三七互娱AIGC算法工程师
社招全职地点：广州状态：招聘
任职要求
1.计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业本科及以上学历，具备扎实的数学基础（如概率论、线性代数）和计算机理论知识； 2.熟练运用至少一种主流深度学习框架（TensorFlow/PyTorch/PaddlePaddle 等）； 3.精通计算机视觉（CV）核心算法，深入理解图像生成式模型原理（如 GAN、Diffusion Models、Autoregressive Models），熟悉ControlNet、Ip-Adapter 等微调及控制策略； 4.拥有 AIGC 领域深度实践经验，如参与过图像 / 视频 / 3D 生成相关项目，能独立解决实际研发中的技术难题； 5.具备快速学习能力、清晰逻辑思维及高效沟通表达能力，能精准理解业务需求并转化为技术方案； 6.在 CVPR/ICCV/ECCV/SIGGRAPH 等顶会发表过相关论文、主导或核心参与过优秀开源项目、在高水平算法竞赛中获奖者优先。
工作职责
1. 主导多模态生成算法（图像 / 视频 / 3D 等）的设计与优化，聚焦生成质量提升、多样性拓展、可控性强化及可编辑功能实现，攻克技术瓶颈； 2. 深度结合游戏研发与发行业务需求，提供通用性技术框架或定制化算法方案，解决 AIGC 在实际落地中的适配性、效率及效果问题，推动技术转化； 3. 密切追踪多模态与 Generative AI 领域前沿动态（如模型架构、训练策略等），结合业务痛点设计创新性算法路径，保持技术竞争力。
包括英文材料
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
学历+
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
PaddlePaddle+
https://learnopencv.com/paddlepaddle/
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) is an open-source deep learning framework released by Baidu in 2016.
https://www.paddlepaddle.org.cn/tutorials
本课程采用飞桨特色的「横纵式」 教学法，从易到难，学习难度逐层递进，并结合图形和案例进行讲解，力求让刚接触深度学习的读者可以快速理解。
OpenCV+
https://learnopencv.com/getting-started-with-opencv/
At LearnOpenCV we are on a mission to educate the global workforce in computer vision and AI.
https://opencv.org/university/free-opencv-course/
This free OpenCV course will teach you how to manipulate images and videos, and detect objects and faces, among other exciting topics in just about 3 hours.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
CVPR+
https://cvpr.thecvf.com/
ICCV+
https://iccv.thecvf.com/
ICCV is the premier international computer vision event comprising the main conference and several co-located workshops and tutorials.
ECCV+
https://eccv.ecva.net/
ECCV is the official event under the European Computer Vision Association and is biannual on even numbered years.
相关职位
社招
面向AIGC领域，研发前沿的视频生成与处理算法，结合短视频、电商、品牌创意等具体业务场景，进行系统性算法设计，推动自动化剪辑、视频生成、动作迁移、语义驱动等能力落地； 针对当前大模型视频生成中的痛点（如帧一致性、时空建模、长视频连贯性、跨模态对齐等），优化扩散/生成架构、设计稀疏高效推理策略，提高生成质量和响应速度； 开发用于视频创作的底层算法与工具链，包括视频分镜生成、关键帧补全、文本驱动编辑（text-driven editing）、镜头分割与结构化剪辑等能力模块； 持续追踪业界前沿（如Sora、Runway、Kling、Veo等），快速完成benchmark与迁移落地； 深度理解视频内容生产到多渠道分发的完整链路，与产品、运营、创意团队协同，构建适配业务的AI视频引擎与应用原型。
更新于 2024-09-27
社招技术类
1、探索AIGC技术的相关技术，包括图片生成、视频生成、语音合成、数字人、智能对话等领域； 2、结合业务场景，设计并实现AIGC相关的算法和模型； 3、参与AIGC技术的性能优化和工程化工作； 4、持续学习和跟踪AIGC技术的最新进展，为团队提供技术支持和指导。
更新于 2025-10-08
社招MEG
-负责电商搜索场景的LLM相关算法研发工作，包括但不限于基座训练、sft、偏好对齐等 -利用LLM算法提升业务效果，包括但不限于需求理解、智能问答、优质内容生成、召回排序模块优化等 -跟进NLP/LLM/推荐/搜索等领域前沿技术 -结合产品需求推动前沿技术落地
更新于 2025-02-19
社招MEG
-负责电商AIGC的算法研究，包括但不限于提示工程（包括few-shot，CoT，ReAct等ICL方法），LLM微调&对齐，diffusion模型，多模态生成等研发工作 -负责电商AIGC项目的大模型搭建和落地工作 -结合产品需求，从prompt优化、模型Finetune等方面优化AI生成的效果 -跟进AI生成模型在AI智能导购、电商直播数字人产品中的应用，进行效果跟踪、数据分析，并及时优化
更新于 2024-07-10