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字节跳动
风控算法工程师-抖音直播
立即应聘

风控算法工程师-抖音直播

发布于 大约 6 小时前

普通员工/个人贡献者

北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
机器学习
深度学习
PyTorch
TensorFlow
LLM
VLM
RLHF
反作弊
风控
图模型

AI 估算 · 30k–55k

高级算法工程师,字节跳动平台,技术栈前沿,薪资竞争力强,市场行情中上水平。

职位详情

关于这个职位

该职位负责字节跳动抖音直播风控算法的设计与优化,通过表征学习、图模型、深度学习等技术提升问题发现效率,快速阻断风险,优化直播生态

你将分析海量直播内容和用户行为数据,利用大模型、多模态等技术深化用户理解,并创新算法体系,打造业界领先的直播风控方案

最低要求

扎实的机器学习与深度学习基础,具备大规模模型研发经验,熟悉LLM、VLM、RLHF等相关技术

有较强的工程实现能力和代码调优能力,熟练掌握PyTorch或TensorFlow
具备跨团队沟通和项目推动能力,能在复杂场景下提出创新解决方案并落地

工作职责

参与字节跳动直播风控算法的设计与优化,为每一位用户、主播保驾护航

通过表征学习、图模型、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术,提升问题发现的效率,从而快速阻断风险,优化直播生态各项指标
挖掘和分析海量直播内容和用户行为数据,利用大模型、多模态等技术持续提升对用户的理解
结合直播业务特性,进行模型和算法创新,打造业界领先的直播风控算法体系

优先资格

具有反作弊或安全策略相关经验,对黑灰产对抗有一定了解者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 使用最前沿的AI技术(LLM、多模态),积累顶尖算法经验
  • 字节跳动平台薪资福利优厚,技术氛围浓厚,晋升空间大
  • 需要掌握多种技术栈(深度学习、图模型、大模型),学习曲线陡峭
  • 适合有扎实算法基础、对安全风控有热情、渴望在大型业务场景中快速成长的技术型人才

缺点 / 挑战

  • 深度参与抖音直播核心业务,数据量和挑战巨大,技术成长快
  • 风控场景对实时性和准确性要求极高,工作压力较大
  • 对抗黑灰产需要持续迭代,面临长期攻防挑战

角色解读

  • 技术纵深发展:从风控算法专家晋升为技术负责人,带领团队攻关核心难题
  • 业务横向扩展:深入理解直播业务后,可转岗至推荐、广告等算法团队
  • 管理路线:积累项目经验后,可晋升为技术经理或风控团队负责人
  • 设计和优化抖音直播的风控算法,通过图模型、深度学习等识别并阻断风险行为
  • 分析海量直播数据和用户行为,利用大模型和多模态技术提升对用户的理解
  • 协同跨团队推动算法创新和落地,持续优化直播生态指标
  • 扎实的机器学习和深度学习基础,熟悉LLM、VLM、RLHF等前沿技术
  • 熟练使用PyTorch或TensorFlow,具备大规模模型研发和工程调优能力
  • 优秀的跨团队沟通和项目推动能力,能在复杂场景下提出创新方案

申请策略

  • 面试前准备一个完整的风控或安全相关的技术方案,展示系统思考能力
  • 关注字节跳动技术博客和论文,了解团队技术方向
  • 突出大规模机器学习模型研发经验,尤其是LLM或多模态项目
  • 强调工程实现能力,如PyTorch/TensorFlow优化、模型部署等
  • 展示反作弊或安全相关项目成果,说明对抗黑灰产的经验
  • 补充LLM、VLM、RLHF的实践知识,可以跑通开源项目
  • 加强图神经网络和迁移学习等技术的掌握
  • 了解直播业务常见风险类型及对抗策略

面试指南

  • STAR法则:描述情境、任务、行动和结果,突出技术难点和创新点
  • 结构化思维:从数据、特征、模型、部署、迭代等维度全面分析
  • 先给出整体方案,再深入到具体技术细节,展示工程与算法平衡能力
  • 请详细说明你参与过的一个大规模机器学习模型设计、训练和部署的全流程
  • 如何利用LLM来检测直播中的违规内容?有哪些挑战?
  • 设计一个实时风控系统,需要拦截直播间的异常刷单行为,你会如何做?
  • 如何应对黑灰产利用生成式AI进行的新型攻击?
  • 你对图模型和用户行为建模的理解,请举例说明

匹配度报告

72
综合匹配度

字节跳动抖音直播核心风控算法岗,前沿技术栈,高薪高压,成长迅速。

适合人群
最适合追求技术快速成长和丰厚回报,能接受高强度工作的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值70

薪资福利匹配

85较高

字节跳动薪资水平位于行业前25%,年终奖和股票期权丰厚,补偿性动机满足度高。

薪资信号未披露(AI估算:30K-55K/月)

成长发展匹配

95较高

JD明确要求前沿技术(LLM、VLM、RLHF),团队技术积累深厚,成长空间极大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、VLM、RLHF、深度学习、图模型
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

北京字节跳动核心部门通常工作强度较大,JD未提及弹性工作或远程,生活化动机满足度低。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

直播风控对平台安全和用户体验有直接正面影响,行业处于高速增长,有一定意义感。

行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号为每一位用户、主播保驾护航
创新程度积极采用新技术
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