哔哩哔哩多模态算法实习生
实习兼职技术类地点:上海状态:招聘
任职要求
1.本科及以上学历的在校学生,计算机科学、数学、统计学、人工智能等相关专业优先。 2.对多模态数据处理有一定了解,如文本、图像、视频等数据的融合与分析。 3.对目前多模态算法有一定的了解,如 CLIP,BLIP,LLaVA,Qwen-VL,video-llama 等,有实际研究经验者优先。 4.在机器学习/CV/NLP/人工智能相关领域会议或期刊发表过论文或者有竞赛经验者优先。 5.对多模态技术和内容审核业务有浓厚兴趣,有相关项目经验者优先考虑;能够保证每周至少3天的实习时间,实习周期不少于3个月。
工作职责
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。
包括英文材料
学历+
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
Llama+
https://github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese
Llama中文社区,实时汇总最新Llama学习资料,构建最好的中文Llama大模型开源生态,完全开源可商用。
https://www.llama.com/docs/overview/
This guide provides information and resources to help you set up Llama including how to access the model, hosting, how-to and integration guides.
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
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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
实习AIGC算法
【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。
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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