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字节跳动番茄小说策略产品经理-安全方向

社招全职1年以上A124577地点:北京状态:招聘

任职要求


1、本科及以上学历,1年及以上内容安全/版权管控/风控工作经验,对内容审核标准和流程有深刻理解;
2、熟悉内容型产品,具备复杂策略类产品设计基础和实战经验者优先;
3、有数学建模、数据分析经验并能熟练掌握SQLExcelR或者Python数据分析工具者优先;
4、善于思考,有很强的逻辑思维能力和解决问题的能力、能理解和抽象业务逻辑。

工作职责


1、负责番茄系产品的内容安全、版权安全、内容质量,具备风险诊断能力,与运营一起制定治理标准与策略,输出完整的风险治理产品方案,推进研发团队开发落地,搭建安全数据指标体系,对安全结果负责;
2、深入业务,做好业务发展与内容安全的平衡、关注用户体验,产出高质量的安全方案;
3、与算法一起推进机审能力的提升,通过审核工具的优化,提高人审的风险发现效率。
包括英文材料
学历+
数据分析+
SQL+
Excel+
R+
Python+
相关职位

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校招A212367A

团队介绍:推荐架构团队支撑字节跳动旗下多款APP产品,如抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、剪映等推荐系统架构的设计和开发,保障系统的稳定和高可用,致力于抽象系统通用组件和服务,建设推荐中台、数据中台;关于在线服务,在这里你有机会参与大规模机器学习在线预估框架的研发与优化,也有机会参与模型训练与调度等相关问题的研究与突破,解决系统瓶颈,降低成本开销;如你对大数据感兴趣,在这里也有机会参与通用实时计算系统的开发、构建统一的推荐特征中台,为推荐业务实现先进的消重、计数、特征服务等;我们期待热爱技术的你加入,一起创造更多可能。 课题介绍: 在人工智能技术高速发展的背景下,推荐系统作为信息过滤与个性化服务的核心,面临多重挑战: 一方面,推荐系统自身的复杂性急剧增加。大量推荐策略不断演进迭代、且系统状态动态变化,但缺乏有效手段自动跟踪评估策略有效性并下线低 ROI 策略,导致系统存在较多低效策略。同时,推荐系统依赖多种基础组件,其复杂负载模型给底层组件参数配置和性能调优带来巨大困难,日常开发迭代中的问题排查等工作消耗大量人力,亟需提升开发效率、降低人力成本。 另一方面,随着电商行业等领域的激烈竞争,传统推荐系统在多样性、创新性和个性化方面的短板愈发凸显,难以满足用户日益增长的多元需求。生成式人工智能技术虽带来新突破,但在实际应用中面临成本效率、全域数据协同、数据隐私与安全以及技术变革应对等诸多难题。 课题内容: 1、策略管理与优化:构建一套智能化系统,实现推荐策略的规范化定义、长期及离线评估、无效策略自动识别与下线,以及相关代码配置的下线; 2、自适应调优与故障诊断:针对推荐系统多样化业务负载,利用大模型能力完成系统及底层组件的参数和配置调优,并探索自适应故障诊断方案,提供全局视角的故障追踪、定位和分析能力; 3、成本与效率平衡:在推荐系统应用生成式技术时,解决模型训练和运行的高成本问题,平衡成本与效率,在有限资源下实现高效推荐; 4、全域数据处理:应对电商等横向全域场景下海量异构数据,提升和保障数据质量与准确性,标准化供给数据给全域推荐模型,并实现低成本跨端服务,同时,确保数据隐私与安全,合规使用数据; 5、多模态数据表征和 RAG 应用系统:应对推荐、检索、问答、创作场景的多模态数据需求,提供数据理解、预处理、索引、召回环节的完整解决方案,提供知识、记忆服务能力,并针对各类大小模型负载进行系统优化,最大化信息处理效率和精度。

