快手【快Star-X实习】AI架构与引擎工程师

1、负责依据不同业务场景的特点和新硬件特性，结合系统软硬件栈的整体调优，提出并实施性能优化方案； 2、负责持续跟踪业内软硬件相关领域的技术发展趋势，结合不同业务场景未来需求，开展方案预研以及推广应用工作。 具体包括以下两种场景或者两种之一： 1）AI计算相关场景，例如：大模型训练场景，AIGC、NLP、推荐等常规推理场景； 2）以容器云、大数据计算平台为例的通用计算平台场景。

1、负责研发基于diffusion的low-level视频处理算法，专注于提升算法性能，包括但不限于网络架构设计、算法优化、大规模数据处理以及Diffusion模型保真性提升； 2、负责研发基于diffusion的视频压缩和生成框架，致力于突破视频生成极限，涉及图像/视频压缩算法的创新设计和优化； 3、持续关注并分析国际前沿的AI技术动态，将最新的处理及编解码技术融入现有模型，为研发下一代基于AI的高效视频处理系统提供技术基础。

1、从事生成式AI方向的算法探索和落地开发； 2、负责视觉生成基础模型的框架设计与预训练，以及面向实际应用的调优；研发方向包括但不限于图像/视频/3D图形的生成。

1、负责AI音频/音乐生成大模型关键算法研发和优化，包含但不局限于T2A、V2A和AI歌曲生成等方向； 2、负责跟进行业前沿技术发展趋势，跟踪国际最新技术发展方向； 3、推动音频/音乐AIGC技术在快手各业务场景中的落地，探索音频/音乐生成技术在业务中的新玩法和业务创新。