微信安全-内容理解算法高级工程师-商业化审核

审核模型研发与迭代：负责商业化投流场景下内容审核模型的研发与持续优化，覆盖视频号短视频、视频号直播、公众号等多业务形态，构建涵盖文本、图像、视频、音频的多模态内容理解与违规识别算法体系；

审核策略体系搭建：基于业务场景与合规要求，设计并搭建分场景、分风险等级的审核策略框架，将审核规则与政策要求转化为可工程化落地的模型策略与规则引擎；

大模型应用落地：探索并落地LLM/VLM等大模型技术在广告内容审核场景的应用，包括但不限于语义理解、意图识别、Few-shot违规检测、多模态内容分析、审核规则自动生成等方向；

数据体系与评估闭环：构建审核模型的数据标注体系、评测基准与效果监控系统，建立模型效果→badcase分析→策略调优→模型迭代的完整闭环；

人机协同架构设计：设计机审与人审协同的技术架构，通过置信度分层、难例路由、主动学习等机制，在保障审核质量的前提下最大化机审覆盖率，降低人工审核成本；

跨团队技术协作：与策略运营、工程研发、产品、法务等团队紧密配合，推动算法能力从研发到上线的全链路落地，确保技术方案与业务目标对齐。

计算机科学、人工智能、数学、统计学、信息安全等相关专业，本科及以上学历； 2.3年以上内容安全、内容审核相关工作经验，有商业化广告审核场景经验者优先；

扎实的机器学习/深度学习基础，熟练掌握PyTorch/TensorFlow等主流框架，具备从数据处理到模型训练、评估、部署的全流程实战能力；

熟悉大模型（LLM/VLM）相关技术栈，有LoRA/P-Tuning微调、Prompt Engineering、RAG、Agent等实践经验者优先；

具备良好的数据敏感度和问题定位能力，能够通过数据分析驱动模型优化方向；

良好的团队协作和沟通能力，有较强的自驱力和责任心，能适应快节奏的工作环境。