蚂蚁金服蚂蚁集团-端智能agent安全策略专家-平台风险管理

我们是快手商业化反作弊算法团队，致力于打造极致安全感的广告环境，守护平台与广告主的核心利益。我们依托海量数据，融合AI与大数据技术，持续与黑灰产进行智能化攻防对抗。在这里，你不仅是算法专家，更是广告安全健康的守门人，与业界顶尖工程师共同推进AI驱动的风控创新 你将参与的技术领域包括： - 异常/离群点检测（Anomaly / Outlier Detection） - 半监督 / 无监督学习（Semi-supervised / Unsupervised Learning） - 大规模图挖掘（Large Scale Graph Mining） - 智能体技术（AI Agent） 加入我们，你将亲历： 1、前沿攻防 · 技术探索：深度介入亿级用户行为数据，揭秘广告行业多元作弊手法。以创新的Anomaly Detection、Graph Mining 等模型为“武器”，打造高效精准的反作弊攻防体系，让作弊无所遁形； 2、智能风控 · 体系构建：主导智能化风控指标和监控体系的搭建，实时感知风险动态。通过Data-Driven Decision Making，让算法驱动每一次业务进化； 3、极致算法 · 持续进化：持续打磨算法性能，专注模型精准率、召回率与处理效率的极致提升。攻克高并发、复杂商业场景下的算法稳定性与可靠性难题； 4、行业先锋 · 技术引领：紧跟AI Agent、Graph Mining等前沿技术，探索最前沿的反作弊风控解决方案。持续技术创新，推动公司风控能力领跑行业。

团队介绍：字节跳动剪映研发团队，主要支持剪映、醒图、Faceu 等多款国内外产品的研发工作，业务覆盖多元化影像创作场景，截止2021年6月，相关产品多次登顶国内外App Store 免费应用榜第一，并继续保持高速增长。加入我们，一起打造全球最受用户欢迎的影像创作产品。 课题介绍： 1）课题背景： 1、数字化营销时代，企业对高质量、多样化营销素材的需求呈爆发式增长。从社交媒体图文到短视频广告，从个性化推荐文案到多模态互动内容，营销场景的复杂化与用户需求的碎片化对素材生成效率、创意水平和精准度提出了更高要求。传统依赖人工策划与设计的模式成本高、周期长，难以满足实时化、动态化、规模化的业务需求。尽管生成式AI（AIGC）技术（如GPT等）已在文本、图像生成领域取得突破，但在营销场景中仍面临创意适配性差、多模态协同能力弱、品牌一致性难保障等瓶颈。本课题旨在研发“创作领域Agent”，通过智能技术实现从策略洞察到内容生产的全链路自动化，推动营销效率与效果的革命性升级。 2、随着大语言模型、多模态模型等大模型的成熟，通过视觉理解、语音识别、文本生成等AI大模型能力，提升视频剪辑效率，基于创作者的需求和创意，高效的创作出炫酷、个性化的视频成为了可能。当前行业虽已有部分智能剪辑工具，但大多局限于规则化操作，成片或缺乏对用户意图的理解，效果同质化，或缺乏成片逻辑与情感，机械堆砌素材。 本课题旨在研究适合视频剪辑的大模型技术，结合剪映平台的强大剪辑能力和效果，打造一个智能剪辑的智能体（Agent），赋能自媒体内容生产、影视工业化、广告营销等场景。 2）课题挑战： 1、创意与商业价值的平衡：AI生成内容易陷入同质化，需突破算法在品牌调性理解、用户情感共鸣、营销目标对齐等方面的局限，确保创意兼具新颖性与商业转化价值。 2、多模态动态协同：文本、图像、视频等模态的生成需实现语义与风格的跨模态对齐，且需支持动态组合与实时迭代（如根据用户反馈即时优化素材）。 3、复杂场景泛化能力：营销场景高度细分（如电商促销、品牌故事、危机公关），Agent需具备上下文感知与领域迁移能力，避免“一刀切”生成策略。 4、计算效率与资源限制：高分辨率视觉素材生成、多版本AB测试等场景对算力需求极高，需优化模型轻量化与推理速度，满足企业级部署的可行性。 