理想汽车【智能工业】资深大数据技术专家
任职要求
1. 教育背景:计算机科学,数学,统计学或相关专业本科及以上学历; 2. 工作经验: - 具有8年以上大数据领域工作经验,其中3年以上数据湖/湖仓一体架构设计与实施经验; - 有丰富的数据治理项目经验,熟悉数据治理流程与方法,有自己的数据治理方法论; - 具备2年以上团队管理经验优先,有成功带领团队从0到1完成大数据项目的经历优先,具备优秀的团队管理能力、业务理解与沟通能力; 3. 技术能力: - 精通Hadoop/Spark/Flink其中任意一种, 深入理解架构和实现原理; - 深入理解开放表格式,精通Delta lake/…
工作职责
1. 数据资产体系设计与搭建: 结合部门业务特点,负责设计并指导团队构建高效的数据资产体系; 2. 数据治理体系建设: 制定和完善数据治理策略,流程与规范,推动数据治理工作落地,提升数据资产价值,为业务提供可靠的数据支持; 3. 数据应用支持: 与算法团队紧密合作,深入了解数据应用需求,提供技术方案与实现路径; 4. 团队技术指导与协作: 作为技术专家,为团队成员提供技术指导与培训,提升团队整体技术水平,参与团队技术规划与决策,解决技术难题,确保项目顺利推进。
交易引擎策略算法专家 Transaction Strategy Algorithm Expert 1. 负责国际化网约车交易策略算法设计的相关工作,包括订单分配,运力调度,流量分发,供需预测,仿真系统等方向; 2. 针对不同国家交易市场的供需情况和竞争态势,和业务方协同设定目标,使用机器学习/强化学习/运筹优化等算法和技术,优化成交率等核心业务指标,助力业务发展。
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。
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领域具备真正工程化落地经验的技术人才,你将参与公司核心视觉AI系统的研发与优化,负责从算法设计、模型训练到高性能部署、大规模流式处理的全链路技术实现。具体职责包括: 1. 视觉大模型与算法开发 ○ 负责视觉大模型的后训练(Post-training)优化,包括微调、蒸馏、量化、剪枝等,提升模型在实际场景中的泛化能力与效率。 ○ 开发端侧视觉大模型,针对边缘设备进行轻量化设计与部署。 ○ 设计并实现传统CV算法(如目标检测、跟踪、姿态估计、图像增强等)与深度学习模型的融合方案。 ○ 构建视觉嵌入生成与特征提取模型,支持跨模态检索、相似性匹配等应用。 ○ 能根据实时性、性能、成本等多维约束,设计合理的算法组合与技术路线,实现最优落地效果。 ○ 在行业专家的指导下完成高质量的数据清洗和标注,建立多行业多场景的视觉AI评估框架 2. 高性能推理部署与优化 ○ 基于不同算法特性,选择并实施高并发、大吞吐的推理部署方案,熟练使用以下技术栈: ■ 推理框架:Triton Inference Server、ONNX Runtime、TensorRT ■ 部署平台:KServe + Triton / KServe + vLLM ○ 实现模型的动态批处理、自适应推理、低延迟响应,优化端到端服务性能。 ○ 负责模型格式转换、算子优化、硬件适配(GPU/TPU/NPU)及性能调优。 3. 分布式视频流处理系统构建是加分项 ○ 构建高可用、可扩展的分布式视频流处理 pipeline,支持多路视频流的实时接入与处理。 ○ 基于 Kafka + Flink 实现视频帧的流式消费、分发与状态管理。 ○ 完成视频数据的实时AI推理、结果聚合、元数据落盘,并与下游系统无缝集成。 ○ 保障系统在高负载下的稳定性、容错性与可监控性。 4. 跨团队协作与技术沉淀 ○ 与产品、业务、后端及硬件团队紧密协作,推动AI能力在真实业务场景中的落地。 ○ 输出技术文档、最佳实践,参与构建公司级AI工程化平台与工具链。

1. 对客户业务需求,结合AI技术及行业趋势,提供战略咨询与规划支持;设计AI技术驱动的业务转型方案,推动客户实现数字化与智能化升级。 2. **需求分析与解决方案设计** - 深入挖掘客户痛点,结合业务场景与AI技术发展趋势,设计定制化的解决方案; 协调客户与内外部技术团队,确保解决方案的可行性、落地性及业务价值;熟悉航空机载、智能制造或工业互联网行业业务,具备航空机载行业业务背景优先。 3. 全程负责AI相关咨询项目的管理,包括需求分析、方案设计、进度控制及成果交付 ;确保项目按时、高质量完成交付,达成客户预期并解决实际业务问题。 4. 组建并管理AI咨询与解决方案团队,合理分配工作任务并监督执行, 指导团队成员的工作,帮助提升专业能力和工作效率,营造高效协作的团队氛围。 5. 研究AI行业技术与解决方案的最新动态,形成行业洞察报告, 梳理行业标杆案例,为客户提供具有前瞻性和创新性的建议。 6. 维护与客户高层的长期合作关系,及时了解并挖掘客户新需求, 协助业务团队拓展AI相关咨询及解决方案的市场机会,推动合作落地。