大疆中/高级机器学习平台工程师（模型评测）
任职要求
1. 本科及以上学历，具备计算机科学、信息工程、软件工程、机器人学等相关专业背景； 2. 5年以上后端开发经验，精通一种或多种后端开发语言，熟悉Go和Python…
工作职责
1. 负责模型评测系统的场景建设、评测工具链建设等，加速评测体系的快速迭代验证； 2. 与多方对齐需求，进行技术可行性评估，需求拆解和排期，方案设计与核心模块开发，并对进度和风险进行管理； 3. 负责评测平台部署及上线后运维管理，识别稳定性和易用性及效率问题并持续改进。
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。
1、参与蚂蚁国际的B类场景的数据智能化建设，进行跨团队沟通合作，探索AI应用在蚂蚁国际中商户侧的场景应用，并通过将业务和技术深度结合进行创新，打造赋能B类场景的人工智能。 2、参与生成式人工智能在蚂蚁国际B类业务场景的探索和应用工作，包括方案调研与设计，构建指标和评测体系，模型训练与调优，效果评测与持续跟踪，大模型推理加速等大模型应用的全流程实际落地工作 2、 参与面向风险管控的数据生产、模型训练、评测体系建设和开发工作，结合蚂蚁国际的大模型应用平台和基础设施，结合实际工作和业务需要进行工具链的开发和维护 3、参与面向业务场景的潜客挖掘、搜索推荐等实验方案设计、模型训练、评估优化工作，提升B类场景的营销与商户全生命周期管理 4、跟进业界前沿的AI研究和应用进展，特别是机器学习、生成式人工智能的应用场景和创新形态，并探索在实际业务场景中应用落地的可能性
我们是AliExpress广告算法团队，该岗位负责AE搜索广告的NLP&相关性、用户体验优化，包括并不限于： 1. 设计和优化搜索广告相关性下的Query理解、类目预测、深度语义相关性、商品理解、实体匹配等方向 2. 对比学习、表征学习、蒸馏学习在语义理解、类目预测、相关性判别等领域的应用和创新 3. 设计合理的全链路管控与供给策略，保证消费者体验、广告主投放效果、平台营收的良好平衡 4. LLM、MLLM在上述方向的全面应用与优化 5. 建立合理的相关性评测方法，进行数据挖掘，迭代数据标注任务，积累电商领域知识数据资产
方向一： 1.负责针对相机的计算成像的算法原型研发和演进 - 基础图像算法如3R(NoiseReduction, SuperResolution, HDR), 多帧多摄等； - 图像后处理算法如美颜、色彩映射，图像渲染等； - 软硬件结合图像算法如ISP（image signal processor)算法的开发调优、白平衡、自动对焦、自动曝光控制，色彩还原，多摄立体视觉，防抖算法的迭代进化等； 2.AI技术应用影像业务，利用机器学习，深度学习，模型压缩及小型化等前沿技术，解决low-level画质处理，语义理解等多领域核心问题，整体提升用户体验和业务价值； 3.针对android平台和手机soc芯片的图像处理算法架构设计的基础研究，实现全链路影像处理链路的端到端性能最优设计；针对图像/视频效果进行标准定义和定量评测的理论研究； 4.对于前沿技术的动态进行追踪，主导高校产学研合作或供应商技术合作，实现新的影像算法领域探索和技术创新。 方向二： 1.模型性能分析与优化 1)负责影像端侧模型性能分析与调优，包括推理速度、内存占用、功耗等关键指标优化； 2)设计并优化量化、剪枝、蒸馏等模型压缩技术，推动算法在移动端的高效部署； 3)针对GPU/NPU/DSP等硬件特性模型结构，识别模型运行中的瓶颈并提出改进方案，提升端侧推理效率。 2.技术预研与落地 1)跟踪行业前沿技术（如大模型端侧优化、模型压缩等），完成技术验证并推动业务落地； 2)协同算法团队优化模型架构，平衡性能与精度需求。 3)与硬件、系统框架团队合作，优化底层驱动及系统资源调度策略，提升模型运行效率；