希音高级/资深算法（AI中台）

钉钉正在全面拥抱多模态AI，正在致力于将视觉大模型、边缘智能与实时视频分析深度融合，赋能智能零售、智慧工厂、智能交通等多个行业。我们拥有强大的工程化能力和创新研发氛围，期待志同道合的技术精英加入，共同推动视觉AI落地千行百业。 我们正在寻找在视觉AI领域具备真正工程化落地经验的技术人才，你将参与公司核心视觉AI系统的研发与优化，负责从算法设计、模型训练到高性能部署、大规模流式处理的全链路技术实现。具体职责包括： 1. 视觉大模型与算法开发 ○ 负责视觉大模型的后训练（Post-training）优化，包括微调、蒸馏、量化、剪枝等，提升模型在实际场景中的泛化能力与效率。 ○ 开发端侧视觉大模型，针对边缘设备进行轻量化设计与部署。 ○ 设计并实现传统CV算法（如目标检测、跟踪、姿态估计、图像增强等）与深度学习模型的融合方案。 ○ 构建视觉嵌入生成与特征提取模型，支持跨模态检索、相似性匹配等应用。 ○ 能根据实时性、性能、成本等多维约束，设计合理的算法组合与技术路线，实现最优落地效果。 ○ 在行业专家的指导下完成高质量的数据清洗和标注，建立多行业多场景的视觉AI评估框架 2. 高性能推理部署与优化 ○ 基于不同算法特性，选择并实施高并发、大吞吐的推理部署方案，熟练使用以下技术栈： ■ 推理框架：Triton Inference Server、ONNX Runtime、TensorRT ■ 部署平台：KServe + Triton / KServe + vLLM ○ 实现模型的动态批处理、自适应推理、低延迟响应，优化端到端服务性能。 ○ 负责模型格式转换、算子优化、硬件适配（GPU/TPU/NPU）及性能调优。 3. 分布式视频流处理系统构建是加分项 ○ 构建高可用、可扩展的分布式视频流处理 pipeline，支持多路视频流的实时接入与处理。 ○ 基于 Kafka + Flink 实现视频帧的流式消费、分发与状态管理。 ○ 完成视频数据的实时AI推理、结果聚合、元数据落盘，并与下游系统无缝集成。 ○ 保障系统在高负载下的稳定性、容错性与可监控性。 4. 跨团队协作与技术沉淀 ○ 与产品、业务、后端及硬件团队紧密协作，推动AI能力在真实业务场景中的落地。 ○ 输出技术文档、最佳实践，参与构建公司级AI工程化平台与工具链。

-结合电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业行领先的机器学习/深度学习算法平台能力。 -超大规模的机器学习模型优化，包括但不限于深度学习、强化学习、表征学习等，最大效率地提升电商流量效率。

1、负责电商推荐场景下的算法模型与策略优化，提升用户体验与业务效果； 2、结合公司业务场景和业界技术热点，研究前沿技术在业务场景的落地应用；

1、负责用户增长算法技术路线规划，主导拉新、促活、复购、留存全链路算法研发； 2、推动搭建增长算法平台，建设触达、召回、让利、转化承接等关键漏斗能力；基于用户生命周期（引入期→成长期→成熟期→衰退期），设计分层运营策略，提升转化率和用户留存。 3、驱动数据化增长运营，建立用户增长观测分析体系，定位增长瓶颈，输出可落地的策略优化方案。