阿里巴巴智能算法产品事业部-算法工程师-AIGC多模态方向-AI原生-视觉智能

1. 负责多模态与AIGC核心算法的研发与优化，深度推动AIGC技术在视觉智能领域的工程化落地，系统性提升图像、视频等多模态内容的生成质量与语义理解能力； 2. 持续跟踪并深入探索AIGC前沿技术方向，涵盖扩散模型（Stable Diffusion、Flux系列）、自回归生成（AR）及强化学习等核心范式，面向通用场景与垂直领域持续打磨SOTA模型，有效驱动下游业务应用效果提升； 3. 主导推动AIGC技术的产品化创新与规模化落地，重点方向包括智能内容生成工具（图文、视频、广告素材等全链路创作）、基于自然语言指令的通用图像/视频编辑能力，以及多模态内容智能化生产流程的构建与优化。

-负责多模态大模型中全模态数据（文本、图像、音频、视频等）的采集、处理、采样、配比等全流程数据管线的建设，以及相关的模型结构设计、效果优化，构建适合医疗健康领域的多模态大模型； -研究并实现跨模态信息融合的算法和技术，提升模型在健康内容/服务等场景中的理解和生成能力； -跟踪多模态深度学习的最新研究进展，探索和落地前沿技术（如预训练、自监督学习、小样本学习等）； -与产品和工程团队紧密合作，推动多模态技术在搜索、推荐、AIGC等领域的全链路落地应用； -分析和解决在多模态数据处理过程中遇到的技术难题，持续提升模型的智能化水平和商业价值。

加入同花顺证券AI创新事业部，你将参与打造下一代智能证券服务产品。通过AI技术重构投资体验，设计多模态交互的产品，赋能券商数字化升级。在这里，你将从0到1参与AI产品的全生命周期，与顶尖算法工程师、金融专家并肩作战，共同推动证券行业的智能化变革。 岗位职责 1.用户与市场洞察 深度调研C端投资者的需求痛点，分析投资行为数据，定位AI产品创新机会； 面向B端券商机构开展需求调研，设计数字化解决方案，推动券商服务智能化升级； 2.AI产品规划与设计 设计证券场景下的多模态交互产品； 主导AI功能落地，包括券商智能业务办理、券商业务中台等核心模块； 3.跨团队协同与赋能 联动算法团队制定模型优化目标，推动AI能力在证券场景的精准应用； 协同开发团队完成产品敏捷迭代，确保技术方案与用户体验的双重闭环； 4.行业解决方案构建 提炼券商数字化需求，输出标准化AI赋能方案（如智能投顾中台、自动化运营工具）； 跟踪金融科技前沿趋势，探索AIGC、大模型在证券服务的创新应用场景。

1、针对具体任务场景（如语音识别、机器翻译、图像理解、文本生成等），开展深度学习模型的算法设计与创新，探索新型神经网络架构（如Transformer、MoE、扩散模型等），提升模型在复杂环境下的准确性、鲁棒性与泛化能力。负责端到端建模优化，结合上下文理解、对话状态追踪或多模态融合技术，增强系统在连续交互场景中的语义理解与响应能力。构建高质量训练数据体系，设计自动化语料清洗、标注与增强方案，覆盖多语言、多方言、噪声或小样本等挑战性场景，支撑模型持续迭代。 2、参与大规模预训练模型（LLM、VL模型等）的研发与微调，包括指令微调、对齐优化、提示工程及推理加速，提升模型在下游任务中的表现。探索大模型在跨模态理解（图文、音视频）、实时生成、知识推理等场景的应用路径，推动AIGC、智能摘要、自动字幕、翻译等业务的技术升级。研发高效微调技术（LoRA、Adapter等）与模型服务架构，实现大模型在资源受限环境下的灵活部署。 3、推动模型轻量化与推理加速，应用模型压缩、量化、蒸馏、剪枝等技术，提升模型在移动端、边缘设备或云端的运行效率。协同工程团队完成算法模块的高性能集成，优化分布式训练与推理框架，保障系统低时延、高并发与稳定性。支持多平台部署（移动端、PC端、Web端、云服务），参与全链路性能调优与监控体系建设。 4、跟踪人工智能领域最新研究进展（CV/NLP/ASR/TTS/MT等），结合业务需求进行技术预研与原型验证。与产品、数据、工程团队紧密协作，深入理解用户场景，推动AI能力在实际产品中的创新应用。