基于多模态大模型的智能审核关键技术研究 - 国际化商业安全

岗位职责

团队介绍：国际化商业安全团队致力于在国际化用户、企业和产品之间建立安全可靠的连接。我们通过一系列完善的系统和能力，审核广告内容、预测政策违规行为，并执行广告审核通过或拒绝的措施。 作为国际商业化团队的业务合作伙伴，我们提供的业务诚信解决方案不仅确保国际化业务始终是一个安全、积极、友好的用户环境，同时也推动业务增长。

课题介绍： 随着数字内容的爆炸式增长，智能审核已成为互联网平台重要的技术能力，但面对日益复杂的审核场景和不断演进的对抗手段，传统审核技术正面临前所未有的挑战。当前智能审核领域存在规则动态性、内容复杂性、样本稀缺性、对抗升级和解释性缺失等诸多技术难题，特别是在涉及审核规则变更、长文本、长时序、多语言、少样本和AIGC生成对抗等问题时，现有的开源大模型表现仍有提升空间。

课题挑战： 重点突破多模态推理、Context Engineering、理解与生成统一等核心技术，实现智能决策、自主规划、工具调用和智能修复等能力。

课题价值： 打造领先审核系统，实现高质量的是否拒绝、为何拒绝、智能修复全流程能力，实现全机审，效果超人工。

任职要求

1. 2027届毕业，获得博士学位，人工智能、计算机、数学相关专业优先；
2. 具备扎实的编码能力/AI Coding熟练使用、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. 具备MLLM/VLM/Omni大模型基座优化经验者优先；
4. 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、ICCV等）优先；
5. 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；
6. 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。