字节跳动大模型算法工程师-商品治理
任职要求
1、本科及以上学历，计算机或相关专业优先； 2、精通大模型、多模态、CV、NLP等的1-2个领域，有纯文本和多模态大模型、NLP/CV深度模型等的训练和应用经验，有电商平台治理/内容安全相关经验者优先； 3、具备扎实的代码功底，具备Linux环境研…
工作职责
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、驾驭亿级规模核心系统：负责本地零售亿级商品库的顶层架构设计与演进，主导 SPU/CSPU 等基础模型建设，支撑高并发下的搜索、选品及多渠道分发，打造行业领先的商品数据底座。 2、引领前沿的 AI 大模型落地：深度参与AIGC 在商品全生命周期的变革，利用多模态大模型重塑智能发品、自动归类、内容生成及质量质检流程，推动业务从“人工运营”向"智能自治"跃迁。 3、构建数据与智能闭环：携手算法与产品团队，建立“数据 - 模型 - 业务”的高效反馈闭环。通过RAG 知识库、批量推理及自动化实验等前沿技术，持续优化商品数据的准确性与转化效率，赋能零售搜索与智能决策。 4、探索研发新范式与极致性能：在保障系统高可用与极致稳定性的同时，率先探索 Vibe Coding、AI Agent 等新范式在研发流中的落地，提升团队整体效能，解决海量数据下的复杂工程挑战。
【职位描述】： 1、负责AI产品开发与应用：围绕外贸商品构建B类商品模型、AI发品、负向治理等能力； 2、技术能力：电商领域多模态大模型，包括从监督微调（SFT）到强化学习人类反馈（RLHF）的全链路技术构建，以及智能Agent系统，涵盖但不限于检索增强生成（RAG）系统、Agent系统和工作流推理等。 3、推动跨境电商AI创新业务的落地实施，包括高效的商品AI大模型、AI发品和诊断Agent等解决方案。 4、开展前沿LLM技术的探索，持续迭代和优化自研模型能力，以支持AI原生产品的实施。
1、建设国际数字商业集团商品数据资产体系，构建全网比价、选品、商机发现等核心能力，助力业务高效运转； 2、协同产技，通过数据+算法+工程化能力，提供数据洞察与产品化解决方案，提升业务数据化运营能力。
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