vivo算法工程师
社招全职3年以上研发类地点：上海状态：招聘
任职要求
1计算机、电子信息、自动化、应用数学等相关专业本科及以上，3年以上机器学习/深度学习经验，或具备同等能力的开源/竞赛成果 2熟练使用 Python，熟悉深度学习主流框架（PyTorch ，TensorFlow ） 3扎实的工程能力：熟悉Git、Docker、Linux，能够独立构建可复用的数据与训练管线 4熟悉大模型训练流程：数据准备、预训练、指令微调、评测与迭代；具备良好的问题定位与性能调优能力 5具备良好的沟通协作能力与自驱力，能够在不完全信息下推进项目 专业要求（VLM 与数据构建）： 1多模态模型与视觉表征 1.1熟悉以下至少两个领域：VQA、Video Captioning、Video Reasoning、Content Retrieval、Saliency Detection、Behaviror Analysis、Intention Prediction、Multi-Modal Sensing & Understanding的相关技术 1.2熟悉视觉Backbone与Tokenizer：ViT/ConvNeXt/Swin、SAM、DINO、Q-Former、VQ-VAE 等 2训练与对齐 2.1具备多模态对齐、跨模态检索、图文匹配、视觉问答任务的建模与评测经验 2.2掌握指令微调、偏好对齐（RLHF/RLAIF）、对比学习、知识蒸馏、混合专家（MoE）等 3数据构建与治理 3.1有音视频以及多传感器数据集构建经验，包括标签预处理、时空对齐、语义语料分析等。具备大规模数据采集、噪声过滤、去重（感知哈希/SimHash/MinHash）、质量评估（Heuristics/模型打分）、数据分层采样与混料（mixing）经验 3.2熟悉标注策略与工具链：人机协同标注、主动学习、弱监督/自监督数据生成、数据一致性与审计 3.3理解数据对齐与红队测试：安全、合规、偏见与毒性检测，视觉版权与隐私合规意识 4评测与产品化 4.1能构建多维评测集（准确性、鲁棒性、幻觉率、安全性、时延/吞吐） 4.2了解在线评测、能将数据-模型-评测迭代形成持续优化闭环
工作职责
1设计与实施多模态数据构建方案：包含数据采集、清洗、标注、弱监督/自监督数据生成、数据质量评估与反馈闭环 2构建和维护训练/评测基准（benchmarks）：覆盖视觉推理、视频理解等 3负责多模态大模型（VLM，Vision-Language Model）的优化，包括模型架构对接、训练策略、推理加速与效果评估。 4关注前沿技术并进行可行性验证（PoC），推动新算法或新数据策略到生产级落地 5撰写技术文档，沉淀最佳实践，指导初级工程师与标注团队
包括英文材料
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
Python+
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中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
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a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
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Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
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This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
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.
Git+
https://www.youtube.com/watch?v=rH3zE7VlIMs
Learn Git from start to finished in this full course written by ThePrimeagen.
Docker+
https://www.youtube.com/watch?v=GFgJkfScVNU
Master Docker in one course; learn about images and containers on Docker Hub, running multiple containers with Docker Compose, automating workflows with Docker Compose Watch, and much more. 🐳
https://www.youtube.com/watch?v=kTp5xUtcalw
Learn how to use Docker and Kubernetes in this complete hand-on course for beginners.
