快手（可灵AI专项）大模型算法加速/优化实习生
任职要求
1、硕士及以上学历，数学、计算机、自动化等专业优先；
2、熟练掌握diffusion原理, 具备公式推理和证明的能力, 有过相关的研究经历和实践经验者优化；
3、熟悉transformer结构及其变种, 熟悉…工作职责
1、diffusion步数蒸馏和CFG蒸馏： 1）跟进学术界最前沿的 few-steps diffusion 算法, 探索研发 one-step / few-steps 的无损蒸馏算法, 包括但不限于 consistency modeling、shortcut、score distillation等方案, 打造实时化的极致高效视频/图像大模型； 2）研究 DPO/GRPO/PPO 等强化学习的手段在少步模型下的新训练算法, 摸索强化学习与压缩算法的化学反应, 推动效果-效率的帕雷托前沿新SOTA； 2、transformer模型架构优化： 1）跟进学术界高效attn 计算成果(包括但不限于: sparse-attn, linear-attn 等), 探索研究视频模态下较full-attn 的无损高效attn方案； 2）量化后训练: 探索极低bit 的量化训练(QAT), 特别是针对FP8/FP4 的无损量化加速。
1、从事大模型智能体（LLM Agent）的研究； 2、为大模型设计新的记忆系统、工具利用、环境交互、规划、反思等机制，探索复杂任务中的强化学习方法，扩展大模型解决复杂问题的能力边界； 3、开发和优化智能创作Agent，提升其指令遵从能力、安全性和创作能力，打造行业领先的智能创作Agent； 4、前沿算法技术的持续跟踪和创新，包括但不限于代码生成、视频创作、多智能体系统、强化学习、数据合成等领域； 5、参与孵化与智能体技术相关的新产品。
1、负责视频生成大模型/多模态大模型在最新硬件平台上的训练/推理性能分析与优化，目标达成该硬件平台上的极限性能； 2、负责分析并提升大规模分布式训练系统的集群性能，完成对大规模训练任务故障的根因定位与稳定性提升。
1、参与超大规模 AIGC 训练数据生产体系建设，覆盖图片、视频、文本、音频等多模态数据的全生命周期管理，支撑世界领先的多模态生成模型训练需求； 2、与算法团队、AI infra团队深度协作，深入理解业务场景，持续迭代数据生产系统的稳定性、易用性，不断提升交付效率； 3、针对多模态训练数据的打标和训练特征的离线推理场景，优化推理吞吐和性能； 4、参与数据生产过程的资源整体利用率优化，包括异构资源调度、算力动态规划、弹性扩缩容等，降低单位数据生产成本。
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。