OPPO高级多模态算法工程师(智能助理方向)-博士
校招全职AI/算法类地点:北京 | 深圳状态:招聘
任职要求
1、计算机科学,人工智能,统计学,数据挖掘,数学,物理等相关专业,在预训练模型,生成算法,计算机视觉,自然语言处理,语音,模型压缩及端侧部署,信息检索,多模态学习等领域等中的一个或多个领域中具备实践经验; 2、扎实的编程基础,良好的数学基础与英文阅读能力,至少熟悉一种常见的深度学习框架(Pytorch, TensorFlow等); 3、个人特质:能动性强,追求极致,有强烈意愿挑战高水平工作,乐于跨领域学习解决 AI 关键问题,具备良好的团队协作意识; 4、加分项:有 AI 领域顶级论文发表或开源项目贡献者优先;有预训练、语音、NLP、视觉跨模态建模和 Agent 开发经验者优先。
工作职责
负责对话相关的前沿算法研究与应用落地,确保对话效果处于行业前列 产出预期: 1、钻研对话 Agent 多模态算法,主导方案效果验证、迭代优化与前沿创新,聚焦多模态特征对齐、多轮对话决策、工具调用、任务编排等关键领域,探索多模态联合建模策略的最大收益,推动技术突破与行业领先。 2、负责与高校合作对话相关的产学研项目,推进学术前沿研究成果转化落地 3、 产出对话算法创新方案的论文与专利"
包括英文材料
数据挖掘+
https://www.youtube.com/watch?v=-bSkREem8dM
Database vs Data Warehouse vs Data Lake
https://www.youtube.com/watch?v=7rs0i-9nOjo
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/
OpenCV+
https://learnopencv.com/getting-started-with-opencv/
At LearnOpenCV we are on a mission to educate the global workforce in computer vision and AI.
https://opencv.org/university/free-opencv-course/
This free OpenCV course will teach you how to manipulate images and videos, and detect objects and faces, among other exciting topics in just about 3 hours.
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.
信息检索+
https://nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval-book.html
Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具,在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势,近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
AI agent+
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
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校招AI/算法类
1. 负责多模态大模型压缩算法研发,探索并实现极低bit量化技术和稀疏化技术,保持推理精度的同时减少模型存储和计算资源消耗; 2. 负责多模态大模型编解码加速算法研发,降低端侧模型推理成本; 3. 参与端侧大模型技术体系建设,探索和实现高效大模型架构,开发和优化内部模型端侧化部署工具链。 4. 跟进大模型前沿技术发展趋势,探索相关算法的创新优化,发表高质量研究论文。
更新于 2025-07-14
校招AI/算法类
1. 负责多模态大模型的构建,包括数据处理和构造、预训练和后训练算法优化,评测benchmark的构建等 2. 负责多模态大模型的下游算法及应用研究,包括图文问答、视频问答、搜索增强、统一理解和生成模型、多模态创作、多模态总结、多模态检索等; 3. 负责多模态大模型在移动端场景的算法优化和应用落地,包括视觉文本处理、UI界面理解和操作、function call等能力的提升 4. 跟进业界前沿技术,持续提升团队在多模态算法方面的技术积累。
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1. 参与个性化大模型算法设计、实现和优化,提升模型用户特征提取、行为挖掘及精准画像等核心能力; 2. 协同产品与工程团队,推动个性化大模型在手机业务中的创新应用,包括但不限于个性化问答、推荐系统、智能交互等场景; 3. 持续跟踪学术界与工业界在个性化大模型领域的最新进展,探索技术突破点并推动团队技术迭代,保持行业领先性。
更新于 2025-07-14