滴滴资深算法工程师(J250812032)

1、负责京东物流运营算法和风控体验算法工作，共同搭建业界领先的算法系统； 2、深入理解业务和机器学习、深度学习技术，优化模型&策略，持续提升用户体验。

1、视频理解算法研发与多模态分析：1)主导视频内容理解算法的端到端研发，覆盖动作识别、事件检测、微表情及情感语义分析，构建从数据预处理到模型部署的全流程方案。2）设计例如基于Video Swin Transformer、3D CNN及CLIP等的多模态分析框架，实现“视觉-音频-文本”多维度内容解析。3）探索前沿技术如可控视频理解、物理引擎整合，提升复杂场景下的语义解析精度。 2、智能剪辑系统设计与自动化流程：1）开发基于多模态的智能剪辑框架，实现镜头分割、关键帧提取及内容摘要的自动化处理。2）设计自然语言交互式剪辑工具，支持用户通过文本指令或语音交互完成视频编辑，提升创作效率。 3、多模态交互与场景落地：涉及自然语言交互式编辑工具，支持用户通过对话逐步细化生成内容，提升创作自由度。 4、技术落地与产品化：1)与工程团队协作，将算法集成至业务系统，解决实际场景中的挑战。2) 设计标准化工具链，支持用户通过简单接口调用生成能力。 5、可独立进行跨部门技术方案评审，协调各方需求确保项目按时交付。跟踪国际顶会最新前沿技术成果，定期组织技术分享。指导初级工程师，建立算法知识库和代码库。

1. 负责声纹身份、情绪、年龄、性别、健康状况识别等相关算法的研发； 2. 根据具体场景、环境、设备，进行模型的精度优化、性能优化； 3. 实现模型的高度棒性，具有活体检测和防攻击能力； 4. 引入、优化多模态大模型研发技术方案，熟悉多维特征向量处理过程； 5. 跟进前沿技术发展，实现现有功能提升，以及拓展新的模型，同步形成论文与专利等知识成果。

1.负责金融客服和催收领域的坐席助手、AI机器人等相关产品的研发，能独立负责自然语言处理应用研究和算法落地工作，包括话术质检、风险预警、对话摘要、关键内容提取、策略推荐、文本生成等 2.跟踪业界研究成果，将前沿NLP、大模型技术应用于相关场景中，根据实际应用效果不断优化模型和算法，研究方向包括但不限于大模型推荐、对话生成、离线强化学习等 3.深度理解业务，与业务方紧密配合达成业务目标