快手【留用实习】 大模型压缩加速算法工程师
任职要求
1、硕士及以上学历，数学、计算机、自动化、电子等专业优先； 2、算法基础扎实，具有 LLM、扩散模型等生成式模型的研究或使用经验； 3、有较强的自驱力和学习力，对生成式模型有强烈的兴趣。 加分项： 1、有顶会论文发表经验（CV / NLP顶会, ICLR/ICML/NIPS均可）优先； 2、了解强化学习优先。
工作职责
1、为实现类 Sora 模型实时化无损生成研究可行方案, 包括但不限于 步数蒸馏, efficiency-attention 计算, cache-reuse 策略, QAT训练等； 2、为 LLM/MLLM 的高效推理探索前沿解决方案, 包括但不限于 efficiency architecture, sparse attention, fp8/4-tuning, data/model distillation, speculative decoding等； 3、在指导下参与视频生成大模型/多模态大模型的全链路探索。
1、参与快手音视频大模型研发，内容包括视频处理大模型/编码大模型。其整体目标是用更少的码率，转出画质更好的视频，从而为用户带来更好的体验，实现压缩即智能； 2、负责点播/直播的处理大模型开发，探索超分等处理大模型算法上限，内容包括网络架构设计和优化，大规模数据处理， Diffusion保真性优化等； 3、负责点播/直播的编码大模型开发，探索AI codec的压缩上限，内容包括压缩网络框架设计和优化，与H.265等传统算法性能评估等； 4、跟踪国内外最新的前沿AI技术，融合处理和编码大模型，为公司研发出下一代基于AI的高效视频转码系统。
1、参与大模型推理/训练优化。通过研发业界领先的AI Compiler 技术，支撑搜推场景在GPU上的训练计算性能优化；支持大模型推理优化技术在异构硬件上的落地； 2、参与各种大模型推理所需的功能性开发任务；相关编译优化功能开发，以图优化、算子融合、GPU高性能算子开发及自动Codegen等技术手段不断推高在不同卡型上的计算性能极限； 3、参与支持日常的大模型推理服务部署，参与内部日常提效工具的研发。
1、负责通过基于大语言模型及多模态大模型的微调、prompts调优、指令构建及演化技术，将大模型的生成、理解、交互能力在公司核心业务场景应用落地，包括但不限于AIGC创意生成、视频处理、智能化特效、智能对话、代码生成、音视频传输、电商场景内容理解等； 2、负责LLM及多模态大模型的应用中台及相关技术模块搭建，包括但不限于Agents 、RAG、 function call、system prompts等，探索大模型应用前沿及新兴应用场景； 3、跟踪行业及大模型技术发展，结合业界前沿技术和业务需求，打造大模型应用的最佳实践； 4、了解业务，与公司各技术团队密切配合，能与产品、运营等角色高效沟通需求和目标，发挥自己的主观能动性，设计技术解决方案，培养自己的良好的业务sense和综合素质。
1、以算法视角，参与快手大模型（包括不限于LLM，T2I，T2V、I2V、MLLM模型）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。