快手
大模型运营
大模型运营
发布于 大约 19 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai评测
Prompt工程
Sql
内容审核
多模态模型
大模型
数据分析
评测方法
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿AI运营岗，成长性强，薪资有竞争力，但WLB信息不明。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
20K
比人工智能中位数低
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 2340 个在招 · 其中人工智能 30 个
市场机会
选择适中
成都 · 人工智能 · 20 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责快手广告智能审核场景下的AI评测体系建设，设计应用评测、模型评测和效果验收方案，并推动大模型在审核场景中的持续落地与优化
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、数据科学、统计学、广告风控、内容安全等相关专业优先
具备 AI 应用评测、模型评测、算法效果分析、数据分析、内容审核、风控策略或质量评估相关经验
熟悉大模型 / 多模态模型评测方法，理解准确率、召回率、精确率、F1、误杀率、漏放率、一致性、稳定性、鲁棒性等核心指标
具备 SQL、Python 等数据分析能力，能够完成数据提取、样本分析、指标计算和问题归因
具备较强的问题拆解、结构化表达和跨团队协作能力，能够推动评测结论转化为模型和业务优化动作
工作职责
负责广告智能审核运营场景下的 AI 评测体系建设，设计应用评测、模型评测和效果验收方案
建设评测指标、评测数据集、评测流程，持续衡量 AI 审核能力的准确性、稳定性、风险边界和业务收益
围绕广告内容审核场景，构建覆盖文本、图片、视频、落地页、资质、营销话术等内容的黄金标准评测集
分析 AI 审核链路中的误判、漏判、幻觉、规则冲突和边界 Case，推动算法、产品、工程和业务团队持续优化
将评测结论沉淀为审核策略、业务规则、Prompt 优化建议、产品需求和运营 SOP，推动大模型应用在审核场景中持续落地
根据广告审核场景的大模型应用需求，设计 Prompt 策略，开展实验与测试，并基于数据持续优化模型表现和应用效果
该岗位和策略算法、产品团队紧密配合，共同完成AI应用评估、模型评测等工作
优先资格
有广告审核、内容安全、商业化风控、反作弊、合规审核等业务经验
有大模型、多模态模型、AIGC 内容识别、Agent 应用等相关经验
熟悉自动化评测框架，了解规则评测、人工标注、模型裁判、对抗样本等方法
有评测平台、评测数据集、质检系统或审核辅助系统从 0 到 1 建设经验
具备工具化和自动化意识，能够结合 AI 工具或低代码方式，设计并搭建运营工具、Agent 应用、数据看板或可视化分析页面
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿大模型技术，技术成长空间大
- 在大型互联网公司平台，业务场景丰富，能快速积累经验
- 与算法、产品团队紧密合作，提升综合能力和行业视野
- 技术更新迅速，需要持续学习新方法和工具
- 跨团队协作和推动优化可能遇到沟通障碍
- 适合对AI技术感兴趣、具备数据分析和运营经验、希望在大公司平台成长并接受一定工作强度的求职者
缺点 / 挑战
- 评测工作要求细致，可能面临高强度压力
角色解读
- 可向AI产品经理方向发展，负责大模型应用的产品化
- 深耕内容安全或风控领域，成为技术专家或策略负责人
- 提升管理能力，带领评测或运营团队
- 设计和搭建广告智能审核场景下的AI评测体系，确保模型准确性和稳定性
- 分析AI审核中的误判、漏判等问题，推动跨团队优化
- 将评测结论转化为具体策略、规则和SOP，落地大模型应用
- 设计Prompt策略并进行实验测试，持续优化模型表现
- 熟练使用SQL、Python进行数据分析和指标计算
- 熟悉AI评测方法，理解准确率、召回率等核心指标
- 具备跨团队协作和问题拆解能力，推动结论转化为行动
- 了解大模型和多模态模型技术，特别是评测相关知识
申请策略
- 研究快手的广告业务和大模型应用现状，了解岗位背景
- 准备展示如何设计评测方案、处理边界案例和推动优化的具体例子
- 重点突出AI评测、模型效果分析或内容审核相关项目经验
- 详细展示使用SQL、Python进行数据分析和指标计算的技能
- 强调推动跨团队协作、将结论转化为业务优化的成功案例
- 如有内容安全、风控或大模型应用经验，应明确描述
- 学习并实践大模型评测框架（如自动化评测、人工标注等）
- 熟悉Prompt工程和AIGC内容识别相关技术
面试指南
- 使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）描述过去经验，突出数据分析和问题解决过程
- 结构化表达：先定义问题，再分析原因，最后给出具体优化方案和预期效果
- 强调数据驱动决策和跨团队沟通协作，展示推动力和结果导向
- 请描述你如何设计一个针对大模型的评测方案？
- 遇到AI审核中的误判案例，你会如何分析和推动解决？
- 如何将评测结论有效转化为审核策略或产品需求？
- 你熟悉哪些AI评测核心指标？请举例说明其应用
- 如何与算法、产品团队协作推动模型优化？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
75中等
公司为上市企业，薪资可能具有市场竞争力，但JD未明确提及具体福利。
薪资信号市场水准 (15K-25K/月)
成长发展
85较高
涉及前沿大模型和AI评测技术，技能成长和职业发展机会较多。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、多模态模型、AI评测、Prompt工程
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作模式未明确，可能以现场办公为主，WLB和加班信息不足。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
AI技术在广告审核中应用，有积极社会影响，行业处于高速增长赛道。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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