快手多模态内容理解算法工程师/专家

1、负责大模型在商品领域落地项目，涵盖商品内容理解&结构化/商品质量甄别/商品标题&图片生成等任务。 2、负责商品检索相关的计算机视觉算法的创新和研究，包括但不限于：目标检测、图像分类、图像表征、图像校正与增强等相关算法研究。 3、负责商品知识库构建&知识标准化等工作。 4、探索 大模型 Agent 化应用，如商品发布智能回填、商家管控智能化，提升商品生态治理的自动化与智能化水平。 5、跟踪并应用 SFT、RLHF、LoRA、RAG ，RLHF等前沿技术，结合业务场景持续优化模型效果。

岗位课题： 探索生成和理解统一模型对视觉理解的增益 课题项目背景： 基于推荐和内容场景，通过多模态、大模型技术，应用于内容质量审核、内容基础信息完善、推荐泛化性探索等场景；我们有海量的商品、用户行为数据，能让实习生将前沿技术落地，并在真实应用和用户反馈中实现技术价值。 岗位职责： 在这里，你将深度参与并探索多模态、大模型技术给推荐、内容应用场景带来的新可能、新突破。这些技术成果，也将具体体现在每日用户使用和反馈的效果提升上。

相关研究课题细分方向如下： 1. 基于MLLM的表征技术及零少样本建模设计 2. 面向质量任务的VQA能力建设及在视频审核中的应用 3. 面向直播流的轻量化模型应用及大模型知识蒸馏技术 4. 结合推荐系统的泛化表征设计及分发应用 5. 百亿级视觉检索技术及淘宝素材同源库建设 6. 视频内容生成技术及质量攻防系统建设

1.参与内容理解相关工作，包括图文、视频、多模态内容理解相关算法的研发和落地； 2.参与用户理解相关工作，包括用户兴趣建模，用户行为建模等用户画等算法的研发和落地； 3.跟踪前沿的多模态大模型等算法，并将优秀算法应用到业务场景中，提升业务效果；