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快手多模态大模型数据处理算法工程师

校招全职J1001地点:北京状态:招聘

任职要求


1、硕士及以上学历,计算机、统计学、数学或相关专业,具备丰富的机器学习大模型训练及数据处理项目经验,拥有扎实的数据分析与建模基础;
2、熟练使用PythonSQL等分析工具,掌握常用数据分析与可视化工具(如PandasTableauMatplotlib等);
3、具备良好的沟通能力和团队合作精神,能够独立完成分析并提出可落地的优化建议。

加分项:
对视频生成、计算机视觉或多模态生成技术有深入理解;对生成式AI领域有浓厚兴趣,关注行业动态并能提出创新性建议。

工作职责


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。
包括英文材料
学历+
机器学习+
大模型+
数据分析+
Python+
SQL+
Pandas+
Tableau+
Matplotlib+
OpenCV+
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社招3-5年D4124

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。

更新于 2025-09-09
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社招

1. 根据算法需求,调研相关数据处理算法,并制定相关处理方案。 2. 深入理解大模型研发流程,与算法工程师紧密配合,持续迭代和优化数据处理链路,提高数据产出的质量和效率

更新于 2025-06-24
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社招3-5年D4124

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。

更新于 2025-08-08
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实习J1001

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。

更新于 2025-07-18