荣耀AIGC合成检测技术工程师

负责Android平台AIGC内容合成检测技术的研究和开发设计，构建终端产品的移动安全能力和竞争力。 1、围绕移动智能终端AIGC内容生成带来的认知安全风险，完成AIGC内容检测和风控产品解决方案设计和开发； 2、负责AIGC内容检测模型设计、评估、剪枝、量化等相关工作，构建算法平台和量化训练工具； 3、开展AIGC内容生成与检测算法攻防对抗的前瞻性研究与洞察，并拓展业务落地。

优酷拥有海量的图像/视频数据，强大的计算能力和巨大的市场空间。我们需要你具有计算机视觉相关基础知识和视觉分析、诊断、搜索、合成等方面的实践经验。我们期待聪明、乐观、皮实、自省、追求卓越和自我驱动的优秀人士加入优酷，共同开创视觉技术的新格局。 具体职责包括但不限于： 1、负责图像/视频的分析、诊断、搜索、合成等方面的算法研究、系统研发和产品开发，包括图像检测、图像分类、图像分割、图像跟踪、视频语义分析、人脸识别与分析、车辆与人员的检测识别与跟踪、工业与医学诊断、图像/视频搜索、页面分析与自动合成、OCR等 2、负责图像/视频相关算法的前沿技术探索，包括机器学习方法以及深度学习在机器视觉中的应用，以及计算机视觉与自然语言处理、计算机图形学等相关领域的联合创新

钉钉正在全面拥抱多模态AI，正在致力于将视觉大模型、边缘智能与实时视频分析深度融合，赋能智能零售、智慧餐饮、明厨亮灶、智慧工厂、智能交通等多个行业。我们拥有强大的工程化能力和创新研发氛围，期待志同道合的技术精英加入，共同推动视觉AI落地千行百业。 我们正在寻找在视觉AI数据工程领域具备真正工程化落地经验的技术人才，你将参与视觉AI系统的数据全链路建设与优化，支撑边缘端视频AI服务的高效迭代。具体职责包括 1. 数据管理与运营 ● 数据需求分析与规划：根据算法团队的数据需求，协调整个数据闭环全流程工作（供应商对接、标注验收、测试benchmark） ○ 数据需求汇总：理解每个算法需要多少训练、测试数据，优先级分别是什么 ○ 制定数据采集、标注与质检计划，确保数据质量与交付时效 ● 数据渠道管理：外采（AIData等平台）、对接各个业务方和客户要数据 ○ 建立稳定的数据供应商合作关系，评估数据质量与成本 ○ 设计内部数据共享机制，打通业务侧真实场景数据 ● 外包工作管理：根据数据需求和优先级排工作以及工作验收 ○ 制定标注规范与验收标准，监控标注进度与质量 ○ 建立标注团队绩效评估体系 2. 数据挖掘与合成 ● 数据挖掘：根据算法需求在数据池中挖掘相关数据，或使用AIGC等手段进行数据合成 ○ 从海量视频数据中挖掘长尾场景、困难样本（如遮挡、小目标、极端光照等） ○ 设计数据筛选策略，提升训练数据的多样性与代表性 ● 数据合成与增强 ○ 利用AIGC、3D渲染、风格迁移等技术生成合成数据 ○ 设计针对边缘端场景的数据增强策略（模拟低分辨率、噪声、压缩失真等） 3. 评测开发 ● 评测体系建设：根据算法的测试需求，实现整个数据收集、脚本开发的CICD全流程 ○ 构建自动化评测平台，支持模型性能、精度、资源占用等多维度评估 ○ 实现测试数据集版本管理与可追溯性 ● 自动感知等功能的实现： ○ 开发数据质量自动检测工具（标注一致性、异常值检测） ○ 实现模型性能衰退自动告警机制 4. 数据平台&标准化工作 ● 数据平台建设：灵活应对各类数据需求 ○ 构建统一的数据管理平台，支持数据采集、标注、存储、检索、版本管理 ○ 实现数据血缘追踪，支持从原始数据到模型训练的全链路可追溯 ● 标准化规范： ○ 制定视觉AI数据标注标准与最佳实践 ○ 统一数据格式、元数据规范，降低跨项目数据复用成本 ○ 建立数据质量评估标准与SLA"

1、负责AR/MR场景中业界领先的端上图像或三维视觉相关深度学习算法研究与应用（检测/分割/深度估计/光照估计等），推进前沿技术在AR/MR场景的工业落地； 2、探索云端检测、分割、深度估计等模型在数据生产，模型蒸馏，端云结合上的应用，研发高效的MLOPs算法生产工具链，完善算法生产的基础设施建设； 3、探索CV，Vision-LLM，AIGC在AR/MR场景中的技术预研、落地以及论文专利撰写。