希音算法工程师（商品平台治理）

1. 深入理解业务痛点，负责治理算法和策略解决方案，建设相关质量评估体系，推进业务应用和优化工作 2. 负责与产品、业务运营沟通对接，保障治理策略落地，长期跟踪并对结果负责 3. 基于分析策略、多模态算法、大模型理解能力，驱动治理人审平台的智能化建设和降本增效

1、基于纯文本和多模态大模型、NLP/CV深度模型等，优化抖音电商平台治理商品治理模型，解决假货山寨、类目错放、禁限售、虚假宣传、低质画风等违规问题； 2、提升商品治理审核智能化水平，迭代优化治理大模型，提升大模型对治理规则和商品信息的理解，实现高准高召的问题识别和自动处置； 3、通过商品业务域SFT、高质量Cot、强化学习、数据合成等技术方案，提升商品治理大模型底座能力； 4、深研目标检测等算法能力，建设完善假货山寨知产库，提升对假货山寨品牌的识别准召，建立敏捷的假货山寨风险感知和召回能力； 5、优化商品治理模型、规则、数据和链路，持续提升电商商品治理模型策略的主动感知和召回能力，减少风险外溢，提升消费者体验； 6、优化商品治理模型、规则、数据和链路，在覆盖风险的前提下，提升模型准确和精细度，降低审核人力成本，并减少误伤提升商家发布商品体验。

1、基于纯文本和多模态大模型、NLP/CV深度模型等，优化抖音电商平台治理商品治理模型，解决假货山寨、类目错放、禁限售、虚假宣传、低质画风等违规问题； 2、提升商品治理审核智能化水平，迭代优化治理大模型，提升大模型对治理规则和商品信息的理解，实现高准高召的问题识别和自动处置； 3、通过商品业务域SFT、高质量Cot、强化学习、数据合成等技术方案，提升商品治理大模型底座能力； 4、深研目标检测等算法能力，建设完善假货山寨知产库，提升对假货山寨品牌的识别准召，建立敏捷的假货山寨风险感知和召回能力； 5、优化商品治理模型、规则、数据和链路，持续提升电商商品治理模型策略的主动感知和召回能力，减少风险外溢，提升消费者体验； 6、优化商品治理模型、规则、数据和链路，在覆盖风险的前提下，提升模型准确和精细度，降低审核人力成本，并减少误伤提升商家发布商品体验。

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、优化电商商品/短视频/带货直播的安全识别算法，解决假货山寨/知产侵权/虚假宣传等问题，建设良好的知产生态； 2、结合商品/视频/直播的文本/图像/用户反馈/商达账号等多维度特征，建设并优化电商内容安全模型/策略，持续优化主动召回与处置能力，降低风险外露； 3、挖掘和识别电商场景中的高知产风险商家/带货主播，并配合实际业务需求进行管控治理； 4、结合商品/直播/视频的文本/图像等特征，理解与挖掘用户反馈意图，为平台提供问题抓手。