的事件及行为，构建数据模型，助力优化电商生态体验； 3、多实体建模：参与构建电商直播、商品、商家和带货主播等多种实体的知产关系数据模型，对大规模网络/海量特征序列进行建模，支撑知产理解、多模态表征及社区挖掘等场景，并提升IPR账号和体验能力； 4、前沿技术探索：研究并探索机器学习、图神经网络、行为序列建模、无监督异常检测、自监督学习、强化学习等前沿技术，推动业务落地。
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、知产账号风险治理：运用机器学习/图技术等算法挖掘、识别和预测电商场景中的风险与低质量商家和带货主播，并协同业务进行治理管控； 2、体验优化：利用算法挖掘影响商品知产体验的事件及行为，构建数据模型，助力优化电商生态体验； 3、多实体建模：参与构建电商直播、商品、商家和带货主播等多种实体的知产关系数据模型，对大规模网络/海量特征序列进行建模，支撑知产理解、多模态表征及社区挖掘等场景，并提升IPR账号和体验能力； 4、前沿技术探索：研究并探索机器学习、图神经网络、行为序列建模、无监督异常检测、自监督学习、强化学习等前沿技术，推动业务落地。
1.研发多模态安全垂类大模型，涉及模态包括不限于图片，视频，行为序列特征，关系特征，大模型能理解各类特征和行业规则，用于内容安全审核和账号风控打击； 2.针对大模型应用行算法优化，包括但不限于数据处理加速、模型训练效率提升、推理速度优化等，确保大模型能够在实际应用场景中有效落地； 3.探索多模态大模型前沿技术在安全领域的结合和落地，包括强化学习，领域知识注入，跨模态信息对齐，预训练技术等。
1、在内容安全中负责具体风险域的治理，通过策略及算法能力，解决内容安全问题 2、内容安全应急能力建设，建设完整的突发事件治理能力，应用内容识别、行为理解能力对常规内容和复杂内容进行识别处置 3、对于涉z、违法、违规内容从内容及账号维度进行全方位的识别，构建业界领先的内容识别能力