logo of xiaohongshu

小红书多模态算法实习生

实习兼职AIGC算法地点:北京状态:招聘

任职要求


计算机、人工智能相关专业的在读硕士或博士,热爱技术。
熟悉机器学习深度学习,对Transformer、CLIP等模型有自己的理解。动手能力强。
能保证至少4个月的实习,每周出勤不少于4天。

工作职责


【岗位亮点】
顶会论文直通车:我们鼓励并全力支持你将研究成果发表到CVPR、NeurIPS等顶级会议,资深技术人员全程指导,算力充足。
核心业务组:智能创作发布,直接影响用户体验,专注于将前沿多模态大模型、AIGC 技术与小红书发布核心业务深度融合。转正机会大。

前沿探索与创新:聚焦多模-态大模型(MLLMs)前沿,在 多模态指令微调、多模态检索、个性化文案生成、RAG 等方向中选择你最擅长或最感兴趣的,提出并实现你的创新想法。
从想法到落地:负责从算法设计、实验验证到模型优化的全流程,用严谨的实验和数据说话,推动研究课题取得突破。
包括英文材料
机器学习+
深度学习+
Transformer+
相关职位

logo of bilibili
实习技术类

1.深入开展内容安全治理多模态大模型的调研工作,跟踪前沿技术发展趋势,分析不同模型在该场景下的适用性。 2.协助团队进行多模态大模型的训练工作,包括数据预处理、模型搭建、参数调整等,以提升模型在内容审核任务上的准确性和效率。 3.参与模型性能评估,分析实验结果,提出改进方案,优化模型性能。 4.与其他团队成员协作,共同解决在多模态模型应用于内容审核业务过程中遇到的技术问题。

更新于 2025-06-09
logo of kuaishou
实习D3336

1、负责研发基于diffusion的low-level视频处理算法,专注于提升算法性能,包括但不限于网络架构设计(VAE和DIT)、算法优化、大规模数据处理以及Diffusion模型保真性提升; 2、负责研发基于diffusion的视频压缩和生成框架,致力于突破视频生成极限,涉及图像/视频压缩算法的创新设计和优化; 3、负责跟进和探索业界前沿视频修复技术,并根据业务需求进行创新和性能提升。

更新于 2025-08-06
logo of xiaohongshu
实习风控算法

1、分析风险数据,建设风险识别特征,迭代并优化内容风险反作弊能力 2、对风险内容和风险账号进行数据挖掘,通过机器学习、无监督学习、深度学习等方法和技术,进行风险检测和风险识别的建模 3、跟踪行业最新动态,推进新算法的落地与应用

logo of kuaishou
实习D13858

1. 推进短视频场景图像分类、目标检测、多模态算法的研发创新; 2. 参与设计基于CV/多模态算法的内容生态识别方案,支持主站生态需求。

更新于 2025-07-07