字节跳动大模型审核Agent专家-CQC
任职要求
1、本科及以上学历，计算机科学与技术、信息与计算科学、数据科学、理工学科等相关专业优先，具备扎实的理论基础； 2、熟悉大模型训练RM、RL、NLP、CV相关的算法和技术，可使用Python/Java/Go/JavaScript/C/C++二种以上主流语言，熟悉主流数据库的操作，如：MySQL、PostgreSQL、Oracle等优先； 3、熟悉模型技术，具备出色的Prompt Engineering经验，能够独立设计并优化复杂的Pr…
工作职责
1、基于抖音内容治理业务，挖掘可借助大模型自动审核或提效、提质的Agent搭建； 2、通过分析业务流程，制定大模型应用策略，探索大模型接入业务后的收益并持续优化，实现模型与业务需求的高度契合； 3、依据业务对大模型的需求，借助工具和算法，通过自动化Workflow、Agent搭建等方式解决业务问题；或进一步对模型做微调训练，通过常规SFT等手段满足业务需求； 4、与规则、数据、策略运营等多团队构建高效协作机制，推动大模型从测试到应用的全生命周期管理； 5、协调各方资源，确保大模型及相应工具正确部署与持续优化，高效高质解决业务问题。
1. 基于VLM/Agent等 AI 能力，融合图文/视频笔记的文本、图像、视频、音频等多维度信号，覆盖笔记、评论、账号、交易、直播等多体裁场景的国际化内容风险识别与处置，持续提升主动召回能力，实现风险、体验、效率的协同优化。 2. 建立并持续演进 Rednote 的内容特征体系与内容分级系统，输出结果应用于治理中的处置判罚、以及搜推流控等核心链路，为 Rednote 全球生态的内容质量与安全构建长期竞争壁垒。 3. 负责面向 Rednote 治理、内容理解、编辑等核心场景的 Agent 系统端到端研发，涵盖 ReAct / Tool Use / Multi-Agent 架构、意图理解与任务规划；深度参与 Agent 效果优化——从工具设计、上下文管理、编排策略到 Agentic RL 的 Post-Training，产出效果领先的 产品。 4. 深度参与LLM/VLM 的预训练、SFT、RL 等全链路训练，参与构建多模态内容理解、编辑、生成等 AI 基础能力，推动 AI 从技术到业务价值的闭环落地。 5. 持续追踪AI Agent领域的最新进展，引入并验证新技术的可行性，沉淀技术文档与最佳实践，推动前沿技术在rednote业务中的应用，保持团队的技术领先性；，沉淀国际顶会论文（CVPR/NeurIPS/ICLR/ACL 等）
1、负责模型策略平台、大模型审核智能体工具的能力建设和智能体审核模式的覆盖推广； 2、通过审核数据基座如案例库、规则库建设，确保大模型审核模式下的数据资产沉淀和数据反哺链路完整性； 3、通过审核智能体工具建设，提升审核智能体工具的智能化程度，实现模型效果和成本控制为目标的自迭代能力； 4、通过大模型数据监控体系建设，确保大模型审核的token消耗可控，审出ROI稳定，指导模型生命周期管理。
1.负责大模型审核算法的设计、开发和优化，包括大模型的构建和调优。 2.负责研究和落地前沿技术，提升审核系统的效率和准确率。 3.参与制定智能审核系统的技术规划和发展方向。
1、审核AI大模型在体育垂直领域的标注数据（包括意图标注、历史数据等）； 2、识别并纠正标注中的事实性错误、术语误用、语境偏差等问题； 3、制定并优化体育类标注规范与审核标准，推动标注质量提升； 4、与算法、产品、标注团队紧密协作，反馈数据问题并推动闭环解决； 5、参与体育知识图谱、术语库的建设与维护； 6、定期输出审核报告，分析数据质量问题并提出改进建议。