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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:bytedance:7582812070758287669

内容安全算法工程师-TikTok业务风控

未披露 · 深圳 · 字节跳动

主分类:搜索推荐与业务决策算法研发
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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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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        "responsibilities": "团队介绍:TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。\n\nTikTok业务风控团队致力于保护 TikTok 的用户权益,包括但不限于内容消费者、创造者、商业客户等。我们通过建设高效的风控系统和智能的风控算法,提供端到端技术解决方案,以保证平台的健康与社区体验的真实性,为TikTok 业务保驾护航。\n\n1、风险识别与治理:负责TikTok直播场景下的生态安全及资金风控的算法体系建设;\n2、模型建设与优化:基于海量多模态数据(文本、图像、音频、行为序列),构建高精准度、低延迟的风险识别模型;\n3、对抗与应急响应:深入理解黑产攻击手段,通过数据分析与挖掘,快速响应新型风险,设计具备高鲁棒性的对抗策略;\n4、前沿技术落地:探索并应用Agentic AI(智能体)、LLM Post-training(大模型后训练) 及多模态预训练等技术,提升复杂风险场景下的自动化决策与推理能力。",
        "requirements_text": "1、本科及以上学历,计算机、数学、统计学或相关专业;\n2、拥有扎实的机器学习、深度学习理论基础,熟悉常用的分类、聚类、序列预测算法(如XGBoost、DeepFM、Transformer等);\n3、具备优秀的编码能力,熟练掌握Python/C++/Go中至少一门语言,熟悉TensorFlow/PyTorch等主流框架,有大规模分布式系统开发经验者优先;\n4、逻辑思维清晰,对数据敏感,对解决风控对抗问题充满热情,具备良好的沟通协作能力;\n5、加分项:\n1)Agentic AI实战经验:有基于LLM构建智能体(Agent)解决复杂任务规划、工具调用或自动化决策的经验;\n2)大模型调优能力:熟悉RLHF、SFT等Post-training技术,有将大模型应用于垂直领域(Vertical LLM)落地的成功案例;\n3)多模态算法专长:在多模态表示学习(Multimodal Representation Learning)、视频理解或跨模态检索方面有深入研究;\n4)行业经验:具有互联网社区内容风控、直播安全或反欺诈相关工作经验。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
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            "PyTorch",
            "TensorFlow",
            "机器学习",
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            "大语言模型",
            "智能体开发"
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        "preferred_qualifications": "3、具备优秀的编码能力,熟练掌握Python/C++/Go中至少一门语言,熟悉TensorFlow/PyTorch等主流框架,有大规模分布式系统开发经验者优先;5、加分项:",
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    "fulltext": "内容安全算法工程师-TikTok业务风控\n职位描述\n团队介绍:TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。\n\nTikTok业务风控团队致力于保护 TikTok 的用户权益,包括但不限于内容消费者、创造者、商业客户等。我们通过建设高效的风控系统和智能的风控算法,提供端到端技术解决方案,以保证平台的健康与社区体验的真实性,为TikTok 业务保驾护航。\n\n1、风险识别与治理:负责TikTok直播场景下的生态安全及资金风控的算法体系建设;\n2、模型建设与优化:基于海量多模态数据(文本、图像、音频、行为序列),构建高精准度、低延迟的风险识别模型;\n3、对抗与应急响应:深入理解黑产攻击手段,通过数据分析与挖掘,快速响应新型风险,设计具备高鲁棒性的对抗策略;\n4、前沿技术落地:探索并应用Agentic AI(智能体)、LLM Post-training(大模型后训练) 及多模态预训练等技术,提升复杂风险场景下的自动化决策与推理能力。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历,计算机、数学、统计学或相关专业;\n2、拥有扎实的机器学习、深度学习理论基础,熟悉常用的分类、聚类、序列预测算法(如XGBoost、DeepFM、Transformer等);\n3、具备优秀的编码能力,熟练掌握Python/C++/Go中至少一门语言,熟悉TensorFlow/PyTorch等主流框架,有大规模分布式系统开发经验者优先;\n4、逻辑思维清晰,对数据敏感,对解决风控对抗问题充满热情,具备良好的沟通协作能力;\n5、加分项:\n1)Agentic AI实战经验:有基于LLM构建智能体(Agent)解决复杂任务规划、工具调用或自动化决策的经验;\n2)大模型调优能力:熟悉RLHF、SFT等Post-training技术,有将大模型应用于垂直领域(Vertical LLM)落地的成功案例;\n3)多模态算法专长:在多模态表示学习(Multimodal Representation Learning)、视频理解或跨模态检索方面有深入研究;\n4)行业经验:具有互联网社区内容风控、直播安全或反欺诈相关工作经验。\n团队介绍:TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台,我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间,让生活更美好。TikTok 在全球各地设有办公室,全球总部位于洛杉矶和新加坡,办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。\n\nTikTok业务风控团队致力于保护 TikTok 的用户权益,包括但不限于内容消费者、创造者、商业客户等。我们通过建设高效的风控系统和智能的风控算法,提供端到端技术解决方案,以保证平台的健康与社区体验的真实性,为TikTok 业务保驾护航。\n\n1、风险识别与治理:负责TikTok直播场景下的生态安全及资金风控的算法体系建设;\n2、模型建设与优化:基于海量多模态数据(文本、图像、音频、行为序列),构建高精准度、低延迟的风险识别模型;\n3、对抗与应急响应:深入理解黑产攻击手段,通过数据分析与挖掘,快速响应新型风险,设计具备高鲁棒性的对抗策略;\n4、前沿技术落地:探索并应用Agentic AI(智能体)、LLM Post-training(大模型后训练) 及多模态预训练等技术,提升复杂风险场景下的自动化决策与推理能力。\n1、本科及以上学历,计算机、数学、统计学或相关专业;\n2、拥有扎实的机器学习、深度学习理论基础,熟悉常用的分类、聚类、序列预测算法(如XGBoost、DeepFM、Transformer等);\n3、具备优秀的编码能力,熟练掌握Python/C++/Go中至少一门语言,熟悉TensorFlow/PyTorch等主流框架,有大规模分布式系统开发经验者优先;\n4、逻辑思维清晰,对数据敏感,对解决风控对抗问题充满热情,具备良好的沟通协作能力;\n5、加分项:\n1)Agentic AI实战经验:有基于LLM构建智能体(Agent)解决复杂任务规划、工具调用或自动化决策的经验;\n2)大模型调优能力:熟悉RLHF、SFT等Post-training技术,有将大模型应用于垂直领域(Vertical LLM)落地的成功案例;\n3)多模态算法专长:在多模态表示学习(Multimodal Representation Learning)、视频理解或跨模态检索方面有深入研究;\n4)行业经验:具有互联网社区内容风控、直播安全或反欺诈相关工作经验。",
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