小红书研究型实习生- 多模态大模型算法实习生
任职要求
【职位要求】 1. 熟练掌握深度学习、机器学习、计算机视觉的基础知识，熟悉常用模型的原理、特点及应用，能够结合需要解决的问题选择适当的模型，并设计合理的技术方案； 2. 良好的科研能力，有成果发表在ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICML、TPAMI等国际顶级会议、期刊者…
工作职责
【职位描述】 我们是小红书安全风控平台部/算法策略组/内容安全组，目前专注于多模态大模型在多模态理解和内容安全场景的技术落地和产品预研，目前在相关数据&技术方向有一定的积累，并将长期持续投入。我们希望寻求优秀在读硕士生/博士生共同突破大模型在安全审核行业落地的技术挑战，作为实习生，你将有机会与产品、工程紧密合作，将研究算法应用到实际问题中，并解决有难度有价值的问题，促进领域前沿技术的发展。欢迎投递简历。该岗位的核心研究方向包括但不限于： 1. 基础多模态表征：主要研究小红书多模态数据（笔记）下的基础多模态表征工作，包括层次化表征、特征融合、自监督探索等，作为基础模型，支持多样化检索场景。 2. 通用多模态大模型：通用多模态大模型在安全领域理解相关研究，包括高效微调、多模态理解等。建立安全多模态基础模型。
1、负责研究AI大模型的推理性能优化算法，优化大模型推理部署的算力和访存瓶颈，提升AI模型在GPU、AI加速器等硬件上部署性能效率，推动大模型普惠应用和高性价比的竞争力； 2、负责高性能软硬结合的大模型推理优化方法研究，在AI类业务场景尤其是大模型场景下，通过结合模型算法和硬件来充分挖掘软硬件协同的组合优化潜力，带来高价值的性能和成本优势； 3、负责研发业界SOTA的多模态大模型计算性能优化方法创新，增强技术壁垒，并在云的商业业务中产生核心价值。
我们正在寻找对多模态技术充满热情的算法工程师，加入我们的前沿技术研发团队。您将专注于多模态理解与生成，推动其在地图数据、信息流推荐、打车服务等场景中的落地应用，为用户提供更智能、更沉浸的服务。 主要职责 1、多模态模型研发：开发业界领先的图文多模态理解与生成模型，结合扩散模型（Diffusion Models）、Transformer架构等实现高质量场景理解和动态内容生成。 2、模型优化与性能提升：优化多模态模型的推理速度和计算效率，支持端侧部署。探索适合大模型的压缩与加速技术（包括但不限于量化、剪枝、知识蒸馏等）。 3、业务场景落地：将多模态技术应用于实际业务场景，如地图数据（道路、POI等）、信息流推荐、打车服务等。与产品、工程团队合作，推动技术从研发到上线的全流程落地。 4、前沿技术探索：持续跟踪生成式AI（Generative AI）、跨模态对齐、思维链强化学习、多模态交互、具身智能等最新技术趋势，提出创新性解决方案。
我们正在寻找对多模态技术充满热情的算法工程师，加入我们的前沿技术研发团队。您将专注于多模态理解与生成，推动其在地图数据、信息流推荐、打车服务等场景中的落地应用，为用户提供更智能、更沉浸的服务。 主要职责 1、多模态模型研发：开发业界领先的图文多模态理解与生成模型，结合扩散模型（Diffusion Models）、Transformer架构等实现高质量场景理解和动态内容生成。 2、模型优化与性能提升：优化多模态模型的推理速度和计算效率，支持端侧部署。探索适合大模型的压缩与加速技术（包括但不限于量化、剪枝、知识蒸馏等）。 3、业务场景落地：将多模态技术应用于实际业务场景，如地图数据（道路、POI等）、信息流推荐、打车服务等。 4、前沿技术探索：持续跟踪生成式AI（Generative AI）、跨模态对齐、思维链强化学习、多模态交互、具身智能等最新技术趋势，提出创新性解决方案。
多模态大模型算法实习生 深度参与亿级用户产品的AI核心能力建设，有机会将研究成果落地于高德，影响亿万用户； 岗位职责 ꔷ 参与多模态表征学习与全模态交互模型的研究与开发，探索文本、图像、语音、地理信息等多源异构数据的深度融合方法； ꔷ 聚焦用户多模态指令理解（如“找附近有露营氛围的咖啡馆”）、商铺及内容的多模态理解（图文、视频、评论、POI属性等），构建面向高德搜索、推荐与智能交互场景的AI Agent能力； ꔷ 设计并实现创新性算法，在真实业务场景中验证效果，提升用户获取信息的有效性、趣味性与沉浸感； ꔷ 推动技术前沿探索，目标在顶会发表高质量学术论文，打造业界领先的多模态AI系统。