主分类：计算机视觉与图像感知算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"company_description": "快手是内容社区与技术平台公司，业务覆盖短视频、直播、电商、本地生活与 AI 应用。"
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"responsibilities": "风控算法工程师（可灵AI）\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D14276\n发布时间：2026-09-08\n\n岗位职责\n1、参与可灵业务风控视觉算法方向的核心研发工作。该岗位聚焦可灵核心产品在图像、视频等多模态内容场景下的风险识别与治理能力建设，围绕可灵核心产品（包括面向 C 端和 P 端消费者的可灵 AI 平台 https://klingai.com、对应的覆盖多个移动平台的端上应用 “可灵 AI”，以及面向 B 端客户的 OpenAPI 等）开展风控 CV 算法研发与工程落地，保障业务在快速发展过程中的内容安全、业务安全与稳定运行；\n2、岗位职责覆盖风险视觉理解、识别模型研发、数据体系建设、策略协同与线上效果优化，完成风控算法研发任务和交付上线，持续提升风险内容识别的准确率、召回率、实时性、泛化能力与可解释性；\n3、主动发现并分析业务中的新型风险、对抗样本、识别盲区与系统瓶颈，并推动能力迭代和治理优化；\n4、深入参与需求收集、风险调研与机制设计环节，并抽象为可落地的算法方案、评估体系和系统能力，设计并执行产品特性与风控能力落地。\n\n任职要求\n1、热爱技术和算法研究工作，对视觉理解与风险识别问题有持续钻研兴趣，具备强烈的风险意识、安全意识和责任心；具备良好的团队协作精神和使命感，能够适应 AI 领域快速变化的节奏并持续学习提升；\n2、具备扎实的计算机视觉、机器学习和深度学习基础，熟悉图像分类、目标检测、分割、OCR、视频理解、表征学习等常见方法；具备扎实的数据结构、算法、概率统计、数据库、操作系统基础；\n3、具备内容安全、视觉风控、违规内容识别、视频审核、图像审核或相关方向项目经验，能够结合业务场景完成样本构建、数据清洗、特征设计、模型训练、离线评估与在线迭代；\n4、熟悉至少一种主流算法开发语言，如 Python、Java 等，熟悉 PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架，具备较强的工程实现能力；能够将视觉算法能力稳定落地到线上系统，兼顾效果收益、推理时延、资源成本、鲁棒性与可维护性；\n5、对复杂视觉风险和对抗问题有较强理解，能够围绕误杀、漏放、分布漂移、内容变体绕过、跨模态干扰、模型退化等问题开展分析与优化；在高稳定性、高可用风控链路建设方面有实践经验和方法论沉淀；\n6、熟练掌握 AI 辅助开发的链路，思路开阔，能够快速学习并利用智能化手段提升数据分析、实验验证、模型迭代、代码质量与算法研发效率，并掌握与 AI 协作共同开发的方法。",
"requirements_text": "风控算法工程师（可灵AI）\n\n基础信息\n招聘类型：社招\n职位类别：J0011\n工作地点：Beijing\n所属部门：D14276\n发布时间：2026-09-08\n\n岗位职责\n1、参与可灵业务风控视觉算法方向的核心研发工作。该岗位聚焦可灵核心产品在图像、视频等多模态内容场景下的风险识别与治理能力建设，围绕可灵核心产品（包括面向 C 端和 P 端消费者的可灵 AI 平台 https://klingai.com、对应的覆盖多个移动平台的端上应用 “可灵 AI”，以及面向 B 端客户的 OpenAPI 等）开展风控 CV 算法研发与工程落地，保障业务在快速发展过程中的内容安全、业务安全与稳定运行；\n2、岗位职责覆盖风险视觉理解、识别模型研发、数据体系建设、策略协同与线上效果优化，完成风控算法研发任务和交付上线，持续提升风险内容识别的准确率、召回率、实时性、泛化能力与可解释性；\n3、主动发现并分析业务中的新型风险、对抗样本、识别盲区与系统瓶颈，并推动能力迭代和治理优化；\n4、深入参与需求收集、风险调研与机制设计环节，并抽象为可落地的算法方案、评估体系和系统能力，设计并执行产品特性与风控能力落地。\n\n任职要求\n1、热爱技术和算法研究工作，对视觉理解与风险识别问题有持续钻研兴趣，具备强烈的风险意识、安全意识和责任心；具备良好的团队协作精神和使命感，能够适应 AI 领域快速变化的节奏并持续学习提升；\n2、具备扎实的计算机视觉、机器学习和深度学习基础，熟悉图像分类、目标检测、分割、OCR、视频理解、表征学习等常见方法；具备扎实的数据结构、算法、概率统计、数据库、操作系统基础；\n3、具备内容安全、视觉风控、违规内容识别、视频审核、图像审核或相关方向项目经验，能够结合业务场景完成样本构建、数据清洗、特征设计、模型训练、离线评估与在线迭代；\n4、熟悉至少一种主流算法开发语言，如 Python、Java 等，熟悉 PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架，具备较强的工程实现能力；能够将视觉算法能力稳定落地到线上系统，兼顾效果收益、推理时延、资源成本、鲁棒性与可维护性；\n5、对复杂视觉风险和对抗问题有较强理解，能够围绕误杀、漏放、分布漂移、内容变体绕过、跨模态干扰、模型退化等问题开展分析与优化；在高稳定性、高可用风控链路建设方面有实践经验和方法论沉淀；\n6、熟练掌握 AI 辅助开发的链路，思路开阔，能够快速学习并利用智能化手段提升数据分析、实验验证、模型迭代、代码质量与算法研发效率，并掌握与 AI 协作共同开发的方法。",
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"Python",
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