岗位职责
- 建设大小模型协同的主控识别链路：小模型圈流 + 数据驱动大模型 + 知识驱动大模型，把风险识别能力做到风险点粒度，提升完结占比。
- 攻坚强对抗变异：同音/形近/拆字/缩写、上下文违规、知识组合、隐晦表达，以及打码、遮挡、小目标、AIGC 生成等低可见度风险形态。
- 推进统一表征落地：以文本表征替代基于 DSL 的关键词范式，探索图像 ALL-in-One 表征，收敛烟囱式小模型，提升圈流召回并控制算力成本。
- 负责知识与本体建设：名录、出版物、事件、国别化风险知识的自动生产、T+1 存量回捞与主动防控，支撑运营在知识点上配置策略。
- 参与 AGI 链路建设：知识生产 AGI、商品 SLA-AGI、举报漏防止血 AGI，实现漏防归因到策略配置的端到端自动化。
- 建立评测与对抗机制：风险点基准集、蓝军对抗样本、轻量自动化评测，替代依赖人工抽检的效果验收。
- 支撑重点专项与场景：一号专班与重大活动保障、闲鱼、高德、出海多站点冷启动，完成风险冷启动与 SLA 交付。
- 与业务、运营、审核、法务协同，对齐监管要求与风险标准，推动能力在真实业务中放量并兑现到人月与账单
职位要求
- 计算机、人工智能、数学、信息安全等相关专业本科及以上学历，2 年以上算法相关经验。
- 扎实的机器学习与深度学习功底，熟练使用 PyTorch / TensorFlow，工程实现与数据分析能力可靠。
- 在以下至少一个方向有实际落地经验：多模态理解（图文视频）、细粒度视觉感知与目标检测、NLP 文本表征与检索、异常检测或风控反欺诈。
- 熟悉大模型技术栈：Prompt 工程、SFT / RLHF / DPO、蒸馏、RAG 与 Agent 架构，有垂直领域模型训练与上线经验者优先。
- 具备大规模数据处理能力，熟悉 ODPS / Spark 等离线计算与向量检索，关注推理成本与时效。
- 风险与合规意识强，理解监管要求，对涉政、敏感信息有基本判断力；能适应突发风险事件的快速响应节奏。
- 逻辑严谨，能把模糊的业务标准拆解为可评测、可归因的算法问题；沟通与跨团队协作能力良好。 加分项
- 有内容安全、商品合规、知产或审核算法相关经验。
- 有知识图谱 / 本体建模、GraphRAG、知识自动生产经验。
- 有蓝军对抗、评测基准建设、因果推断或 A/B 实验经验。
- 有多语种、跨地域合规或出海业务经验。
- 顶会论文、技术专利、开源贡献或竞赛获奖。
