阿里巴巴淘天算法技术-多模态内容风控算法-杭州

1. 负责电商多模态内容安全风控体系建设，利用计算机视觉、自然语言处理等方法，构建内容风险标签体系、风险应急处置、风险内容变体对抗等风控能力 2. 参与电商平台内容治理，包括低质内容检测和用户体验优化 3. 参与生成式大模型的风控安全体系建设，建设大模型在各个场景应用过程中的内容风险识别能力 4. 紧跟AIGC/LLM/强化学习等大模型相关技术发展趋势，快速验证业界新方法，探索大模型在内容安全审核领域新的应用范式

1、根据内容安全、视频质量、数字化场景等管控要求和范围，结合广告/短视频业务特性进行风险分析，设计适配业务发展要求的解决方案并推动落地 2、基于业务海量图、文、音、视等内容，和用户行为、关系等数据，结合多模态内容理解认知，研发综合解决方案，解决实际业务问题； 3、保障业务运行过程中风险内容理解功能的稳定运行，并能设计体系化的响应、迭代、升级方案，保证方案全生命周期的稳定性 4、探索和拥抱多模态大模型技术，跟进当前AI发展最前沿，探索&挖掘大模型能力，应用到广告/短视频等业务

1、根据内容安全、广告法、业务质量等要求，结合广告业务特性进行风险分析，设计适配业务发展要求的解决方案并推动落地； 2、基于业务海量图、文、音、视等内容，和用户行为、关系等数据，结合多模态内容理解认知，研发综合解决方案，解决实际业务问题； 3、保障业务运行过程中风险内容理解功能的稳定运行，并能设计体系化的响应、迭代、升级方案，保证方案全生命周期的稳定性； 4、拥抱当前AI发展前沿，探索多模态大模型技术，通过研发领域大模型、AI Agent、Copilot等技术，推动大模型在业务上的应用落地。

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。