OPPO高级多模态算法工程师（端侧模型方向）-博士
校招全职AI/算法类地点：北京状态：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，模型压缩及端侧部署，信息检索，多模态学习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，至少熟悉一种常见的深度学习框架（Pytorch, TensorFlow等）； 3. 熟…
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工作职责
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。
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.
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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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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"
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-负责多模态大模型应用层算法研发与调优，涵盖文本、语音、视觉等模态的联合建模与任务优化 -设计并优化多模态对话、生成、检索、问答等核心能力，提升模型在跨模态场景下的推理与交互体验 -与产品、设计、前端团队紧密协作，推动多模态交互在移动端、Web 端及端侧设备上的落地 -持续跟进业界多模态应用进展（如智能助手、AI 修图/视频、跨模态搜索），快速完成技术评估与产品化 -通过数据分析与用户反馈，优化模型效果，提升业务关键指标（DAU、转化率、留存率等）
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