vivoNLP算法工程师(互联网方向)-实习
任职要求
1、计算机、数学、统计学或相关专业的博士或优秀硕士; 2、在多模态大模型、AIGC方向有相关经验; 3、编程能力优秀,熟悉pytorch/tf 等主流深度学习工具; 4、踏实认真,细心耐心,有团队精神,自我驱动力强,乐观向上; 5…
工作职责
1、拥抱新技术,跟进多模态大模型、AIGC等相关技术及应用研究; 2、配合工程适配大模型生成和理解能力到各业务场景,参与解决公司业务场景下的问题,帮助实现业务价值; 3、适时进行技术分享、专利申请和学术文章发表,以提升公司的技术影响力。
团队介绍 POI智能化使命是通过高质量高效率低成本的智能化手段及先进生产力,数字化还原真实世界POI,保障POI数据的时效性、正确性和完备性,作为高德用户信息获取、交易履约和出行体验的基础。每个POI背后都有精彩的故事,我们作为链接POI和用户的第一步,每一分努力都是与现实世界的一次互动。 职位描述 我们需要NLP和多模态大模型方向的算法工程师,负责对地图生产资料、互联网情报、搜索日志、用户反馈等非结构化文本进行分析和信息抽取,负责理解高德用户的到达行为,融合人地大数据,构建知识图谱和智能推理能力,打通数据生产和前台业务,使得用户获得更加智能的出行和服务体验。 1、参与和负责POI产线的NLP算法部分,包括POI的NLP基础功能服务、多模态名称融合生成、名称质检模块、名称纠错模块等; 2、搭建POI的NLP基础服务平台,实现以POI为核心实体的地图数据图谱,为高德的POI搜索、推荐业务提供完备信息; 3、配合其他POI采集、挖掘、调度、聚合业务,建模NLP任务,提供准确且有效的NLP信息; 4、积极地探索和研究NLP的应用和认知领域,结合地图场景,提供更加全面且完备的服务;
团队介绍:广告业务原为商业产品与技术部门,为抖音集团的商业变现提供广告产品与技术,负责端到端大型广告系统建设,覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、番茄小说、穿山甲等产品矩阵,践行"激发生意新可能"理念,致力于让营销更省心、更高效、更美好,推动商业的可持续增长,让不分体量、地域的企业及个体,都能通过数字化技术激发创造、驱动生意。连接广告主、用户及生态伙伴、成为开放共赢的全球最佳智能营销平台之一。在这里,你将投身建设面向未来的数字营销能力,接触到全球先进的商业产品架构、模型和算法,在互联网广告行业始终创新。 课题介绍: 1、核心技术架构: 1)下一代广告技术栈: 模型算法层:搭建基于强化学习的智能出价与流量预估系统,攻克深层转化场景下的数据稀疏、多源异构数据融合(延迟数据/埋点噪声/跨平台行为)等行业难题; 系统工程层:构建支持基于长序列特征的实时预估框架,研发支持动态创意组合的自动化投放引擎; AIGC融合层:建立文/图/视频多模态生成技术中台,实现从IP素材生成到智能投放的全链路闭环; 2)行业首创的AIGC解决方案: 正在搭建全球领先的"小说→漫剧"智能生产线,攻克三大技术堡垒: 多模态叙事引擎:研发支持角色一致性保持(Character-aware Diffusion)、分镜自动生成(Storyboard LLM)、动态运镜控制(Camera ControlNet)的复合型生成框架; 工业化工作流:构建支持分布式渲染、多版本AB测试、合规性审核的智能生产管线,实现日均千级素材产能; 投放增效系统:开发生成质量量化评估模型(QAGAN),建立素材生成-投放效果的反哺优化机制; 2、岗位挑战: 你将主导: 构建支持沿模型的混合推理框架,优化多卡并行下的生成效率; 设计跨模态对齐算法,提升文字指令到视觉元素的可控生成精度; 研发基于用户行为分析的智能素材变异系统,实现CTR提升30%+的个性化内容生成; 打造从内容生产到实时竞价的全自动化广告引擎; 3、我们期待这样的开拓者: 精通Diffusion Models技术栈,具有LoRA/ControlNet/T2I-Adapter等微调框架的实战调优经验; 熟悉多模态大模型(如VideoPoet、Sora等视频生成技术原理),具备跨模态表征学习研究背景; 拥有广告算法背景者优先,熟悉CVR预估、智能出价等核心模块与生成式AI的结合点; 出色的工程化能力,主导过至少一个完整AIGC项目的端到端落地(从模型训练到服务部署)。
团队介绍:广告业务原为商业产品与技术部门,为抖音集团的商业变现提供广告产品与技术,负责端到端大型广告系统建设,覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、番茄小说、穿山甲等产品矩阵,践行"激发生意新可能"理念,致力于让营销更省心、更高效、更美好,推动商业的可持续增长,让不分体量、地域的企业及个体,都能通过数字化技术激发创造、驱动生意。连接广告主、用户及生态伙伴、成为开放共赢的全球最佳智能营销平台之一。在这里,你将投身建设面向未来的数字营销能力,接触到全球先进的商业产品架构、模型和算法,在互联网广告行业始终创新。 课题介绍: 1、核心技术架构: 1)下一代广告技术栈: 模型算法层:搭建基于强化学习的智能出价与流量预估系统,攻克深层转化场景下的数据稀疏、多源异构数据融合(延迟数据/埋点噪声/跨平台行为)等行业难题; 系统工程层:构建支持基于长序列特征的实时预估框架,研发支持动态创意组合的自动化投放引擎; AIGC融合层:建立文/图/视频多模态生成技术中台,实现从IP素材生成到智能投放的全链路闭环; 2)行业首创的AIGC解决方案: 正在搭建全球领先的"小说→漫剧"智能生产线,攻克三大技术堡垒: 多模态叙事引擎:研发支持角色一致性保持(Character-aware Diffusion)、分镜自动生成(Storyboard LLM)、动态运镜控制(Camera ControlNet)的复合型生成框架; 工业化工作流:构建支持分布式渲染、多版本AB测试、合规性审核的智能生产管线,实现日均千级素材产能; 投放增效系统:开发生成质量量化评估模型(QAGAN),建立素材生成-投放效果的反哺优化机制; 2、岗位挑战: 你将主导: 构建支持沿模型的混合推理框架,优化多卡并行下的生成效率; 设计跨模态对齐算法,提升文字指令到视觉元素的可控生成精度; 研发基于用户行为分析的智能素材变异系统,实现CTR提升30%+的个性化内容生成; 打造从内容生产到实时竞价的全自动化广告引擎; 3、我们期待这样的开拓者: 精通Diffusion Models技术栈,具有LoRA/ControlNet/T2I-Adapter等微调框架的实战调优经验; 熟悉多模态大模型(如VideoPoet、Sora等视频生成技术原理),具备跨模态表征学习研究背景; 拥有广告算法背景者优先,熟悉CVR预估、智能出价等核心模块与生成式AI的结合点; 出色的工程化能力,主导过至少一个完整AIGC项目的端到端落地(从模型训练到服务部署)。