快手大模型评测工程师-【可灵AI专项】
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、人工智能、大数据、统计等相关专业优先； 2、优秀的代码基础，至少掌握一门高级语言， 包括Python、C/C++、 Java； 3、了解 Transformer、Bert、DiT、CLIP、CNN、GAN、VAE、Diffusion Models等AI模型基本原理； 4、具备良好的数据化思维，能够基于数据分析结果给出分析结论，熟悉ACC、AUC、F1、recall等基本的模型评估指标计算方式； 5、良好的沟通能力和团队协作精神，严谨的工作态度与高质量意识，逻辑清晰、善…
工作职责
1、负责大模型（包括不限于T2V、I2V、MLLM模型）评测工作和评测体系建设，包括设计制定和完善评测方案、评测指标、评测数据收集和更新、评测执行，并输出专业评测报告； 2、参与评测相关自动化评测工具开发及维护，最大化提高评测效率； 3、以算法手段，对基座大模型和AI Native应用进行分阶段、端到端评测； 4、参与构建评测Agent工具链、对战平台、模型竞技场、模型效果判别模型、应用数据飞轮等工具链建设； 5、站在用户角度，对产品、算法发提出建设性的意见，在评测参与的各个流程中以用户视角保证产品体验。
1、以算法视角，参与快手大模型文生图、可控式编辑评测工作和评测体系建设； 2、参与评测相关自动化评测工具开发及维护，最大化提高评测效率； 3、以算法手段，对基座大模型和AI Native应用进行分阶段、端到端评测； 4、参与构建评测Agent工具链、对战平台、模型竞技场、模型效果判别模型、应用数据飞轮等工具链建设。
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。
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。
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。