阿里巴巴业务技术-数字人平台技术解决方案-淘宝直播

在蚂蚁数字化战略发展进程中，内容和电商作为重要业务支柱持续发展壮大，同时也衍生出刷量、刷榜、刷粉、刷赞、刷评论、内容低劣、黄牛、众包、盗版、侵权等内容作弊、流量作弊、营销套利、知识产权风险形态。内容和电商风险管理团队需要和业务团队紧密合作，结合业务特点，设计短视频、直播、电商业务风险解决方案，提高智能化程度，保障业务可持续高质量发展。 1.风险模型研发和运维：基于内容消费、内容交互、操作行为、资金、商品、商家、关系等海量业务数据，挖掘核心风险特征，横向拉通开发内容作弊、流量作弊、营销套利、知识产权等风险识别算法，提高算法召回率和准确率，升级风控策略智能化程度。 2.风险分类分级治理：和业务紧密合作，深入思考和理解业务、风险、体验之间的平衡，通过设计分类分级模型框架，制定有效管控方案，实现量化风险管控和定价，提高管控ROI，兼具解释性和数据科学。 3.大模型应用提效：熟悉前沿大模型方法，在风险评审、感知、定性、识别、人审等风险全链路落地应用，提高风控运营效率，降低人工审核和运营成本。

团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。 为什么加入我们 与团队共同激发创造：创造是TikTok的核心。不管对于TikTok产品还是团队本身，我们都希望能激发更多想象力，为自己、平台、我们所服务的社区以及社会带来更多价值和影响。 在有挑战的事中成长：在TikTok，你能够参与非常有挑战性的项目，一起做出突破行业、有全球影响力的事。这里有数以亿计的用户，在等你用新技术、新想法为他们带来新的体验。我们从不安于现状，对我们来说，每一个挑战，无论多么困难，都是一个学习、创新、和成长的机会。 工作方式和文化：我们鼓励务实解决实际问题、在每件事上追求极致，希望大家始终像“创业第一天”那样做事。公司文化多元兼容，同事之间像同学一样平等相处，机制敏捷灵活，希望更好地激发每个人的创造力。 优秀的人能获得认可与回报：优秀人才能够和公司共同成长，什么时候加入都不晚。我们也进一步加大了激励区分度，让优秀的人得到认可和回报、承担更多重要项目，充分发挥潜能，脱颖而出。 欢迎加入我们！ 1、负责直播间“开播特效/滤镜/美颜”的创意概念、制作和发布； 2、为直播间的主播新玩法提供创意，比如直播切水果，团播等等； 3、分析主播的创作难点，利用设计素材来帮助主播更便利的创作内容，并综合观众和主播的反馈，来持续优化工具； 4、利用最新的AI技术来提升设计效率； 5、研究不同国家的审美偏好，利用文化理解帮助团队实现多样化的风格和视角。

