职位职责：
团队介绍：抖音内容理解团队负责抖音集团内容算法工作，业务覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、剪映等业务，承接业务在内容理解、LLM应用、新业务方向探索等方向的工作。技术上涵盖了CV，NLP，音频，LLM等算法方向。团队承载业务需求同时还负责底层基础算法技术，推动如基础预训练模型、视频生成等学术和专利相关工作，负责为抖音各个技术方向提供长期有深度的技术支撑。得益于抖音集团业务数量庞大的多模态业务数据和业务需求，团队能够有资源和机会去做出行业领先的技术创新，用最新的技术去改变影响用户和改变行业格局。

1、课题背景：随着大模型技术在多模态内容理解领域的突破，内容特征已逐渐替代传统ID特征成为推荐系统的核心驱动力。然而当前系统面临三重挑战：（1）内容深度解析需求：短视频、直播、评论等场景需要同时处理文本、图像、音频等多模态数据，且需建模用户长短期兴趣与跨领域行为；（2）动态安全威胁：评论区涌现多模态越狱攻击（如隐晦图文组合提示词），传统单模态审核无法应对复杂对抗场景；（3）跨域迁移瓶颈：用户娱乐内容兴趣与电商消费需求间存在语义鸿沟，需建立可解释的跨域映射机制。
2、课题挑战：（1）多模态复杂性：用户行为涉及多模态交互（如视频+评论+购物），需统一框架实现内容理解与用户意图推理；（2）社区生态动态性：自然作者、各种机构、黑灰产等群体会互相交互产生大量复杂的多模态行为，要求算法能够快速准确的理解内容和交互的语义；（3）生态协同需求：DAU-GMV转化率存在成倍提升空间，需突破"娱乐到消费"的跨域兴趣建模技术；（4）技术整合价值：联合优化推荐、安全、跨域三大模块，可降低算力消耗并提升端到端效果。
3、研究方向：大语言模型、多模态大模型、内容理解、推荐系统。
职位要求：
1、2026届及之后毕业，博士在读，人工智能、计算机、数学相关专业者优先；
2、具备扎实的编码能力、数据结构和基础算法功底，熟练运用各种算法框架与工程框架；
3、在国际会议或期刊发表论文者（包括但不限于 ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR 等）优先；
4、拥有扎实的机器学习基础，在深度学习、强化学习、NLP 、多模态方向有深入的理解与研究经历；
5、具备良好的沟通协作能力，能够与团队共同探索新技术，推动技术发展。