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；

工作职责： 1.负责集团各业务场景中风控治理的算法研究，包括但不限于欺诈治理、作弊治理、生态治理等。从复杂的业务流程中发现问题并进行问题抽象，设计高质量的应对方案，保证方案落地。 2.使用tensorflow、python、机器学习平台等各类工具开发并部署风控算法模型，进行反欺诈团伙挖掘、识别各类欺诈行为，搭建欺诈服务监控系统 3.开展集团内各类数据的特征研发工作，形成知识库。进行行为序列特征、图关系特征、多模态特征的开发和验证。 4.优化现有模型效果，并对模型架构进行系统化升级，建设自上而下的风控治理体系，丰富风控治理层次，推动应用落地。 5.紧跟行业的最新研究进展，关注前沿技术动态，进行相应的工程开发和业务落地。关注大模型、agent的发展趋势以及对安全的影响及应对。