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蚂蚁金服蚂蚁集团-多模态视频理解与交互算法专家-杭州

社招全职2年以上技术类-算法地点:杭州状态:招聘

任职要求


1、本科及以上学历,计算机相关专业,2年以上视频算法相关工作经验;  
2、熟练掌握计算机视觉领域的基础理论和方法,熟悉PyTorch等主流深度学习框架,能够独立实现前沿模型;
3、有良好的自我学习能力及自驱力,对前沿领域有强探索欲,富有想象力和创造力;
4、良好的学术调研能力,良好的逻辑和数据分析能力,有高质量论文…
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工作职责


1、研究多模态模型预训练新范式,突破多模态对齐、跨模态推理、多模态数据挖掘和合成、效果评测等关键技术难题;
2、打造行业领先的算法能力:如视频问答、音视频交互等;
3、探索视觉理解大模型与音视频交互大模型技术的深度融合路径,构建支持图像、视频、语音多模态理解的通用大模型架构和大规模训练;
4、支持音视频交互推理加速框架建设,构建完善的音视频交互大模型数据链路,探索和细化不同的音视频交互模型的评估维度、方法和指标,落地评估系统,支撑基础大模型迭代和上线;
5、关注多模态/NLP/语音等方向的前沿技术,及时将新技术应用到产品中。
包括英文材料
学历+
算法+
OpenCV+
PyTorch+
深度学习+
数据分析+
大模型+
模式识别+
还有更多 •••
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社招2年以上

淘天集团未来生活实验室,聚焦于AI的发展,打造支撑电商及AI Native的大模型基座能力,兼顾对1-3年内和未来生活场景相关的前沿技术的研究和关注。既要支持好各个前台场景的AI化,又肩负起探索未来技术趋势的责任。 1. 探索多模态大模型,包括多模态大模型预训练、SFT微调、及RLHF对齐等技术; 2. 探索图像和视频的统一表征方法,以及长视频的高效表征压缩技术; 3. 探索将多模态大模型用于图像理解、视频理解、视觉推理、视觉多轮交互、实时对话等任务; 4. 探索原生多模态大模型的架构与训练范式; 5. 结合淘天业务场景,推动多模态大模型在淘天搜索、推荐、广告等业务中的应用。

更新于 2025-06-10北京|杭州
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社招2年以上

淘天集团未来生活实验室,聚焦于AI的发展,打造支撑电商及AI Native的大模型基座能力,兼顾对1-3年内和未来生活场景相关的前沿技术的研究和关注。既要支持好各个前台场景的AI化,又肩负起探索未来技术趋势的责任。 1. 探索多模态大模型,包括多模态大模型预训练、SFT微调、及RLHF对齐等技术; 2. 探索图像和视频的统一表征方法,以及长视频的高效表征压缩技术; 3. 探索将多模态大模型用于图像理解、视频理解、视觉推理、视觉多轮交互、实时对话等任务; 4. 探索原生多模态大模型的架构与训练范式; 5. 结合淘天业务场景,推动多模态大模型在淘天搜索、推荐、广告等业务中的应用。

更新于 2025-07-30北京|杭州
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社招3年以上技术类-算法

岗位描述: 全面负责夸克大模型在 Post-Training 能力进化和上限突破、持续推进模型能力边界和商业价值的不断延伸。通过对前沿算法的极致探索和高效能工程体系的构建,驱动模型在逻辑推理、问答、复杂多轮上下文、指令遵循、Agent 智能体、多模态交互等关键领域实现突破性进展,打造世界一流的模型效果,并定义其在未来 AI 应用中的核心价值。 工作职责: ● 【战略规划与技术引领】 制定并执行大模型 Post-training 的中长期技术路线图,预判并布局下一代对齐技术、能力增强及对齐方案。主导核心算法的战略方向,确保技术路径与公司业务战略高度协同。 ● 【核心能力与壁垒构建】 领导团队进行体系化的数据驱动实验,不仅局限于日常迭代,更要建立可规模化的能力提升范式。您将攻坚并解决模型在复杂指令遵循、通用问答、RAG、深度逻辑推理、内容创作、Tool-Using 等方面的瓶颈问题,构建技术壁垒。 ● 【前沿算法研究与创新】 深入探索并推动 Post-training 领域的前沿算法创新,包括但不限于 RLHF/RLAIF 的新范式、模型融合 (Model Fusion/Merge) 、模型蒸馏及 MoE 模型的高效对齐策略。您的目标是显著降低模型幻觉、提升推理的效果、加强模型复杂指令的遵循能力。 ● 【多模态与未来探索】 从统一多模态模型的战略视角出发,您将指导并规划多模态统一大模型的 Post-training 技术融合。探索并落地高效的多模态 SFT 数据构建、跨模态能力协同训练及对齐策略,确保模型在图文问答、视频对话 等复杂场景下实现无缝、精准的理解与生成。 ● 【团队领导与效能提升】 负责 Post-training 算法团队的组建、培养与管理,打造一支具备高效执行力和持续创新能力的顶尖团队。您将指导并优化从研究、实验、评测到部署的全链路工具链与工程框架,实现研发效能的倍增。

更新于 2026-01-20北京|杭州
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实习淘天集团T-St

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。

更新于 2026-01-21北京|杭州