小红书推荐算法工程师-内容治理

团队介绍：抖音内容理解团队负责抖音集团内容算法工作，业务覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、剪映等业务，承接业务在内容理解、LLM应用、新业务方向探索等方向的工作。技术上涵盖了CV，NLP，音频，LLM等算法方向。团队承载业务需求同时还负责底层基础算法技术，推动如基础预训练模型、视频生成等学术和专利相关工作，负责为抖音各个技术方向提供长期有深度的技术支撑。得益于抖音集团业务数量庞大的多模态业务数据和业务需求，团队能够有资源和机会去做出行业领先的技术创新，用最新的技术去改变影响用户和改变行业格局。 1、课题背景：随着多模态大模型效果的提升，现已变成了多个业务和技术方向的核心算法能力。随着业务在内容理解、推荐系统、内容治理、客服、创新业务等方向的广泛应用，对于多模态大模型也带来了新的算法能力需求：（1）内容理解：团队涉及了包括视频、直播、评论、图文等等不同的内容体裁和业务形态，集团公司所覆盖的活跃用户每天会产生数量巨大品类丰富的多模态内容，在提供了独一无二内容数据的同时，也衍生出来了独特的业务和技术需求；（2）多模态对话能力：作为大模型技术最直接的应用场景对话场景，团队在客服、AI分身等领域快速推进相关技术的落地应用。对应方向的多模态内容理解和挖掘、多模态对话能力是支撑该场景的重要基础技术，需要建设作者profile抽取、业务多模态文档挖掘、多模态对话模型等技术建设；（3）业务和技术创新：MLLM技术对于包括推荐、内容理解、社交等业务方向和算法技术都造成了巨大的冲击，多模态模型技术作为核心技术正在重构每一个重要的方向，会在下一代推荐系统、新业务形态、内部流程架构重构上扮演关键角色。 2、课题挑战：（1）高标准的算法要求：推荐系统、内容治理等方向内容理解的复杂度远高于公开评测集，团队需要在海量内容的业务真实场景下探索高效率、高标准的多模态算法解法，帮助团队迭代新一代的推荐系统、内容理解系统；（2）复杂的多模态生态交互：内容作者、内容消费者、社交交互、评论交互等不同角色在平台形成复杂的多模态交互，由此衍生出新的内容交互语义、生态互动逻辑，对多模态大模型算法提出了独特的算法挑战；（3）业务创新：大模型在多个领域都展现出来了卓越的理解和交互能力，如何应用新技术创造出新的业务方向，如何公司内部用新技术替代掉老的系统和流程，要求算法团队在有足够扎实技术能力的同时对业务和技术有足够深入的思考。 3、研究方向：大语言模型、多模态大模型、内容理解、推荐系统。

团队介绍：抖音内容理解团队负责抖音集团内容算法工作，业务覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、剪映等业务，承接业务在内容理解、LLM应用、新业务方向探索等方向的工作。技术上涵盖了CV，NLP，音频，LLM等算法方向。团队承载业务需求同时还负责底层基础算法技术，推动如基础预训练模型、视频生成等学术和专利相关工作，负责为抖音各个技术方向提供长期有深度的技术支撑。得益于抖音集团业务数量庞大的多模态业务数据和业务需求，团队能够有资源和机会去做出行业领先的技术创新，用最新的技术去改变影响用户和改变行业格局。 1、课题背景：随着多模态大模型效果的提升，现已变成了多个业务和技术方向的核心算法能力。随着业务在内容理解、推荐系统、内容治理、客服、创新业务等方向的广泛应用，对于多模态大模型也带来了新的算法能力需求：（1）内容理解：团队涉及了包括视频、直播、评论、图文等等不同的内容体裁和业务形态，集团公司所覆盖的活跃用户每天会产生数量巨大品类丰富的多模态内容，在提供了独一无二内容数据的同时，也衍生出来了独特的业务和技术需求；（2）多模态对话能力：作为大模型技术最直接的应用场景对话场景，团队在客服、AI分身等领域快速推进相关技术的落地应用。对应方向的多模态内容理解和挖掘、多模态对话能力是支撑该场景的重要基础技术，需要建设作者profile抽取、业务多模态文档挖掘、多模态对话模型等技术建设；（3）业务和技术创新：MLLM技术对于包括推荐、内容理解、社交等业务方向和算法技术都造成了巨大的冲击，多模态模型技术作为核心技术正在重构每一个重要的方向，会在下一代推荐系统、新业务形态、内部流程架构重构上扮演关键角色。 2、课题挑战：（1）高标准的算法要求：推荐系统、内容治理等方向内容理解的复杂度远高于公开评测集，团队需要在海量内容的业务真实场景下探索高效率、高标准的多模态算法解法，帮助团队迭代新一代的推荐系统、内容理解系统；（2）复杂的多模态生态交互：内容作者、内容消费者、社交交互、评论交互等不同角色在平台形成复杂的多模态交互，由此衍生出新的内容交互语义、生态互动逻辑，对多模态大模型算法提出了独特的算法挑战；（3）业务创新：大模型在多个领域都展现出来了卓越的理解和交互能力，如何应用新技术创造出新的业务方向，如何公司内部用新技术替代掉老的系统和流程，要求算法团队在有足够扎实技术能力的同时对业务和技术有足够深入的思考。 3、研究方向：大语言模型、多模态大模型、内容理解、推荐系统。

1.负责将大模型AI算法落地到游戏领域，包括并不局限于以下方向： - 游戏制作：大模型机器翻译，LLM问答机器人，LLM客服机器人，强化学习AIBot等 - 生态维护：基于图or行为序列大模型的异常行为识别，大模型内容安全治理-小广告、涉黄、涉政等 - 提升LTV：游戏内礼包or道具推荐、销量预测等（召回、排序、重排） - 提升留存：大模型流失预测，舆情监控，玩家召回等

团队介绍：抖音电商算法团队，依托抖音、今日头条、番茄小说、红果短剧等产品，帮助用户发现、讨论并获得好物，享受美好生活；帮助商家高效经营，创建良性商业生态；激励创作并分享购物经验使用心得，构建有真诚有信息的电商内容氛围。在这个团队，我们不仅要通过推荐、广告和搜索算法搭建消费者和商家之间的桥梁，也要通过风控算法和治理算法去甄别违规行为，保护用户的购物体验，保护真正诚信经营的商家；我们还要建设智能客服技术、大规模商品知识图谱来提升各个交易环节的效率，降低商家的经营成本；我们也要结合机器学习和运筹算法，来优化供应链和物流的效率和成本，并进一步提升用户物流体验；另外我们还会用业界先进的数据科学技术为业务健康发展保驾护航。我们的使命：用算法的能力，让用户总能发现好东西，让美好生活触手可得。 1、参与千万亿级规模的电商个性化推荐算法的优化：包括抖音/今日头条产品线的商品推荐、直播推荐、短视频推荐等； 2、通过表征学习、图模型、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升信息匹配的效率，让每个用户可以便捷的找到优质好货； 3、挖掘和分析海量用户行为数据，进行用户长短期兴趣建模，以及潜在兴趣预测，提升推荐的精准性； 4、通过算法自动挖掘优质、专业、高口碑的商品和主播，构建良性的循环机制，优化内容电商生态； 5、结合内容电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的推荐算法和系统。