快手多模态大模型数据处理算法工程师
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Python、SQL等分析工具,掌握常用数据分析与可视化工具(如Pandas、Tableau、Matplotlib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。
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. 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
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、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。