5、伦理与合规风险：需解决版权争议（如AI生成素材的版权归属）、内容安全（如虚假宣传、文化敏感性）等问题，构建可信可控的生成框架。 6、视频数据复杂性远超图片和文字，巨量的用户素材，要通过大模型去精准理解，并与图片、音频、文字等多模态特征统一，对多模态模型理解能力和推理优化，提出了极高要求。 7、大模型对素材编排和剪辑的结果，可能偏离用户真实意图，既要避免输出模板化、同质化，又要结合用户个性化和创意，在风格、节奏等维度上加入“人性化创意”。 8、大参数模型训练成本高，推理慢，如何通过模型优化、工程优化等手段，给移动端、PC等终端用户极致的体验，也是课题的一大挑战。 1、负责剪映CapCut的AI视频编辑方向的Agent模型训练与评测，使用SFT/RLHF/Post-training等技术对视频创作进行领域知识建模； 2、提升视频创作Agent大模型的增强模型和安全能力的指令遵从能力、提升Pre-trained Model在视频创作的能力，构建行业领先的视频创作专家的智能Agent。

团队介绍：字节跳动剪映研发团队，主要支持剪映、醒图、Faceu 等多款国内外产品的研发工作，业务覆盖多元化影像创作场景，截止2021年6月，相关产品多次登顶国内外App Store 免费应用榜第一，并继续保持高速增长。加入我们，一起打造全球最受用户欢迎的影像创作产品。 课题介绍： 1）课题背景： 1、数字化营销时代，企业对高质量、多样化营销素材的需求呈爆发式增长。从社交媒体图文到短视频广告，从个性化推荐文案到多模态互动内容，营销场景的复杂化与用户需求的碎片化对素材生成效率、创意水平和精准度提出了更高要求。传统依赖人工策划与设计的模式成本高、周期长，难以满足实时化、动态化、规模化的业务需求。尽管生成式AI（AIGC）技术（如GPT等）已在文本、图像生成领域取得突破，但在营销场景中仍面临创意适配性差、多模态协同能力弱、品牌一致性难保障等瓶颈。本课题旨在研发“创作领域Agent”，通过智能技术实现从策略洞察到内容生产的全链路自动化，推动营销效率与效果的革命性升级。 2、随着大语言模型、多模态模型等大模型的成熟，通过视觉理解、语音识别、文本生成等AI大模型能力，提升视频剪辑效率，基于创作者的需求和创意，高效的创作出炫酷、个性化的视频成为了可能。当前行业虽已有部分智能剪辑工具，但大多局限于规则化操作，成片或缺乏对用户意图的理解，效果同质化，或缺乏成片逻辑与情感，机械堆砌素材。 本课题旨在研究适合视频剪辑的大模型技术，结合剪映平台的强大剪辑能力和效果，打造一个智能剪辑的智能体（Agent），赋能自媒体内容生产、影视工业化、广告营销等场景。 2）课题挑战： 1、创意与商业价值的平衡：AI生成内容易陷入同质化，需突破算法在品牌调性理解、用户情感共鸣、营销目标对齐等方面的局限，确保创意兼具新颖性与商业转化价值。 2、多模态动态协同：文本、图像、视频等模态的生成需实现语义与风格的跨模态对齐，且需支持动态组合与实时迭代（如根据用户反馈即时优化素材）。 3、复杂场景泛化能力：营销场景高度细分（如电商促销、品牌故事、危机公关），Agent需具备上下文感知与领域迁移能力，避免“一刀切”生成策略。 4、计算效率与资源限制：高分辨率视觉素材生成、多版本AB测试等场景对算力需求极高，需优化模型轻量化与推理速度，满足企业级部署的可行性。 5、伦理与合规风险：需解决版权争议（如AI生成素材的版权归属）、内容安全（如虚假宣传、文化敏感性）等问题，构建可信可控的生成框架。 6、视频数据复杂性远超图片和文字，巨量的用户素材，要通过大模型去精准理解，并与图片、音频、文字等多模态特征统一，对多模态模型理解能力和推理优化，提出了极高要求。 7、大模型对素材编排和剪辑的结果，可能偏离用户真实意图，既要避免输出模板化、同质化，又要结合用户个性化和创意，在风格、节奏等维度上加入“人性化创意”。 8、大参数模型训练成本高，推理慢，如何通过模型优化、工程优化等手段，给移动端、PC等终端用户极致的体验，也是课题的一大挑战。 1、负责剪映CapCut的AI视频编辑方向的Agent模型训练与评测，使用SFT/RLHF/Post-training等技术对视频创作进行领域知识建模； 2、提升视频创作Agent大模型的增强模型和安全能力的指令遵从能力、提升Pre-trained Model在视频创作的能力，构建行业领先的视频创作专家的智能Agent。

