快手【快Star-X实习】大模型应用算法工程师
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学相关专业； 2、有较强的工程实现能力，熟悉LLM及MLLM基本原理、大模型微调/RLHF等技术，熟悉C/C++、Python、Java等至少一门主流编程语言； 3、对计算机视觉、自然语言处理、多模态、知识图谱、机器学习等相关领域有深入的理解，且有相关实际项目经验； 4、对学术前沿有浓厚兴趣，时刻跟进技术前沿，…
工作职责
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、探索大模型与推荐算法结合的下一代推荐系统技术，充分利用大模型的领域知识和学习范式为推荐系统注入新的能量，包括但不限于文本/ID生成式推荐、模型Scaling Law、用户超长序列端到端建模等； 2、探索视频、文本和语音等多模态信号的高效处理方式以及与推荐系统对齐的能力，让推荐系统看懂、听懂和理解世界； 3、混合专家、蒸馏剪枝等兼顾模型性能和效果的技术探索； 4、紧跟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。
1、基于快手自研的文生视频、文生图、文生文等大语言模型和多模态模型，研发包含多媒体素材AIGC自动化创作系统与工具平台和 Chatbot、VideoCaption、VQA 等各类形态的工业级 AI Agent 系统，并应用于快手生态的内容生产与消费、内容理解与素材挖掘等各类业务场景； 2、参与研发AIGC、AI Agent等系统所依赖的关键子系统，并与算法团队合作持续迭代AIGC的内容质量与效果、AI Agent的智能化效果； 3、跟踪业界AIGC、AI Agent等内容成产、智能体的前沿进展，并将最新的大模型技术能力引入到实际业务场景中。
【团队介绍】快手电商AI搜索与多模态理解团队，致力于构建文本大模型、视觉大模型、多模态搜索、User Agent新系统，应用于多种电商场景（如快手搜索Query改写/生成/意图识别、搜索相关性、拍照搜同款、图文相似款等)。团队一直坚持学术与业务并向发展的方式，目前在CVPR、WWW、AAAI、EMNLP、SIGIR等会议发表论文多篇 ，并在国内知名赛事与榜单荣获过多项Top2成绩；内部提供充分的交流讨论，现有正式员工与实习同学均来自国内/全球顶尖学校；在这里你会有专业的Mentor实时指导技术创新与业务落地。我们团队的 OneSug、OneSearch、OneSearchV2等相关工作受到业界广泛关注。 1、参与亿级用户规模的电商搜索业务优化，围绕核心业务指标（GMV、购买用户数、点击率、转化率等）开展算法研究与迭代，持续提升用户搜索购物体验，推动电商生态健康发展。 2、深入设计与优化搜索全链路算法模块，包括但不限于：Query理解、召回、粗排、精排、混排、相关性计算、机制策略等；探索并应用序列建模、迁移学习、强化学习、对比学习、多模态大模型等前沿技术，提升模型智能化水平与业务效果。 3、探索前沿的 NLP 技术：LLM驱动的搜索Query理解（Query改写/生成/意图识别）、基础相关性等，全链路拥抱LLM。 4、基于LLM能力，探索新一代的AI搜索前沿场景和技术，包括端到端LLM4Search、LLM4Retrieval等。 5、参与模型蒸馏，量化剪枝，在线实时性部署等工作，支持LLM生成算法的性能优化与落地； 6、针对业务特点，跟踪相关领域的技术发展趋势，进行各类技术方案的探索和学术研究。