字节跳动知识产权治理算法工程师（商品/直播/视频方向）-国际电商

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。

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、知产账号风险治理：运用机器学习/图技术等算法挖掘、识别和预测电商场景中的风险与低质量商家和带货主播，并协同业务进行治理管控； 2、体验优化：利用算法挖掘影响商品知产体验的事件及行为，构建数据模型，助力优化电商生态体验； 3、多实体建模：参与构建电商直播、商品、商家和带货主播等多种实体的知产关系数据模型，对大规模网络/海量特征序列进行建模，支撑知产理解、多模态表征及社区挖掘等场景，并提升IPR账号和体验能力； 4、前沿技术探索：研究并探索机器学习、图神经网络、行为序列建模、无监督异常检测、自监督学习、强化学习等前沿技术，推动业务落地。

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、知产账号风险治理：运用机器学习/图技术等算法挖掘、识别和预测电商场景中的风险与低质量商家和带货主播，并协同业务进行治理管控； 2、体验优化：利用算法挖掘影响商品知产体验的事件及行为，构建数据模型，助力优化电商生态体验； 3、多实体建模：参与构建电商直播、商品、商家和带货主播等多种实体的知产关系数据模型，对大规模网络/海量特征序列进行建模，支撑知产理解、多模态表征及社区挖掘等场景，并提升IPR账号和体验能力； 4、前沿技术探索：研究并探索机器学习、图神经网络、行为序列建模、无监督异常检测、自监督学习、强化学习等前沿技术，推动业务落地。

1、负责电商平台知识产权和商品治理的日常策略运营，了解国际电商环境下的整个治理流程，并在多种场景下推动解决方案的实施； 2、根据数据监测和分析，及时发现业务环节中的知识产权和禁限售风险，完善风险识别框架；建立并制订电商产品合规的平台治理政策和规则，包括但不限于：禁止和限制销售的产品、平台不支持的产品、贸易管制产品等； 3、监控/分析核心运营指标，包括商品相关场景的策略覆盖面和治理效率；通过精细化的风险感知研判，实现治理有效性优化和整体效率提升； 4、持续评估治理奖惩策略的有效性，提高对商家的奖惩基础能力建设； 5、具备较好的策略配置管理能力，与产品技术算法团队共同搭建商品治理所需的产品基础设施，制定项目计划，推动关键功能的及时、高质量上线； 6、从专业知识产权的角度支持全球跨区域团队的管理需求，并提高平台在各地区的知识产权保护能力和合规水平。