OPPOCV算法专家（视觉理解）
任职要求
1. 硕士毕业6年以上，博士毕业3年以上，计算机科学、数学、物理等相关专业。 2. 熟练掌握Python编程语言，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 3. …
工作职责
1. 负责研究和开发视觉理解与生成类算法，以实现高效、高质量的扩散模型（diffusion）和多模态理解大模型，为图文创作、图片编辑等产品提供能力。 2. 与团队成员合作，带头攻关项目中遇到的技术难题。 3. 跟踪最新的CV技术发展，洞察前沿技术发展趋势。
1. 负责研究和开发视觉理解、视觉编辑类算法，以实现高效、高质量的扩散模型（diffusion）生成式对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等模型，为图文创作、图片编辑等产品提供能力。 2. 设计和实现新的AIGC模型，以提高生成图像、视频、音频等内容的质量和多样性。 3. 优化现有的AIGC模型，以提高训练速度和生成效果。 4. 与团队成员合作，解决项目中遇到的技术难题。 5. 跟踪最新的AIGC技术发展，为团队提供技术支持和建议。
1. 负责手机端与云端 AIGC 影像技术研发，包括高质量的人像生成、图像修复、人像编辑等核心算法设计与优化。 2. 负责扩散模型、单步生成模型、图像编辑模型的研发、微调、蒸馏与加速。 3. 针对海外新兴市场的拍摄习惯和弱光、逆光、中低端机等复杂环境，设计稳健的人像处理与编辑方案。 4. 参与构建手机影像 AIGC 能力体系，包括数据 pipeline、模型评价体系与端云协同架构优化。 5. 跟踪行业技术前沿（Diffusion, Flow-based, MMDiT, Rectified Flow等），并在产品侧落地创新。
1. 负责 AIGC基础模型（文生图、图生图、图像编辑模型）的后训练体系建设，包括SFT、DPO、GRPO等强化学习方法设计与实现。 2. 构建大规模指令数据，用于人像生成、人像编辑、图像修复、目标消除、视频编辑等方向的SFT微调。 3. 设计奖励模型（Reward Model），包括但不限于：图像质量、真实感、结构保持；人像一致性、身份保持指令遵循与安全性。 4. 负责从通用基础模型到手机影像场景的能力迁移，指令适配、风格对齐等。 5. 提升模型对用户指令的理解能力，使生成编辑结果更稳定、更可控、更一致。
在LLM重构搜索的浪潮中，数据质量决定模型智能的天花板。我们需要你构建数据与模型的「双向进化引擎」，从万亿级多模态数据中提炼认知黄金，驱动大模型突破搜索理解的终极边界！ 1. 万亿级网页提炼：研发多模态数据分析框架，通过网页解析、文档智能、知识抽取等技术，完成全网万亿级搜索网页的关键信息提炼。 2. 攻克数据质量理解：设计网页质量/权威性/可信度的多维度评估模型，以及跨模态数据表征技术，提升夸克在网页知识获取的准确性与可靠性。 3. 驱动数据与算法协同进化：探索大模型时代的数据评估方法论，量化数据优化对搜索效果和模型性能的影响。 4. 打造全网优质内容库：构建多模态数据的处理和挑选管线，建立覆盖网页/图文/视频等全域内容的智能知识库。