团队介绍：Data-抖音团队，负责抖音APP的推荐算法、内容算法、对话算法及大数据工作，对接各场景业务（短视频，直播，图文，电商，社交，生态，投稿，消息，同城，生活服务，音乐，评论，内容理解&安全、智能对话等）。我们的工作涉及大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、内容理解、LLM应用以及新业务方向探索、CV/NLP等多个学术领域的算法改进工作、对多种场景的推荐架构的设计和实现和对产品数据的复杂深入的分析工作。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索工业界最领先的推荐系统架构和推荐大模型算法、可以通过使用最新的大模型等技术支持抖音的数字人、智能客服、AI工具等创新探索；可以通过对产品的深度理解和思考，将算法应用到业务中去；也可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。 抖音作为全球领先的综合性内容平台，拥有庞大的用户群体和多元化的业务生态。在设计如此大规模的推荐系统时，面临社交网络复杂、电商用户兴趣跨域迁移困难、内容与用户冷启动样本稀疏、直播推荐多目标融合效能不足、兴趣重复密集探索不足等多重挑战。 具体表现为：用户社交网络规模达万亿级，传统图算法难以高效地建模动态社交行为与内容消费的耦合关系；用户从内容兴趣到电商兴趣的迁移依赖跨域多模态理解与动态映射，现有方法难以捕捉潜在电商转化信号；新内容和新低活用户冷启动阶段样本量少，传统协同过滤与内容推荐方法泛化能力弱；直播推荐需实时融合点击、互动、消费等多目标信号，但启发式规则难以平衡用户长期体验与短期价值；兴趣密集追打问题严重，新兴趣探索效率不高。 1、社交网络增强的跨域兴趣建模：结合图神经网络（GNN）与大语言模型（LLM），构建用户全生命周期行为图谱，融合社交关系、内容互动与电商行为，挖掘社交网络中的社团结构与跨域兴趣传播路径； 2、兴趣迁移与转化信号捕捉：通过跨域对比学习与对抗生成技术，构建内容兴趣到电商兴趣的隐式映射网络，结合强化学习动态调控探索与利用，兼顾推荐精准性与多样性； 3、多模态小样本冷启动优化：利用LLM的Few-shot推理能力，通过内容语义理解与外部知识增强，设计元学习框架实现新ID特征与泛化特征的联合表征，缓解冷启动数据稀疏问题； 4、多目标融合与长短期价值平衡：基于大模型的泛化能力与长上下文感知，统一建模直播多目标（点击、时长、打赏等）的分布偏差与动态权重，设计个性化融合策略，替代传统多阶段漏斗架构，提升实时推荐效率； 5、兴趣密集与兴趣探索：通过用户兴趣画像建模与强化学习技术，实时捕捉用户消费与兴趣变化，缓解兴趣密集问题，为用户探索新的兴趣。

团队介绍：Data-抖音团队，负责抖音APP的推荐算法、内容算法、对话算法及大数据工作，对接各场景业务（短视频，直播，图文，电商，社交，生态，投稿，消息，同城，生活服务，音乐，评论，内容理解&安全、智能对话等）。我们的工作涉及大规模推荐算法的优化、复杂约束的优化问题的解决、内容理解、LLM应用以及新业务方向探索、CV/NLP等多个学术领域的算法改进工作、对多种场景的推荐架构的设计和实现和对产品数据的复杂深入的分析工作。在这里，你可以深入钻研机器学习算法的改进和优化，探索工业界最领先的推荐系统架构和推荐大模型算法、可以通过使用最新的大模型等技术支持抖音的数字人、智能客服、AI工具等创新探索；可以通过对产品的深度理解和思考，将算法应用到业务中去；也可以通过对产品和内容生态的深度分析，影响产品未来的发展方向。 抖音作为全球领先的综合性内容平台，拥有庞大的用户群体和多元化的业务生态。在设计如此大规模的推荐系统时，面临社交网络复杂、电商用户兴趣跨域迁移困难、内容与用户冷启动样本稀疏、直播推荐多目标融合效能不足、兴趣重复密集探索不足等多重挑战。 课题内容： 1、社交网络增强的跨域兴趣建模：结合图神经网络（GNN）与大语言模型（LLM），构建用户全生命周期行为图谱，融合社交关系、内容互动与电商行为，挖掘社交网络中的社团结构与跨域兴趣传播路径； 2、兴趣迁移与转化信号捕捉：通过跨域对比学习与对抗生成技术，构建内容兴趣到电商兴趣的隐式映射网络，结合强化学习动态调控探索与利用，兼顾推荐精准性与多样性； 3、多模态小样本冷启动优化：利用LLM的Few-shot推理能力，通过内容语义理解与外部知识增强，设计元学习框架实现新ID特征与泛化特征的联合表征，缓解冷启动数据稀疏问题； 4、多目标融合与长短期价值平衡：基于大模型的泛化能力与长上下文感知，统一建模直播多目标（点击、时长、打赏等）的分布偏差与动态权重，设计个性化融合策略，替代传统多阶段漏斗架构，提升实时推荐效率。 兴趣密集与兴趣探索：通过用户兴趣画像建模与强化学习技术，实时捕捉用户消费与兴趣变化，缓解兴趣密集问题，为用户探索新的兴趣； 5、涉及研究方向：图神经网络（GNN）、大语言模型（LLM）、多模态内容理解、小样本学习与元学习、多目标推荐系统、端到端深度学习。