多模态大模型算法工程师-国际化商业安全-筋斗云人才计划
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- 长期
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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。课题背景：
随着数字内容的爆炸式增长，智能审核已成为互联网平台的核心技术能力，但面对日益复杂的审核场景和不断演进的对抗手段，传统审核技术存在短板。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往往不尽人意。课题挑战：
我们致力于构建下一代智能审核大模型&Agent系统，重点突破高质量数据生产、大规模MoE训练优化、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、自主任务规划、工具调用和智能修复等系统能力。我们的目标是打造"是否拒绝、为何拒绝、智能修复"的业内领先智能审核系统，通过结合基座后训练技术提升推理能力，将审核规则拆解成原子任务，并通过Tool Call解决子任务；深度搭建MCP工具生态、RAG自动检索模块，实现审核技术向全机审方向演进，审核效果接近或超越人工水平。