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心动TapTap 多模态大模型算法专家(上海)

社招全职技术大类地点:上海状态:招聘

任职要求


1. 计算机科学、人工智能、电子信息、数学等相关专业;
2. 深入理解深度学习大模型原理,具备多模态(文本/图像/视频/音频)算法训练经验;
3. 掌握主流多机多卡训练和部署经验,P/D分离技术,包括但不限于Deepspeed、llama factory、SGLang;
5. 具备良好的数学与算法基础,以及创新性问题解决能力。

加分项

- 有游戏相关的多模态内容处理经验(如视频/截图解析、UGC 内容识别、广告素材自动化生成等);
- 有社区平台、短视频平台或广告平台的多模态算法落地经验;
- 参与过开源多模态项目;
- 有跨模态数据准备和处理、RL/DPO/GRPO、对齐训练(Alignment)等实际项目经验;
- 以第一作者身份在 AI 领域顶会/顶刊(NeurIPSICMLCVPRICCV、ACL、EMNLP 等)发表过论文,或在相关方向有等效影响力的成果。

我们提供
- 参与游戏平台多模态大模型的核心研发,影响数千万玩家与数十万游戏开发者;
- 支持学术与业务双驱动,鼓励高水平论文发表与开源贡献;
- 开放、务实、跨学科的研发环境,充分的技术自主权;
- 有竞争力的薪酬、绩效激励与股权激励;
- 完善的福利体系与职业发展支持。

工作职责


1. 研发面向游戏平台场景的多模态大模型,包括文本、图像、视频、音频等多模态数据的理解与生成;
2. 构建与优化游戏内容理解算法,涵盖游戏玩法解析、类型识别、特色标签生成、玩家评论分析、剧情/世界观理解等;
3. 参与 TapTap 风格的视频与广告素材生成方案,支持用户增长团队等多模态素材生成的训练需求;
4. 支持游戏搜索与发现,利用多模态大模型进行精准匹配、语义搜索、跨模态检索(文本→视频、视频→游戏等);
5. 跟进并引入最新的多模态大模型研究成果,探索其在游戏行业的新应用场景;
6. 有预研的空间,进行学术研究与论文发表,推动顶会/顶刊产出,并结合业务进行技术落地;
7. 优化大模型的训练与推理性能,保障在海量游戏内容和用户数据上的高效运行。
包括英文材料
深度学习+
大模型+
算法+
SGLang+
NeurIPS+
ICML+
CVPR+
ICCV+
相关职位

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社招技术大类

1. 研发面向游戏平台场景的多模态大模型,包括文本、图像、视频、音频等多模态数据的理解与生成; 2. 构建与优化游戏内容理解算法,涵盖游戏玩法解析、类型识别、特色标签生成、玩家评论分析、剧情/世界观理解等; 3. 参与 TapTap 风格的视频与广告素材生成方案,支持用户增长团队等多模态素材生成的训练需求; 4. 支持游戏搜索与发现,利用多模态大模型进行精准匹配、语义搜索、跨模态检索(文本→视频、视频→游戏等); 5. 跟进并引入最新的多模态大模型研究成果,探索其在游戏行业的新应用场景; 6. 有预研的空间,进行学术研究与论文发表,推动顶会/顶刊产出,并结合业务进行技术落地; 7. 优化大模型的训练与推理性能,保障在海量游戏内容和用户数据上的高效运行。

更新于 2025-08-15
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实习技术大类

1. 研发面向用户增长场景的多模态大模型,包括文本、音频、图像、视频等多模态数据的理解与生成; 2. 跟进并引入最新的多模态大模型研究成果,探索其在游戏行业的新应用场景; 3. 优化大模型的训练与推理性能,保障在海量游戏内容和用户数据上的高效运行。

更新于 2025-10-13
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实习技术大类

简介: 1、我们是谁: 我们搭建了业界领先的广告系统(TapTap 是国内 Top1 的游戏下载和分发平台),正在探索全新的 Agentic 广告平台; 2、你可参与:通过工具、算法探索丰富的广告创意形式,包括图文视频生成、可交互的广告生成等等,并在国内外百亿规模的流量上进行广告投放实战; 3、你所共事:不仅有清、北、复、交、浙大、牛津、斯坦福等名校的毕业生,也有来自腾讯、阿里、字节、Google 等世界一线互联网公司的大牛; 4、你将获得:每日 400-1000 不等的实习薪酬,上班时间灵活机动,各类增长期业务项目深度参与机会(信息高度公开透明)。 1、跟进多模态大模型工业界和研究最新的进展,积极探索新形态的广告创意创作模式; 2、保持极强的好奇心,了解最新的工具,动手参与制作视频、可玩游戏,通过广告投放验证效果; 3、跟进前沿大模型、Agent 相关的技术,尝试构建创意制作子Agent,参与技术调研和验证,协助推动落地。

更新于 2025-09-26
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社招3年以上技术大类

TapTap 是国内最受欢迎的手游平台,每月有数千万玩家在 TapTap 下载、讨论游戏。作为搜索算法工程师,您将负责设计和开发高效、准确的搜索算法,提升用户在TapTap游戏应用商店和社区的搜索体验。 深度参与游戏和社区内容的搜索全链路优化,包含且不限于:文本及多模态内容理解、意图识别、检索召回、排序、相关性等方向; 深入洞察业务数据,分析潜在的问题并提出策略提升方向,不断提升迭代模型效果,促进业务效果提升; 持续优化底纹词、搜索发现、热搜、Suggest 等搜索产品的用户体验; 跟进搜索、自然语言处理、多模态、LLM 等领域相关模型和算法的前沿进展,并在实际业务中进行合理应用。

更新于 2025-08-14