夸克智能信息-大安全标注平台产品-北京

1. 结合质量安全业务场景，主导AI技术方案设计，推动多模态模型、动态知识图谱、风险推理等技术的产品化落地； 2. 制定技术路线图，协调算法、数据、工程团队资源，确保项目从原型到部署的全生命周期管理； 3. 负责多模态消费者投诉数据（文本、图像、音视频）的语义识别、智能标注及关联分析，构建基于事件驱动的动态知识图谱； 4. 开发时序演化模型（如LSTM、Transformer）与因果推理技术，实现产品安全事件演化预测及潜在缺陷关联性分析； 5. 设计并优化风险预警算法，融合知识增强推理（如逻辑规则、图神经网络），提升预警准确性与可解释性，并进行云端模型部署； 6. 协助智能安全与风险预警平台的设计、实现，以及相关监控报警的开发，协助搭建交互系统； 7. 与产品、业务部门紧密沟通，挖掘AI赋能场景（如舆情感知、缺陷追溯，风险分析与风险预警），跟踪大模型、多智能体等技术前沿，探索其在质量安全领域的创新应用。

负责搭建并管理面向多模态视频领域大模型的全链路数据体系，包括数据评测、加工、合成与标注。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下： 1. 评测体系构建：主导多模态视频领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测与自动评测相结合的混合评估方案，搭建评测数据集、生产管线，建立与SOTA模型（GPT-4V、Claude、Gemini等）的对比评测机制，输出专业评测报告。 2. 数据链路架构：构建大规模多模态训练数据的全生命周期处理链路：采集→清洗→去重→质量筛选→格式标准化→安全过滤，搭建数据质量监控体系，建立数据价值评估模型，确保高信息密度数据的持续供给； 3. 标注规范与质量体系：制定细粒度多模态标注规范：图像详细描述、视频时序标注、跨模态对齐、复杂推理链标注等；建立分层质检机制：机器预检→人工抽检→专家终审，确保标注的质量；设计标注人员培训体系与能力认证标准，搭建领域专家标注团队。

负责搭建并管理面向语音领域大模型的全链路数据体系，包括数据评测、加工、合成与标注。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要包括以下： 1. 评测体系构建：主导音频领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测与自动评测相结合的混合评估方案，搭建评测数据集、生产管线，建立与SOTA模型的对比评测机制，输出专业评测报告。 2. 数据链路架构：构建大规模语音训练数据的全生命周期处理链路：采集→清洗→去重→质量筛选→格式标准化→安全过滤，搭建数据质量监控体系，建立数据价值评估模型，确保高信息密度数据的持续供给； 3. 标注规范与质量体系：制定细粒度多模态标注规范；建立分层质检机制确保标注的质量；设计标注人员培训体系与能力认证标准，搭建领域专家标注团队。

日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：抖音集团内容质量与数据服务平台（DOUYIN GROUP CONTENT QUALITY AND DATA SERVICE，简称CQC）是负责抖音集团今日头条、抖音、西瓜等产品内容安全与质量工作的团队，在各产品运营增长方面开展支持工作，为产品线提供数据服务的基础支持。平台下设内容质量中心、数据中心及运营支持中心，在全国10余个城市有业务分布。 1、联网模型迭代闭环：推动从数据定义到模型效果评估的执行，包括但不限于SFT、RM数据标注和生产、模型输出效果评测等； 2、联网模型产品运营：与算法团队、产品团队等密切协作，深度理解AI探索项目的特点，协助设计数据生产方案，提供策略优化建议； 3、联网模型数据运营：基于主流模型训练方法进行模型效果调优，通过Workflow、Agent自动化等手段为模型训练提供高精准数据，以提升模型表现。