OPPO高级多模态算法工程师（智能助理方向）-博士
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（Py…
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"
加入千问/夸克APP的核心团队，共同打造下一代AI智能助理的“推荐大脑”。包括但不限于：对话推荐、AI内容创作、内容消费，负责推荐系统的算法设计、优化及落地，通过精准的算法策略提升对话体验与内容分发效率，带动千问/夸克APP的DAU、AI生成内容（AIGC）、创作者生态等核心业务的增长。 1.算法设计与优化：利用前沿技术优化千问/夸克APP的对话推荐、消费和创作模块，全链路地优化包括召回模型、排序模型、多模态推荐、多目标、冷启动，探索等推荐算法和模块； 2.数据驱动迭代：基于用户行为数据、内容特征数据等，构建算法评估体系，通过AB测试等方式验证算法效果，持续迭代优化推荐策略，解决冷启动、多样性不足等实际业务问题。 3.特征工程与模型搭建：利用大模型构建千问/夸克用户的画像，参与内容特征、用户特征的挖掘与构建，结合场景需求选择或改进合适的推荐模型，提升模型预测精度与泛化能力。 4.系统协同与落地：与工程、产品、数据等团队协作，将算法方案转化为可落地的技术实现，保障推荐系统的高可用性、低延迟与稳定性，适配各场景的动态变化需求。 5.技术探索与沉淀：跟踪推荐算法、AI大模型在内容领域的应用动态，探索大模型与推荐系统结合的创新方向，沉淀算法研发经验与技术方案。
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。
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。
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。