字节跳动风控算法工程师-大模型业务

1、负责大模型在风控场景下应用落地，包括在业务场景下模型的预训练、微调、评估、部署，提升模型检测效果； 2、利用LLM前沿技术方向，负责短视频内容生成caption、视频/直播内容理解(风险分级、内容结构化、智能标签/摘要，优质文案)等。

1. 负责风控领域大模型相关应用的模型选型、研发、调优与落地。 2. 结合具体风控业务场景，构建基于大模型的风险防控能力，优化反欺诈、反作弊等风控场景的防控能力。 3. 实现风控大模型的高效部署（量化、蒸馏、剪枝），满足风控场景业务性能和系统性能响应要求。

1、负责小红书社区风控算法能力建设，识别用户/团伙/黑灰产风险，精准打击各类流量作弊等不公平行为，保障社区生态健康发展； 2、深入分析小红书业务数据，结合专家经验与数据洞察，优化识别与防控策略，提升风险感知能力，持续监控效果、快速迭代优化； 3、紧密协同社区治理业务团队，深刻理解业务需求，在保障业务目标达成与用户体验的前提下，设计实施最优化的风险管控策略 ； 4、持续监控黑灰产动态及新型作弊手法，进行深度风险分析，提出前瞻性的防控方案，参与构建小红书社区风控/反作弊攻防体系能力建设；

在深入理解滴滴海外业务模式、流程和系统架构的基础上，支持业务安全风控模型训练框架的开发、优化，包含但不限于： 1. 优化模型训练相关的资源及效率，从数据处理、模型计算等多角度全链条开展优化； 2. 建设数据生产系统、模型训练工具及算法评估工具，涵盖数据清洗、增强、合成与标注全流程； 3. 构建数据版本管理与回溯系统，实现数据集迭代过程的可追踪性; 4. 支持大模型在仿真、标注等环境中的服务化部署与验证，持续探索Agent数据飞轮的最佳实践，助力业务模型快速迭代。