快手（可灵AI）多模态大模型算法工程师- 【AIGC】
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机、数学或统计学相关专业； 2、对基于图像、视频、语音、文本等模态内容的各类算法有一定的理解，并在如下一个或多个相关方向有相关研究经历： GAN 、扩散模型、图像生成、多模态等； 3、具备扎实的编程功底，熟…
工作职责
1、了解多模态内容生成相关算法，如Diffusion Models 、 GAN 、 VAE 、 Autoregressive Models等，包括但不限文本/图像/视频生成，解决生成质量、多样性、可控性、采样效率、可编辑等问题； 2、了解端到端多模态生成式大模型的框架设计、训练与调优，构建基于生成模型的AI系统，推动多模态AIGC在快手各业务场景的产品化落地。
1、数据效能研究（Data Efficiency）：基于多模态大模型训练过程，分析不同模态数据的有效性、信息增益与贡献度；参与数据选择、数据蒸馏、难例挖掘等前沿技术探索，提升训练效率与模型表现； 2、数据–模型协同设计（Co-Design）：与模型团队协作，从训练曲线、梯度信号与分布特征中反推数据质量，研究分阶段（预训练/SFT/对齐）数据策略，设计高效的数据结构与采样机制； 3、高质量数据构建（Data Quality Engineering）：参与多模态数据 pipeline，包括自动标注、Caption 生成、数据去噪与一致性检查；探索弱监督、合成数据与模型 in-the-loop 的高质量数据生产方式； 4、多模态数据分析（Multimodal Analytics）：对训练数据进行覆盖度、偏差与难度分析，构建可视化与指标体系，为模型能力诊断与数据重构提供依据。
1、数据效能研究（Data Efficiency）：基于多模态大模型训练过程，分析不同模态数据的有效性、信息增益与贡献度；参与数据选择、数据蒸馏、难例挖掘等前沿技术探索，提升训练效率与模型表现； 2、数据–模型协同设计（Co-Design）：与模型团队协作，从训练曲线、梯度信号与分布特征中反推数据质量，研究分阶段（预训练/SFT/对齐）数据策略，设计高效的数据结构与采样机制； 3、高质量数据构建（Data Quality Engineering）：参与多模态数据 pipeline，包括自动标注、Caption 生成、数据去噪与一致性检查；探索弱监督、合成数据与模型 in-the-loop 的高质量数据生产方式； 4、多模态数据分析（Multimodal Analytics）：对训练数据进行覆盖度、偏差与难度分析，构建可视化与指标体系，为模型能力诊断与数据重构提供依据。
1、数据策略制定与规划，与算法团队深度协同，负责多模态数据生产的规划与项目交付； 2、数据产线搭建、运行、交付与质量保障，设计数据产线，确保项目按计划、高质量交付，对最终交付结果负责；有系统性的数据运营方法论，通过建立深度的质量监控与反馈机制，确保生产效率与数据准确性； 3、持续优化数据生产的流程，沉淀最佳实践，不断优化效率与质量； 4、层次级的数据专家资源生态的搭建与管理，基于项目需求制定合理的任务定价、结算规则和资源数量规划； 5、成本投入策略设定与风险控制，实现项目成本的精细化运营，有效进行项目规划、风险预警与管理。
1、大规模视频理解：负责可灵海量视频数据的打标分类、语义分割、文字识别、Caption生成、聚类分析等工作； 2、模型开发与优化：基于CNN、VLM等技术推进模型训练、微调、评测及高效部署，推动模型在实际场景中的大规模应用； 3、技术研究与创新：聚焦多模态视频生成领域前沿课题，探索生成模型的数据采样技术，提升生成模型的数据使用效率和语义响应能力，打造在业界的领先技术优势； 4、跨领域协作：参与跨团队跨部门技术协同，推动Human in the loop在视频生成领域的研究落地。