快手广告大模型与AIGC算法专家
任职要求
1、计算机、数学、统计学、人工智能等相关专业硕士及以上学历; 2、熟练掌握python/c++/java中至少一门语言,有扎实的数据结构和算法基础; 3、熟悉常用的机器学习算法, 熟练使用Pytorch/tensorflow等深度学习框架; 4、有扎实的机器学习、深度学习理论基础,在cv/nlp/推荐/广告等领域拥有1年以上的研发和从业经验,在多模态、信息抽取、智能问答、对话系统、文本生成、…
工作职责
1、商业化LLM:负责大语言模型(LLM)的前沿技术探索和全链路研发,包括但不限于抗知识遗忘的继续预训练、指令微调、RLHF等,结合广告业务场景,研发基于大语言模型下游应用,包括但不限于营销场景下的语义理解、信息抽取、脚本生成、对话系统等,提升广告投放系统的智能化能力; 2、广告AIGC:负责以扩散模型等为代表的前沿图文/短视频的生成式AI在内容创作方面的算法研发和落地,包括但不限于text to image, text to video, image and video editting等,结合文本/图像/视频/音频等多模态匹配技术、广告投放优化策略和模型,优化AIGC系统生成效果和广告投放效果; 3、多模态大模型for推荐:负责视频多模态大模型的最新研究进展和相关技术实现(视频理解、视频内容问答、视频caption等),提出并优化最前沿算法,将多模态等基础大模型的表征学习与广告业务相结合,提升广告分发效率。
团队介绍: 我们是支付宝供给理解团队,长期深耕计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、多模态大模型人工智能领域,专注于短视频、商品、服务等供给的结构化理解。利用大模型技术,通过供给的智能化理解,赋能搜索/广告/推荐业务效率的提升。如果你对大模型、多模态技术充满热情,并希望在真实业务场景中推动技术创新落地,欢迎加入我们! 职位描述 1. 改进并实践多模态大模型理解技术,构建数十亿供给的理解标签/Embedding/SenmanticID等其他特征,应用到支付宝搜索/短视频推荐/商品推荐等各业务场景 2. 基于CV/NLP/Audio/多模态技术,通过结构化的理解体系设计,实现支付宝全域供给的语义对齐,支持全用用户行为建模。 3. 跟踪探索大模型前沿技术Pretrain、SFT、RAG、AI Agent、强化学习、模型蒸馏等,结合业务场景进行技术选型、方案设计,实现技术价值与业务效果的双重突破。
AI导购是一个技术综合型场景,涉及到文本生成、商品推荐、多模态理解、生成等等。LLM相关的大多数技术都能在导购场景中发挥很大的价值。 候选人将会负责 1.淘宝AI导购场景的算法研发,面向亿级别的C端用户,利用前沿的大模型、AIGC等技术,建设服饰场景下的AI搭配能力。 2.利用淘宝海量的用户行为数据和知识,训练符合中国人审美的服饰穿搭多模态理解及生成统一模型;并构建与淘宝子商品的关联算法,生成优质的服饰搭配库。 3.建设在线搭配搜索及推荐系统,包含业务逻辑开发及搜推算法构建,完成在业务场景的应用落地。
商品基础算法团队是淘天集团核心的商品理解中台,负责对淘天全域(淘宝、天猫等)数百亿的商品进行深度、精准、多维度的内容理解。我们产出的商品认知能力(如属性、卖点、风格、品类、知识),是整个淘天搜索、推荐、广告、AIGC应用、智能导购、直播等所有核心业务的基石,直接决定了用户“逛”和“买”的体验,是连接“人”与“货”的智能引擎。 当前,我们正处在用新一代AI技术(大模型、多模态大模型)彻底重塑商品世界的历史机遇期。在这里,你将接触到全球最丰富、最复杂的电商多模态数据,有机会定义下一代商品理解的技术范式,你的工作成果将通过集团各大业务场景,影响亿万用户的消费决策。 岗位职责: 1. 构建业界领先的商品多模态理解体系: 负责利用大语言模型(LLM)及视觉语言模型(VLM)等前沿技术,对商品的多模态内容(文本标题、详情描述、图片、视频等)进行深度解析,完成高质量的标签抽取、卖点挖掘、风格识别、需求理解等核心任务。 2. 探索大模型背景下的下一代商品知识库的构建范式:如何从海量商品信息、用户评论、行业知识中自动化构建知识体系?如何解决知识的事实性问题?如何在庞大、有噪声的知识库中抽取有效知识,用于下游落地和应用 3. 负责大模型/多模态模型的前沿技术探索与落地: 跟踪并实践领域内前沿的模型和技术(如模型Fine-tuning, RAG, In-Context Learning, Agent, Model Distillation等),结合业务场景进行技术选型、方案设计与模型优化,解决从训练到部署全链路的挑战,实现技术创新与业务效果的双赢。 4. 设计和优化算法架构与系统: 负责商品理解算法系统的整体架构设计与持续迭代,保证系统的高性能、高可用和高扩展性,以应对淘天集团海量数据的挑战。 5. 驱动技术创新转化为业务价值: 深入理解业务,主动挖掘技术能创造价值的场景,与产品、工程团队紧密协作,通过严谨的AB实验验证算法效果,用技术力量持续驱动业务指标增长。