小红书NLP/多模态/大模型 实习生

1、负责将内容理解、机器学习、流量调控算法能力落地于小红书笔记/评论/直播/商品/账号/广告生态治理场景，技术驱动小红书生态和画风优化 2、具体负责多模态识别、计算机视觉、自然语言处理、语言/多模态大模型、决策树模型等算法的研发迭代，通过样本去噪、样本生成、模型创新、自监督、few-shot等手段持续提高治理效果

1.负责微信输入法 NLP 大模型的 SFT、RL 等核心训练数据集的构建与策略优化，持续提升数据质量； 2.负责微信秒剪多模态理解和多模态生成大模型数据构建，包括但不限于视频理解、文生图、视频生成等方向，参与 AIGC 多样性数据集的构建与优化； 3.负责搭建大模型效果评测体系，设计评测维度、构建评测基准，并深入分析 Bad Case 以驱动大模型迭代。

1、负责将内容理解、机器学习、流量调控算法能力落地于小红书笔记/评论/直播/商品/账号/广告生态治理场景，技术驱动小红书生态和画风优化 2、具体负责多模态识别、计算机视觉、自然语言处理、语言/多模态大模型、决策树模型等算法的研发迭代，通过样本去噪、样本生成、模型创新、自监督、few-shot等手段持续提高治理效果

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。