岗位职责
- 负责内容安全领域的大模型算法研发与落地，构建面向国际及国内多场景（如商品审核、社区内容、直播电商等）的智能识别与风险防控体系；
- 设计并实现基于大模型的自动化审核系统，提升审核效率与准确率，支持高并发、低延迟的在线服务；
- 负责商品治理领域的风险防控算法研发与落地，面向数十亿级商品库，构建覆盖假货、侵权、山寨、劣质、滥发等核心场景的智能识别体系，通过大模型驱动的内容理解、行为建模与知识推理技术，提升风险识别准确率与自动化处置能力，保障消费者购物体验与权利人平台权益，支撑电商生态健康可持续发展；
- 探索大模型在内容理解、行为建模、团伙识别、跨语言语义分析等方向的应用，推动从传统规则/小模型向知识驱动AGI范式的演进；
- 构建可解释、可迭代的知识生产闭环，支撑风险感知、策略生成与防控标准动态更新；
- 参与大模型训练、微调、推理优化及部署全流程，提升模型在真实业务中的泛化能力与稳定性。
职位要求
学历背景：计算机、数学、统计学或相关专业硕士及以上学历，具备扎实的理论基础； 编程能力：熟练掌握 Python / Java / C++ 中至少一门语言，具备优秀的数据结构与算法功底； 机器学习基础：熟悉主流机器学习算法（如分类、聚类、序列模型、图神经网络等），了解深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）； 大模型经验：有大模型（LLM）在自然语言处理、内容理解、文本分类、异常检测等场景的实际应用经验者优先； 研究能力：具备优秀的分析与问题解决能力，熟悉数据挖掘、机器学习、信息检索、NLP、推荐系统、计算广告等领域，有相关研究成果者优先； 学术成果：在 SIGIR、SIGKDD、ICML、NeurIPS、WSDM、WWW、AAAI、CIKM、ACL、RecSys 等国际顶级会议或期刊发表过论文者优先； 竞赛经历：参加过 ACM、Kaggle、天池等数据挖掘或机器学习竞赛并取得优异成绩者优先； 开源贡献：参与过知名机器学习或大模型开源项目，并有显著贡献者优先； 沟通协作：具备良好的团队协作与跨部门沟通能力，能够独立承担复杂算法任务并推动落地。 加分项： 有内容安全、反作弊、虚假信息识别、舆论监测等相关项目经验； 熟悉强化学习、博弈论在安全对抗场景中的应用； 具备国别化审核、多语言理解、跨平台内容治理经验者优先； 对“大小模型协同”、“知识驱动AGI”、“自动化决策闭环”等前沿范式有深入理解。 我们提供： 参与行业领先的内容安全大模型体系建设； 面向全球监管合规与复杂业务场景的技术挑战； 强大的技术团队支持与资源投入，助力算法成果快速落地； 明确的职业发展路径与技术成长空间。
