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集团安全部-内容安全大模型算法-商品合规大模型（杭州）
集团安全部-内容安全大模型算法-商品合规大模型（杭州）
发布于 34 分钟前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Nlp
Odps
Prompt Engineering
Pytorch
Rag
内容安全
多模态理解
大模型算法
知识图谱
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
顶尖大厂、前沿AI技术栈、高薪资高成长，但工作强度大、WLB较弱
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.0万
比AI算法中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 4870 个在招 · 其中AI算法 68 个
市场机会
选择面较广
杭州 · AI算法 · 73 个在招
职位详情
关于这个职位
负责构建内容安全与商品合规的大模型识别链路，通过大小模型协同及多模态技术攻坚强对抗变异风险
主导知识本体建设与AGI自动化流程，建立评测机制并支撑各业务线（如闲鱼、出海）的风险防控落地
最低要求
计算机、人工智能、数学、信息安全等相关专业本科及以上学历，2 年以上算法相关经验
扎实的机器学习与深度学习功底，熟练使用 PyTorch / TensorFlow，工程实现与数据分析能力可靠
在以下至少一个方向有实际落地经验：多模态理解（图文视频）、细粒度视觉感知与目标检测、NLP 文本表征与检索、异常检测或风控反欺诈
熟悉大模型技术栈：Prompt 工程、SFT / RLHF / DPO、蒸馏、RAG 与 Agent 架构，有垂直领域模型训练与上线经验者优先
具备大规模数据处理能力，熟悉 ODPS / Spark 等离线计算与向量检索，关注推理成本与时效
风险与合规意识强，理解监管要求，对涉政、敏感信息有基本判断力
能适应突发风险事件的快速响应节奏
逻辑严谨，能把模糊的业务标准拆解为可评测、可归因的算法问题
沟通与跨团队协作能力良好
工作职责
建设大小模型协同的主控识别链路：小模型圈流 + 数据驱动大模型 + 知识驱动大模型，把风险识别能力做到风险点粒度，提升完结占比
攻坚强对抗变异：同音/形近/拆字/缩写、上下文违规、知识组合、隐晦表达，以及打码、遮挡、小目标、AIGC 生成等低可见度风险形态
推进统一表征落地：以文本表征替代基于 DSL 的关键词范式，探索图像 ALL-in-One 表征，收敛烟囱式小模型，提升圈流召回并控制算力成本
负责知识与本体建设：名录、出版物、事件、国别化风险知识的自动生产、T+1 存量回捞与主动防控，支撑运营在知识点上配置策略
参与 AGI 链路建设：知识生产 AGI、商品 SLA-AGI、举报漏防止血 AGI，实现漏防归因到策略配置的端到端自动化
建立评测与对抗机制：风险点基准集、蓝军对抗样本、轻量自动化评测，替代依赖人工抽检的效果验收
支撑重点专项与场景：一号专班与重大活动保障、闲鱼、高德、出海多站点冷启动，完成风险冷启动与 SLA 交付
与业务、运营、审核、法务协同，对齐监管要求与风险标准，推动能力在真实业务中放量并兑现到人月与账单
优先资格
有内容安全、商品合规、知产或审核算法相关经验
有知识图谱 / 本体建模、GraphRAG、知识自动生产经验
有蓝军对抗、评测基准建设、因果推断或 A/B 实验经验
有多语种、跨地域合规或出海业务经验
顶会论文、技术专利、开源贡献或竞赛获奖
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托阿里庞大业务生态，数据资源丰富，影响力巨大
- 团队技术氛围浓厚，成长空间广阔
- 业务指标导向明显，需平衡技术理想与商业落地效率
- 跨部门协作复杂，沟通成本高
缺点 / 挑战
- 接触业界最前沿的大模型与安全结合场景，技术挑战性强
- 需应对高强度的对抗性攻击与突发风险事件，工作压力较大
- 追求技术深度与挑战、抗压能力强、希望在大平台发挥影响力的资深算法工程师
角色解读
- 可向AI安全首席科学家、算法架构师方向发展，或转型负责更大规模的平台安全治理与技术战略规划
- 构建基于大模型的内容安全与商品合规识别系统，处理多模态风险数据
- 设计大小模型协同架构，优化对抗样本识别与知识本体建设
- 建立自动化评测体系，支撑各业务线的风险防控SLA
- 精通PyTorch/TensorFlow及大模型微调技术（SFT/RLHF/RAG）
- 具备多模态理解、NLP文本表征或风控算法落地经验
- 熟悉大规模数据处理工具（ODPS/Spark），具备极强的工程实现与问题分析能力
申请策略
- 准备详细的项目复盘，特别是如何解决长尾难点和对抗攻击的案例
- 展现对业务价值的理解，而不仅仅是技术指标
- 突出大模型在垂直领域（如安全、风控）的落地案例，强调性能优化与成本控制成果
- 展示多模态处理、知识图谱构建或对抗样本生成的具体项目经验
- 深入掌握LLM微调技术（LoRA, P-Tuning等）及RAG架构优化
- 补充大规模分布式训练与推理加速相关知识
- 了解内容安全法律法规与合规标准
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目
- 重点阐述技术选型的理由、遇到的核心难点及解决方案、最终带来的业务价值（如召回率提升、成本降低）
- 请介绍你在大模型微调或RAG方面的具体实践与优化思路
- 如何设计一套有效的对抗样本生成与评测体系？
- 在多模态内容安全场景中，如何处理图文不一致或隐晦违规内容？
- 如何平衡模型精度与推理成本/时效性？
- 复习深度学习基础与大模型最新进展（如Transformer变体、Agent架构）
- 准备1-2个完整的技术项目案例，涵盖数据清洗、模型训练、评估部署全流程
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
作为上市巨头企业的核心算法岗，薪资处于行业顶尖水平，福利体系完善，稳定性较高。
薪资信号偏高 (3.0千–5.0万/月)
成长发展
90较高
涉及AGI、大模型前沿技术与知识图谱等尖端领域，技术成长空间极大，能接触海量数据与复杂场景。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、PyTorch、TensorFlow、RAG、Agent、SFT、RLHF、DPO、多模态、知识图谱、GraphRAG
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂核心研发岗，通常工作强度较大，需适应突发风险事件的快速响应，WLB相对一般。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
70中等
工作内容关乎平台生态安全与合规，具有明确的社会价值与责任感，但属于企业内部职能支持。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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