高德地图多模态大模型算法工程师-研发效能

1、基于大模型算法应用进行从需求创建到应用发布全流程各个环节提效工具的开发、建设，提升公司整体需求交付效率； 2、基于大模型算法对公司内部过往的各大提效系统和工具进行整体重建重构，建设智能化工具； 3、对于特定垂类场景模型进行训练、微调、优化评测等，提升模型在垂类场景上的效果； 4、基于公司内部研发过程中的各类痛点的问题，开发有针对性、有前瞻性的工具，并不断进行改进优化。 5、通过自研、集成、二次开发等多种手段，积极推进大模型应用和落地相关实践，系统性的提高研发、测试和项目交付管理全流程的能力和效率。

【课题说明】 聚焦多模态数字人核心技术，以直播为应用场景，旨在突破其在真实感、智能交互、情感表达及多模态信息处理上的瓶颈。研发能自主执行复杂运营任务、展现丰富情感与高表现力，并与用户进行深度多模态内容互动的下一代数字人，革新直播行业运营模式与用户体验。 【建议研究方向】 1.智能运营Agent：研究数字人作为智能Agent，在直播前（策划、脚本、货盘）、中（场控、问答、促单）、后（复盘、再创）全流程承担运营职能。重点攻克基于多模态数据的智能决策、任务自动化及人机协同，提升直播运营效能。 2.高表现力数字人生成驱动：探索高真实感、个性化数字人形象（外观、声音、风格）的快速生成与定制。重点研究大模型驱动的、与语音同步且富含细腻情感的表情、口型、动作的实时驱动，增强直播感染力。 3.多模态内容生成和交互：研究理解用户多模态输入（文、语、图、视频）并进行深度互动。探索数字人自主生成动态多模态内容，丰富直播呈现，提升用户参与感。

1、研究前沿LLM、AIGC、多模态、NLP 算法模型到应用的转化，以及针对应用场景的算法优化； 2、将LLM、AIGC 算法模型 应用到业务产品中，提高产品的性能和用户体验； 3、将LLM、AIGC 算法模型 应用到快手研发平台中，提高平台的效能； 4、大模型训练、对齐相关工作，包括不限于思维链数据构造、模型构造优化、模型训练评估等； 5、协助开发和优化 AI Agent 的数据采集、分析及数据闭环相关工具，支持标注工具、研发工具、数据分析与可视化系统的设计与实现，提升产研团队的工作效率； 6、开发和集成多模态数据处理技术，构建跨模态数据融合框架，解决复杂业务场景下的信息提取和分析问题； 7、跟踪和研究最新的AI技术和趋势，撰写技术报告，参与学术会议和技术交流，提升公司在行业内的技术影响力。

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