更新于 2025-05-19
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校招A124004A

团队介绍:推荐架构团队支撑字节跳动旗下多款APP产品,如抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、剪映等推荐系统架构的设计和开发,保障系统的稳定和高可用,致力于抽象系统通用组件和服务,建设推荐中台、数据中台;关于在线服务,在这里你有机会参与大规模机器学习在线预估框架的研发与优化,也有机会参与模型训练与调度等相关问题的研究与突破,解决系统瓶颈,降低成本开销;如你对大数据感兴趣,在这里也有机会参与通用实时计算系统的开发、构建统一的推荐特征中台,为推荐业务实现先进的消重、计数、特征服务等;我们期待热爱技术的你加入,一起创造更多可能。 课题介绍: 在人工智能技术高速发展的背景下,推荐系统作为信息过滤与个性化服务的核心,面临多重挑战: 一方面,推荐系统自身的复杂性急剧增加。大量推荐策略不断演进迭代、且系统状态动态变化,但缺乏有效手段自动跟踪评估策略有效性并下线低 ROI 策略,导致系统存在较多低效策略。同时,推荐系统依赖多种基础组件,其复杂负载模型给底层组件参数配置和性能调优带来巨大困难,日常开发迭代中的问题排查等工作消耗大量人力,亟需提升开发效率、降低人力成本。 另一方面,随着电商行业等领域的激烈竞争,传统推荐系统在多样性、创新性和个性化方面的短板愈发凸显,难以满足用户日益增长的多元需求。生成式人工智能技术虽带来新突破,但在实际应用中面临成本效率、全域数据协同、数据隐私与安全以及技术变革应对等诸多难题。 课题内容: 1、策略管理与优化:构建一套智能化系统,实现推荐策略的规范化定义、长期及离线评估、无效策略自动识别与下线,以及相关代码配置的下线; 2、自适应调优与故障诊断:针对推荐系统多样化业务负载,利用大模型能力完成系统及底层组件的参数和配置调优,并探索自适应故障诊断方案,提供全局视角的故障追踪、定位和分析能力; 3、成本与效率平衡:在推荐系统应用生成式技术时,解决模型训练和运行的高成本问题,平衡成本与效率,在有限资源下实现高效推荐; 4、全域数据处理:应对电商等横向全域场景下海量异构数据,提升和保障数据质量与准确性,标准化供给数据给全域推荐模型,并实现低成本跨端服务,同时,确保数据隐私与安全,合规使用数据; 5、多模态数据表征和 RAG 应用系统:应对推荐、检索、问答、创作场景的多模态数据需求,提供数据理解、预处理、索引、召回环节的完整解决方案,提供知识、记忆服务能力,并针对各类大小模型负载进行系统优化,最大化信息处理效率和精度。

更新于 2025-05-19
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社招1年以上A213992

1、负责海外小说短剧等产品的安全与合规,整体把控业务风险,保证产品在目标市场符合监管要求、无负面舆情及PR风险; 2、制定国际化内容及产品安全策略和方案,跟进安全运营向需求并参与流程设计、项目管理; 3、组织产品迭代、新项目等公司内安全合规评估,联动海内外及各国家法务、PR等合规团队评估风险并确定降险措施,推动各团队落地执行; 4、制定安全和画风标准,对平台内容安全和画风负责; 5、应对突发事件,快速制定解决方案或开展专项,保证短期内解决风险; 6、通过用户和市场调研判断用户认知和标准尺度,并及时调整安全策略。

更新于 2024-07-08
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社招BCN1

1、针对小说各场景的安全情况进行安全评估和把控; 2、深入了解互联网内容的安全问题和解决方案,与各业务部门沟通做好日常安全事务; 3、能够从内容层面对突发或重大事件进行提前预防和控制; 4、针对重大、突发风险事件进行盘点,梳理和归纳安全流程机制,提升安全工作全链路效率; 5、负责小说反抄袭反盗版治理,通过制定策略、改进产品功能等保障小说版权生态。

更新于 2020-07-10