岗位职责
- 参与B站图文互动场景的内容安全多模态大模型研发，负责大模型后训练（SFT、对齐）、垂域适配相关工作，覆盖评论、动态、图文、私信等互动内容的违规识别需求。
- 针对海量图文互动内容做多模态语义挖掘与风险识别，优化违规变体召回、边界案例判罚效果，落地到内容安全机审体系，提升审核效率与社区安全水位。
- 跟进内容安全大模型的前沿技术进展，结合B站社区特色开展技术预研与落地验证。
职位要求
- 熟悉多模态大模型、内容安全相关基础理论，了解大模型后训练（监督微调、偏好对齐）的基本原理；
- 具备扎实的算法与编码能力，有图文分类、违规识别、多模态理解等相关项目经验；
- 熟练使用PyTorch等深度学习框架，有大模型训练实践经验优先；
- 具备良好的逻辑分析能力与沟通协作意识；
- 可实习半年及以上，每周到岗不少于4天。 加分项 a. 有大模型后训练、多模态大模型垂域优化的实战经验； b. 在ACL/EMNLP/CVPR/AAAI等相关领域顶会发表论文； c. 熟悉B站社区生态，了解图文、评论、动态等互动内容文化。
