商汤高级算法研究员（世界模型）

视频理解与表征学习： 参与研究和实现基于Transformer、Diffusion等先进架构的视频理解模型，用于视频场景理解、动作识别、事件预测等任务。 视频生成与控制： 协助探索视频生成模型（如Video Diffusion Models, Sora-like architectures），并研究如何通过自然语言或高级指令（如Agent规划）实现对生成内容的精准控制（如控制物体运动、摄像机视角等）。 Agent决策框架搭建： 参与构建视频领域的AI Agent框架，使其能够根据指令（如“生成一个宇航员在月球后空翻的视频”）自动进行任务分解、调用合适的模型（如生成、编辑、特效模型）并执行多步规划。 仿真环境与评估体系： 参与构建或利用视频仿真环境，用于训练和评估Video Agent的决策能力。设计和开发定量与定性相结合的评估方案，以衡量生成视频的质量和Agent任务完成的准确度。 技术调研与原型验证： 紧跟视频生成、世界模型、AI Agent等领域的最新学术进展（如CVPR, ICCV, NeurIPS等顶会论文），并快速进行代码复现和实验。

【业务介绍】 我们是小红书内稠密类模型（LLM/MLLM/SD/CV/NLP）统一的AI平台QuickSilver，负责调度公司内所有稠密类模型训练与推理资源，基于自建的训推引擎，为公司所有AI算法同学迭代业务模型提供端到端一站式AI服务；包括数据管理，模型管理，模型训练、压缩、推理、部署，服务管理，资源调度等一系列能力。 工作职责： 1、负责稠密类模型训练推理开发平台的架构设计和核心功能研发 2、设计和实现大模型训练部署流程，包括模型fine-tuning、推理服务化等 3、构建云原生架构，设计高可用、高性能的微服务体系 4、优化平台性能，提升系统稳定性和可扩展性

1、负责模型训练平台核心功能开发和架构设计，包括传统CN/NLP/SD/LLM等多场景支持 2、负责大模型后训练工具平台化建设，包括后预训练、微调、对齐等技术落地 3、设计和实现高性能分布式训练系统，打造端到端训练解决方案 4、优化训练调度和资源管理，提升集群利用率和训练效率 5、开发模型训练监控诊断工具，建设可观测性体系

关于我们： 滴滴国际化Fintech业务，是滴滴国际化战略的重要组成板块。近年来，滴滴Fintech在拉美地区积极探索和开展电子支付、信贷、信用卡、商户收单等业务，为当地用户带来更便捷、优质、更高性价比的金融服务。我们诚挚邀请真诚、可靠、勇于挑战的您和我们一起，携手并肩，拥抱金融出海的浪潮，和滴滴Fintech一起快速成长。 职位描述： 1、参与并完成风控平台基建研发，包括决策引擎、特征平台、核身、模型、名单、图数据库、监控平台、Databus等多个方向 2、建设提效工具，提升风控研发流程的效率。 3、积极跟其他团队沟通和配合，推动项目进展，讨论并提出有建设性的意见。