快手（可灵AI专项）多模态 Data Infra 高级工程师

1、对接视频/图片/音频等各类多模态模型的数据生产需求，打造业界领先的多模态数据生产引擎，持续提升训练数据的规模、质量和迭代效率，支撑可灵全系多模态生成模型训练； 2、搭建 Data Centric 的多模态数据处理 pipeline，包括数据处理算子开发、跨模态检索引擎开发、多模态数据的内容理解、质量筛选、组织与合成等关键环节； 3、构建高可用、高吞吐的数据算法服务框架，支持多模态模型服务的快速部署，通过各种技术手段持续优化性能，降低推理成本，包括但不限于：算子/编译优化、异构推理、模型量化&蒸馏、分布式并行等； 4、设计并实现高可扩展、低成本的多模态数据存储架构，支持对象存储、文件系统及数据库技术的融合应用，参与多模态数据管理体系的建设，实现统一的元数据标准、数据编目、版本控制和生命周期管理； 5、构建跨模态数据关联与检索能力，支持基于内容的相似性搜索、标签检索和多模态联合查询； 6、跟踪业界前沿技术（如向量数据库、云原生存储、数据湖仓一体等），推动系统持续演进。

1、对接视频/图片/音频等各类多模态模型的数据生产需求，打造业界领先的多模态数据生产引擎，持续提升训练数据的规模、质量和迭代效率，支撑可灵全系多模态生成模型训练； 2、搭建 Data Centric 的多模态数据处理 pipeline，包括数据处理算子开发、跨模态检索引擎开发、多模态数据的内容理解、质量筛选、组织与合成等关键环节； 3、构建高可用、高吞吐的数据算法服务框架，支持多模态模型服务的快速部署，持续优化多模态数据的存储以及检索效率。

参与多模态数据生产相关的模型推理系统研发工作，工作内容包括： 1、构建高可用、高吞吐的数据算法服务框架，支持多模态模型服务的高效部署和迭代； 2、通过各种技术手段持续优化性能，降低推理成本，包括但不限于：算子/编译优化、异构推理、模型量化&蒸馏、分布式并行等。

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。