主分类：平台治理与风险运营
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_title": "短剧机审标准运营-CQC",
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"job_category": "运营"AI生成
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"degree": "本科及以上学历",
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"responsibilities": "1、负责红果短剧真人剧、AI剧方向的机审标准建设，结合大模型理解能力，构建适配机审的标准框架，推动人审标准向模型可理解、可执行的结构化规范升级；\n2、通过对复杂风险案例的挖掘、归因与抽象提炼，将人审标准转化为可被机审系统识别的规则、特征与Prompt表达，并协同算法、模型运营、标注等团队优化模型效果，产出高质量的机审执行标准；\n3、根据人审标准变更、风险风向、新型违规案例及模型误判样本，及时迭代机审标准，保障机审标准与人审标准同步更新；\n4、跟进机审标准上线后的模型效果数据，围绕准召表现、漏放/误伤案例进行分析，从内容理解维度定位标准表达、特征拆解或Prompt设计问题，输出并落地迭代方案，持续提升人审/机审一致性与模型准确率。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，2年及以上内容质量标准、策略或大模型应用相关工作经验，有内容标准体系搭建、机审规则优化经验者优先；\n2、对内容安全与内容生态有较好理解，熟悉视频类内容质量把控逻辑，了解真人剧、AI剧等短剧体裁特点，对内容风险具备基本判断能力；\n3、具备扎实的抽象能力与写作能力，能够将复杂业务规则拆解为清晰的判断条件、风险特征和执行口径，并转化为大模型可理解的结构化逻辑；\n4、具备良好的数据分析和案例归因能力，能够结合准召数据、漏放/误伤样本、标注结果等定位标准问题，并使用数据分析平台、大模型等工具推动标准优化；\n5、有与算法、模型运营、标注、人审或产品团队协作推进模型迭代的经验，能够准确表达标准需求、反馈模型问题，并推动迭代方案落地。",
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"数据分析",
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"fulltext": "短剧机审标准运营-CQC\n职位描述\n1、负责红果短剧真人剧、AI剧方向的机审标准建设，结合大模型理解能力，构建适配机审的标准框架，推动人审标准向模型可理解、可执行的结构化规范升级；\n2、通过对复杂风险案例的挖掘、归因与抽象提炼，将人审标准转化为可被机审系统识别的规则、特征与Prompt表达，并协同算法、模型运营、标注等团队优化模型效果，产出高质量的机审执行标准；\n3、根据人审标准变更、风险风向、新型违规案例及模型误判样本，及时迭代机审标准，保障机审标准与人审标准同步更新；\n4、跟进机审标准上线后的模型效果数据，围绕准召表现、漏放/误伤案例进行分析，从内容理解维度定位标准表达、特征拆解或Prompt设计问题，输出并落地迭代方案，持续提升人审/机审一致性与模型准确率。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，2年及以上内容质量标准、策略或大模型应用相关工作经验，有内容标准体系搭建、机审规则优化经验者优先；\n2、对内容安全与内容生态有较好理解，熟悉视频类内容质量把控逻辑，了解真人剧、AI剧等短剧体裁特点，对内容风险具备基本判断能力；\n3、具备扎实的抽象能力与写作能力，能够将复杂业务规则拆解为清晰的判断条件、风险特征和执行口径，并转化为大模型可理解的结构化逻辑；\n4、具备良好的数据分析和案例归因能力，能够结合准召数据、漏放/误伤样本、标注结果等定位标准问题，并使用数据分析平台、大模型等工具推动标准优化；\n5、有与算法、模型运营、标注、人审或产品团队协作推进模型迭代的经验，能够准确表达标准需求、反馈模型问题，并推动迭代方案落地。\n1、负责红果短剧真人剧、AI剧方向的机审标准建设，结合大模型理解能力，构建适配机审的标准框架，推动人审标准向模型可理解、可执行的结构化规范升级；\n2、通过对复杂风险案例的挖掘、归因与抽象提炼，将人审标准转化为可被机审系统识别的规则、特征与Prompt表达，并协同算法、模型运营、标注等团队优化模型效果，产出高质量的机审执行标准；\n3、根据人审标准变更、风险风向、新型违规案例及模型误判样本，及时迭代机审标准，保障机审标准与人审标准同步更新；\n4、跟进机审标准上线后的模型效果数据，围绕准召表现、漏放/误伤案例进行分析，从内容理解维度定位标准表达、特征拆解或Prompt设计问题，输出并落地迭代方案，持续提升人审/机审一致性与模型准确率。\n1、本科及以上学历，2年及以上内容质量标准、策略或大模型应用相关工作经验，有内容标准体系搭建、机审规则优化经验者优先；\n2、对内容安全与内容生态有较好理解，熟悉视频类内容质量把控逻辑，了解真人剧、AI剧等短剧体裁特点，对内容风险具备基本判断能力；\n3、具备扎实的抽象能力与写作能力，能够将复杂业务规则拆解为清晰的判断条件、风险特征和执行口径，并转化为大模型可理解的结构化逻辑；\n4、具备良好的数据分析和案例归因能力，能够结合准召数据、漏放/误伤样本、标注结果等定位标准问题，并使用数据分析平台、大模型等工具推动标准优化；\n5、有与算法、模型运营、标注、人审或产品团队协作推进模型迭代的经验，能够准确表达标准需求、反馈模型问题，并推动迭代方案落地。",
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