快手【留用实习】多模态大模型算法工程师

1、了解多模态内容生成相关算法，如Diffusion Models 、 GAN 、 VAE 、 Autoregressive Models等，包括但不限文本/图像/视频生成，解决生成质量、多样性、可控性、采样效率、可编辑等问题； 2、了解端到端多模态生成式大模型的框架设计、训练与调优，构建基于生成模型的AI系统，推动多模态AIGC在快手各业务场景的产品化落地。

1. 负责语音多模态大模型的研究与开发，包括Pretrain、SFT、RLHF等； 2. 负责语音处理算法的研究与开发，支撑大模型训练对数据的需求； 3. 负责大模型技术在快手业务中的落地，并探索新玩法或业务创新； 4. 负责跟踪国内外前沿技术的发展和实践，保持团队技术的敏锐性。

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、从事语言大模型、多模态大模型技术建设的研发工作； 2、从事大模型业务应用相关的技术研发工作。