职位职责：
团队介绍：国际化内容安全平台团队致力于为字节跳动国际化产品的用户维护安全可信赖环境，通过开发、迭代机器学习模型和信息系统以更早、更快发掘风险、监控风险、响应紧急事件，以人工智能技术支持业务发展，力求更高效、更敏捷、更全能地维护站内生态安全。

1、参与多模态大模型（LLM/VLM）的研发与优化，深入探索视频理解、跨模态语义对齐、风险检测与生成式内容安全等技术方向，推动前沿研究成果在实际业务中的应用；
2、协助完成大模型的预训练、指令微调（SFT）、对齐与主动学习（RLHF）等流程设计与实现，不断提升模型在国际化产品复杂多样视频安全数据集上的鲁棒性、泛化性和可解释性；
3、参与标注与评测体系的建设与优化，设计科学的数据标注策略与评价指标，支持高质量、规模化内容安全数据集的构建，推动模型效果在真实业务场景中的持续迭代和验证；
4、与团队成员及跨部门协作伙伴紧密合作，推动算法在实际审核、风控与事件响应环节中的落地，优化线上模型性能、时效与资源效率，确保平台在全球范围内的安全与合规性。
职位要求：
1、扎实的机器学习与深度学习基础，具备模型研发经验；
2、具备良好的机器学习与深度学习基础，熟悉Transformer架构和大模型基本原理；
3、具备强烈的技术热情，以大模型技术研究为原动力，同时具备快速学习能力与良好的团队协作精神，能够主动探索前沿技术并推动其在实际业务中的应用；
4、具备文本、图像、视频或多模态方向的研究或项目经验，有大模型相关实践经验者优先；
5、熟悉至少一种主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），具备良好的编程能力；
6、在顶会/顶刊有相关论文或在相关比赛中取得优异成绩者优先。