字节跳动大模型应用专家（商业化内容安全）-大模型安全&模型运维
任职要求
1、本科及以上学历，数学/计算机/经管/HCI背景优先，有模型训练、业务流设计、策略设计、内容治理类工作经验者优先； 2、有机器学习基础，对传统模型和大模型技术有深刻认知，明晰算法在机审场景的应用方法，ACM挑战赛获奖者优先，在ACL、EMNLP、NAACL、COLING、ICCV、ECCV、CVPR、NeurIPS、ICLR、AAAI、CoNLL、NLPCC发表过期…
工作职责
1、负责内容安全、反作弊、青少年保护等多安全业务场景的模型运营，支持模型结构设计、数据工程、模型训练迭代、模型效果评估等全链路工作，保证业务需求稳定交付；负责Autope、Auto Workflow、Multi Agents、类Manus等原子能力构建，系统输出实验认知，并应用在解决成熟业务问题上，攻克业务治理瓶颈； 2、灵活应用传统文本、计算机视觉、图网络等相关模型，及各模态大模型与新型生产工具，掌握系统实验方法，持续突破模型准召天花板，兼具经营思维，擅长选ROI最优的解，沉淀认知并抽象业务范式，平衡治理需求与业务增长需求； 3、与跨业务线产品运营、算法团队合作，高效、规范项目管理，了解并持续跟进大模型技术原理，支持团队专利沉淀，在各业务场景治理效果、效率上持续领跑行业。
1.AI大模型应用探索： 负责推动大规模预训练AI模型在商品运营领域的应用，探索在定品、选品、同品识别等商品相关业务中的创新应用场景； 2.定品与选品优化： 基于大模型技术，分析商品历史数据、用户需求与市场趋势，推动定品和选品的智能化决策，提升商品推荐与选品效率； 3.同品识别与归类： 利用大模型技术进行商品同品识别、归类与比对，提升商品库的精准度和一致性，优化商品信息的展示与管理； 4.数据挖掘与特征工程： 深度挖掘商品数据，提取关键特征，通过大模型进行数据处理、分析与建模，发现商品运营中的潜在问题和机会；
1、负责大模型技术在核心业务场景的落地应用，0到1设计AI解决方案，重塑用户体验与业务流程； 2、主导大模型应用架构设计，包括但不限于Prompt工程、Agent系统开发、模型微调、分布式推理优化等关键技术突破； 3、深入理解业务场景与用户痛点，将LLM、多模态等前沿技术与业务需求深度结合，打造差异化智能产品； 4、构建大模型应用评估体系，持续优化效果、性能及成本指标，建立可复用的技术资产与最佳实践； 5、跟踪AIGC领域最新进展，推动技术选型与架构演进； 6、负责跨团队协作，联动算法工程、产品、设计等角色，确保项目高质量交付； 7、培养AI应用人才梯队，建设大模型应用方法论与技术标准。
借助AI推动电销/智能催收/客服等金融对话场景自动化落地，负责从 Prompt 设计、数据构建、模型算法优化到线上部署的全链路工程实现。与产品、业务团队协作，将需求转化为 AI 技术方案，推动AI从0到1实现在金融风控决策中的落地。与模型研发团队协同推进 RLHF、RAG、Agent 等前沿能力的工程化落地与迭代。建立 AI 效果评估体系，通过 A/B 实验、离线评测、在线指标监控持续度量模型效果，基于数据反馈驱动快速迭代。
1）模型应用落地：负责Prompt设计、Few-shot/Zero-shot优化、Continual Pretrain、SFT/RL、RAG链路搭建，提升模型在垂直场景的效果与稳定性，并落地业务解决方案，如AI搜索、智能问答、内容生成、对话系统等； 2）数据构建与评估：构建高质量指令数据、偏好数据、评估集，设计自动化评估指标（如BLEU、ROUGE、人工一致性、幻觉率）； 3）系统协同优化：与工程团队协作，提升模型的训练效率和推理效率，包括但不限于KV-Cache、量化、投机解码等技术，以及部署链路（如vLLM、TensorRT、Triton）的优化； 4）业务效果闭环：建立A/B实验体系，跟踪模型上线效果，持续迭代优化，推动业务指标（如CTR、转化率、用户满意度）提升。