快手多模态大模型数据处理算法工程师 —【可灵团队】
任职要求
1、计算机、统计学、数学或相关专业硕士及以上学历，具备丰富的机器学习、大模型训练及数据处理项目经验，拥有扎实的数据分析与建模基础； 2、熟练使用 Python、SQL 等分析工具，掌握常用数据分析与可视化工具（如 Pandas、Tablea…
工作职责
1、数据特征算法方案制定与效果优化：针对不同模态、多种类目的数据，设计自动化筛选方案；对多模态数据涉及的前沿特征算法（如物体跟踪、ID 重识别、音频分离）进行场景化效果优化。与算法工程师协作，制定数据调整与扩展策略，提升模型在真实场景中的生成能力； 2、数据 pipeline 建设：负责多模态大模型训练数据的构建与管理，参与数据筛选、标注及质量评估工作。分析和挖掘现有数据资源，设计有效的数据分布策略，支持模型持续迭代； 3、数据分布分析：对模型训练数据分布进行详细分析，识别数据偏差、不均衡及潜在问题。提供可视化报告及改进建议，确保训练数据覆盖目标场景并满足多样性需求，最终通过数据驱动方法优化视频生成大模型效果。
公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)
1.参与行业领先的AIGC项目，如大语言模型，多模态模型等 2.综合运用大模型、判别式模型等算法技术，提升多维度文本控制生成能力 3.参与完整LLM整体训练框架方案设计，和端到端解决方案的实现 4.推动AIGC在业务的落地，参与实现系统性、可复制、可规模化的解决方案 5.支持LLM、MLLM方向的新技术研究和落地应用，支持指令微调、强化学习相关算法需求
团队介绍 蚂蚁集团CRO线全面风险管理部，致力于搭建适配整个集团各业务板块发展的敏捷、有效的全面风险管理体系。从集团层面提升并完善公司的风险治理体系框架，以科技驱动搭建集团智能化风险能力和内控管理能力，为公司管理团队提供全面风险视角下的决策支持，助力业务可持续健康发展。 1、深入理解业务及AI风险，设计研发智能化风险感知算法能力； 2、负责公司战略级业务蚂蚁医疗健康大模型的风险管理； 3、积极探索大模型等前沿技术在风险管理场景应用落地。
团队介绍： 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现高精度地图、三维重建、LLM/VLM，AI Agent等核心技术，持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。团队不仅在计算机视觉领域持续深耕，更将计算机视觉及AI技术在自主导航、高德打车、生活服务等多元化应用场景。 作为高德地图的核心技术驱动部门，我们以下一代三维地图引擎、多模态理解与生成、空间智能、世界模型等方向为核心，推动智能出行与真实世界连接的深度融合。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 岗位介绍： 我们正在寻找一位才华横溢的生成式AI/世界模型算法工程师加入我们的团队，共同探索人工智能的前沿领域，构建下一代智能系统的核心技术。如果你对生成式AI/世界模型有深入的理解和研究，渴望在这一领域大展身手，那么请加入我们！ 主要职责： 1. 3D静态生成：负责3D物体/场景生成算法的优化，探索高效的3D生成表示方式，并改进扩散或自回归生成模型，提升单图到3D物体或场景生成的精度与稳定性； 2. 3D动态生成：基于扩散/自回归视频生成基模，并引入3D场景表征和隐式动作表征，实现长视界一致、并且可交互的动态视频生成； 3. 世界模型构建：参与世界模型的前沿技术探索，包括环境建模、状态预测、决策规划等方面，以构建能够准确模拟和理解复杂环境的智能模型。探索空间智能的统一建模范式，包括未来状态预测以及未来动作预测，并构建反馈机制，最终实现自主学习； 4. 跟踪学术界和工业界在生成式AI/世界模型相关领域的最新进展，保持公司在该领域的技术领先地位。