快手多模态大模型数据处理算法专家-【可灵大模型】
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。
1、主要负责可灵平台推荐/搜索等方向算法优化，帮助提升可灵平台用户留存、营收等核心指标； 2、参与大规模机器学习、深度学习领域技术研发工作，包括但不限于推荐算法、多模态、大模型SFT等算法研发； 3、参与搭建可灵平台实时在线学习推荐算法系统，快速处理海量用户数据，提升算法性能，满足高并发、高时效性和可靠稳定性； 4、和产品、运营等团队合作，共同优化可灵社区生态，提供给用户更好体验，满足用户视频内容生产与消费、社交互动等多方面需求。
1、主要负责可灵平台推荐/搜索/内容理解等方向算法优化，帮助提升可灵平台用户留存、营收等核心指标； 2、参与大规模机器学习、深度学习领域技术研发工作，包括但不限于多模态、大模型SFT等算法研发； 3、参与搭建可灵平台在线学习策略算法系统，快速处理海量用户数据，提升算法性能，满足高并发、高时效性和可靠稳定性； 4、和产品、运营等团队合作，共同优化可灵社区生态，提供给用户更好体验，满足用户视频内容生产与消费、社交互动等多维需求。
音视频生成大模型评测体系建设与演进及业务保障，负责包括但不限于视频生成大模型中音频生成模块（Audio Gen）及音视频一体化的算法效果。不仅是评测的执行者，更是评测体系的架构师，通过深度的算法归因分析，驱动音频 VAE等核心组件的算法优化和迭代。 1、音视频一体化评测体系建设： 1）音频生成与音频理解相关算法、评测方法及评测指标体系具有深入理解，熟悉常见视频与音频质量评估方法，能够结合业务场景设计合理的评测方案； 2）建立从底层算子（VAE, Latent Space）到上层生成效果的全链路评测标准； 3）定义并量化音画同步性、语义关联度、音频美学表现力等关键维度； 2、Benchmark 与方法论沉淀： 1）构建具有行业领先水平的音频生成 Benchmark，涵盖音乐、环境音、音效（SFX）及人声等； 2）沉淀主客观结合的评测方法论，包括客观指标（FAD、KL Divergence、IS、CLAP Score）与专家级主观评价量表（MOS, MUSHRA）； 3、深度诊断与归因分析：输出专业评测报告，深度分析，定位模型缺陷，如针对音频 VAE 压缩失真、音频扩散模型频谱缺失、相位扭曲等问题进行深度诊断，并给出改进建议； 4、前瞻性调研与实验：持续跟踪 AIGC 领域（如 ElevenLabs、Suno、Stable Audio等）前沿技术动态，将行业最新的模型能力和技术路线转化为可落地的评测方案； 5、评测工具与平台化驱动：参与或主导自动化评测工具与平台的开发，利用技术手段提升大规模音视频数据的评测效率，探索基于大模型的自监督评测（LLM-as-a-judge）等创新手段。
构建和完善服体大模型语料库，例如通过撰写对话语料来完成对话及NLP任务，重点是产出与客户服务相关的高质量对话数据； 负责迭代和调优数据语料，提升对话数据的质量情况、流畅度和和互动性； 深入分析和研究客户服务与用户体验场景，确保对话内容的精准度和创造性； 跨部门团队协作，根据项目需求，完善对应标准和流程，完成特定数据的生产任务； 输出与带教，协助团队其他非技术向员工，提升该群体对大语言模型的了解程度、教授实际应用技巧等，以辅助团队更好完成业务目标 带领团队高效完成标注和内容生产项目同时负责管理标注团队，积极推动标注工具、组织流程及交付流程优化，提升并完善团队的交付能力