阿里巴巴算法工程师-AIGC数字人视频生成（T-Star Lab日常实习生）
任职要求
1、计算机/电子/人工智能/多媒体技术等相关专业，硕士及以上学历在校生； 2、 熟悉视频时序一致性处理、长视频生成、动作迁移或视频补全等技术。 3、精通 Python，熟悉 PyTorch / TensorFlow…
工作职责
如果你，期望在阿里巴巴生态的广阔场景中，借助海量用户数据和先进的技术能力，打造千人千面的个性化数字人形象生产系统，为亿级用户提供高度定制化的虚拟形象服务； 如果你，期望攻克高保真语音驱动（Speech-to-Video）的核心难题，研发业界领先的唇形同步、情绪化面部表情及肢体动作生成算法，实现从音频到视频的端到端极致还原，赋予数字人如同真人般的自然表达力与情感共鸣； 如果你，期望挑战实时流式生成的技术难题，探索扩散模型与自回归模型的极速推理优化，实现低延迟、高吞吐的视频流实时产出，打破离线渲染的局限，支撑起百万级并发的实时交互直播场景； 如果你，期望突破数字人与物理世界的边界，深耕复杂物体交互（Human-Object Interaction）技术，解决数字人在手持商品、展示道具等动态交互过程中的物理规律约束、空间一致性及遮挡还原难题，让数字人在导购、演播等场景中具备真实的物体操控能力； 如果你，期望深入探索多模态统一大模型的应用，将视觉、语音、文本与动作序列深度融合，构建具备精细环境感知与逻辑理解能力的数字人系统，在复杂的电商实景中实现人-物-场的高度协同与自然对答。 加入我们，你的成果将直接应用于电商领域的核心场景——AI实时直播、智能客服、交互式数字导购，影响数以亿计的用户。在这里，你不仅是在写代码，更是在通过流式架构与交互算法，重新定义未来数字人的无限可能！ 研究背景：在 AIGC 浪潮下，数字人已从早期的录像进化为动态实时生成。然而，业界仍面临三大核心挑战： 交互的自然度： 如何让数字人的肢体、表情与复杂的语音情感高度对齐，消除“恐怖谷”效应。 物理规律的缺失： 在电商直播等场景中，数字人需要手持商品、展示道具，如何解决手部交互（HOI）中的遮挡、形变及空间一致性是当前的技术深水区。 实时性的瓶颈： 扩散模型效果虽好但推理慢，如何实现低延迟的流式视频生成，是数字人从视频工具走向实时互动的必经之路。 研究课题： 基于扩散模型的高保真流式视频生成架构研究； 复杂场景下的人与物体交互（HOI）视频生成； 多模态情感驱动的全身动作与表情协同生成； 成长资源： 1、算力自由： 远离“算力焦虑”，专注于算法创新。 2、海量高质数据： 拥有业界独有的、极其丰富的多模态商业场景数据，未视频生成，HOI等前沿课题提供土壤。 3、鼓励顶会产出： 团队在保持业务领先的同时，高度重视学术沉淀。鼓励将研究成果总结并发表至CVPR、SIGGRAP、HNeurIPS 等顶会，支持参加国际学术会议，提升行业影响力。 4、工业界顶级专家的 1v1 指导： 团队由来自国内外顶尖院校的博士和工业界资深专家组成，实行“师兄制”，从学术论文投稿到工程落地全过程深度带教。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。
【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 工作职责： 1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架； 2、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设； 3、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术，打造高效、易用、领先的AI推理框架； 4、参与/负责构建推理框架的系统容错能力，包括但不限于请求迁移、优雅退出、故障检测、自愈等能力建设； 5、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作，包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等； 6、与全公司各业务算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化，支撑业务目标达成。
大模型具备很强的泛化及理解世界能力，在小红书内的众多生产场景遍地开花，大模型的训练和部署已成为许多算法工程师的日常。在多团队、多业务频繁使用的大规模GPU集群上，如何能够通过高效的GPU调度策略，使大家不仅能丝滑地完成训练及部署任务，同时也能充分激发大规模GPU集群的效能，是行业公认的关键挑战。在这里，你可以聚焦LLM场景，接触到超大规模GPU集群，并使用真实负载数据进行深入分析及技术探索。欢迎加入我们，一起探索领先技术改变世界！ 工作职责： 1、负责万卡规模GPU集群效能分析及优化，通过调度策略优化、在离线混部、集群调度、GPU虚拟化、故障快速恢复、存储&网络加速等手段，提升大规模GPU集群的整体使用效率。 2、负责构建面向大模型训练、微调、推理、部署全流程LLMOps，与下游云原生平台深度融合，支撑大模型在公司内各业务生产链路稳定高效地落地。 3、持续关注业界最新的GPU资源调度相关技术动态，探索建设业界领先的资源调度策略及方法，构建下一代大规模AI资源调度系统。