Linux+
https://ryanstutorials.net/linuxtutorial/
Ok, so you want to learn how to use the Bash command line interface (terminal) on Unix/Linux.
https://ubuntu.com/tutorials/command-line-for-beginners
The Linux command line is a text interface to your computer.
https://www.youtube.com/watch?v=6WatcfENsOU
In this Linux crash course, you will learn the fundamental skills and tools you need to become a proficient Linux system administrator.
https://www.youtube.com/watch?v=v392lEyM29A
Never fear the command line again, make it fear you.
https://www.youtube.com/watch?v=ZtqBQ68cfJc
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
性能调优+
https://goperf.dev/
The Go App Optimization Guide is a series of in-depth, technical articles for developers who want to get more performance out of their Go code without relying on guesswork or cargo cult patterns.
https://web.dev/learn/performance
This course is designed for those new to web performance, a vital aspect of the user experience.
https://www.ibm.com/think/insights/application-performance-optimization
Application performance is not just a simple concern for most organizations; it’s a critical factor in their business’s success.
https://www.oreilly.com/library/view/optimizing-java/9781492039259/
Performance tuning is an experimental science, but that doesn’t mean engineers should resort to guesswork and folklore to get the job done.
Backbone.js+
[英文] Backbone.js
https://backbonejs.org/
Backbone.js gives structure to web applications by providing models with key-value binding and custom events, collections with a rich API of enumerable functions, views with declarative event handling, and connects it all to your existing API over a RESTful JSON interface.
https://www.youtube.com/watch?v=4t0n5k0X7ow
Backbone.js Tutorial Part 1 - Backbone.js Models: Creating Models
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社招算法开发岗
团队负责数十个垂类业务场景搜索、推荐体验优化、效率提升工作，支撑下沉、店铺、券搜、企业/工业、商超类、新零售等战略创新业务。 工作内容： 1.基于NLP相关技术(LLM、知识图谱等),理解用户query意图，并构建优化文本/多模态的搜索匹配模型，保障并提升搜索体验； 2.高效算法系统建设：基于AutoML、强化学习、迁移学习等技术，并通过流程化/产品化方式，建设算法PaaS平台、在线多业务高性能算法系统，提升多业态算法优化迭代效率； 3.追踪前沿技术，应用于搜索、推荐场景全链路(召回、排序、策略)进行模型优化和差异化创新，提升多业务场景效率指标。
更新于 2025-06-15
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工作内容： 1.负责统筹海外站的工作，包括业务需求支撑、日常算法体验效果迭代； 2.负责境外业务的搜索推荐核心链路算法的研发工作(召回、排序、策略、相关性、导购商卡)，致力于提升用户体验和流量转化效率，支撑海外业务快速发展； 3.针对海外业务特点，做搜推前瞻性的技术规划(包括多语言NLP模型、跨语言搜索等)，并推动实施。
更新于 2025-06-15
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1.负责基于运筹优化与机器学习相结合的物流配送优化； 2.负责地图场景的NLP模块和搜索推荐引擎的构建与开发； 3.负责货车导航能力构建、轨迹道路数据挖掘、基于地理位置的挖掘算法研究及优化，包含技术架构、选型、应用、落地等技术工作； 4.跟踪机器学习、数据挖掘等方向的前沿算法，承担技术框架建设和落地实施优化； 5.负责协同工程、产品等团队合作。
更新于 2025-06-09
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工作职责： 1. 负责内容安全算法研发，包括但不限于文本、图像、视频、音频等多模态内容的识别与过滤。 2. 针对违规内容（如涉黄、涉暴、涉政、垃圾广告、诈骗等）构建高效、精准的检测模型，提升平台内容安全水平。 3. 研究前沿AI安全技术，优化现有算法策略。 4. 结合业务场景，设计并优化内容安全体系，包括实时拦截、离线审核、用户行为分析等模块。 5. 与产品、运营、审核团队协作，推动算法落地并持续迭代，提升审核效率和准确率。 任职资格： 1. 学历/专业：计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，3年以上内容安全相关经验（优秀本科生可放宽）。 2. 熟练掌握机器学习、深度学习算法，熟悉NLP/CV领域常见模型。 3. 熟悉内容安全相关技术。 4. 熟练使用Python/C++，具备大规模数据处理经验。 5. 业务理解：对互联网内容生态和风险场景（如UGC/PGC审核）有深刻认知，能快速定位业务痛点。
更新于 2025-06-04