团队介绍：字节跳动剪映研发团队，主要支持剪映、醒图、Faceu 等多款国内外产品的研发工作，业务覆盖多元化影像创作场景，截止2021年6月，相关产品多次登顶国内外App Store 免费应用榜第一，并继续保持高速增长。加入我们，一起打造全球最受用户欢迎的影像创作产品。 课题介绍： 1）课题背景： 1、数字化营销时代，企业对高质量、多样化营销素材的需求呈爆发式增长。从社交媒体图文到短视频广告，从个性化推荐文案到多模态互动内容，营销场景的复杂化与用户需求的碎片化对素材生成效率、创意水平和精准度提出了更高要求。传统依赖人工策划与设计的模式成本高、周期长，难以满足实时化、动态化、规模化的业务需求。尽管生成式AI（AIGC）技术（如GPT等）已在文本、图像生成领域取得突破，但在营销场景中仍面临创意适配性差、多模态协同能力弱、品牌一致性难保障等瓶颈。本课题旨在研发“创作领域Agent”，通过智能技术实现从策略洞察到内容生产的全链路自动化，推动营销效率与效果的革命性升级。 2、随着大语言模型、多模态模型等大模型的成熟，通过视觉理解、语音识别、文本生成等AI大模型能力，提升视频剪辑效率，基于创作者的需求和创意，高效的创作出炫酷、个性化的视频成为了可能。当前行业虽已有部分智能剪辑工具，但大多局限于规则化操作，成片或缺乏对用户意图的理解，效果同质化，或缺乏成片逻辑与情感，机械堆砌素材。 本课题旨在研究适合视频剪辑的大模型技术，结合剪映平台的强大剪辑能力和效果，打造一个智能剪辑的智能体（Agent），赋能自媒体内容生产、影视工业化、广告营销等场景。 2）课题挑战： 1、创意与商业价值的平衡：AI生成内容易陷入同质化，需突破算法在品牌调性理解、用户情感共鸣、营销目标对齐等方面的局限，确保创意兼具新颖性与商业转化价值。 2、多模态动态协同：文本、图像、视频等模态的生成需实现语义与风格的跨模态对齐，且需支持动态组合与实时迭代（如根据用户反馈即时优化素材）。 3、复杂场景泛化能力：营销场景高度细分（如电商促销、品牌故事、危机公关），Agent需具备上下文感知与领域迁移能力，避免“一刀切”生成策略。 4、计算效率与资源限制：高分辨率视觉素材生成、多版本AB测试等场景对算力需求极高，需优化模型轻量化与推理速度，满足企业级部署的可行性。 5、伦理与合规风险：需解决版权争议（如AI生成素材的版权归属）、内容安全（如虚假宣传、文化敏感性）等问题，构建可信可控的生成框架。 6、视频数据复杂性远超图片和文字，巨量的用户素材，要通过大模型去精准理解，并与图片、音频、文字等多模态特征统一，对多模态模型理解能力和推理优化，提出了极高要求。 7、大模型对素材编排和剪辑的结果，可能偏离用户真实意图，既要避免输出模板化、同质化，又要结合用户个性化和创意，在风格、节奏等维度上加入“人性化创意”。 8、大参数模型训练成本高，推理慢，如何通过模型优化、工程优化等手段，给移动端、PC等终端用户极致的体验，也是课题的一大挑战。 1、负责剪映CapCut的AI视频编辑方向的Agent模型训练与评测，使用SFT/RLHF/Post-training等技术对视频创作进行领域知识建模； 2、提升视频创作Agent大模型的增强模型和安全能力的指令遵从能力、提升Pre-trained Model在视频创作的能力，构建行业领先的视频创作专家的智能Agent。