快手平台内容优化算法专家（可灵AI专项）

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。

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。

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。

我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。