小米顶尖应届-记忆问答大模型算法工程师-小爱
任职要求
1. 计算机、人工智能、机器学习、电子信息、自动化、应用数学等相关方向博士学历，视觉生成与编辑大模型相关方向； 2. 熟练掌握PyTorch、TensorFlow…
工作职责
1. 利用大模型技术支持小爱在各端设备上的Agent跨语言的理解能力； 2. 设计具备长短期记忆能力的智能体架构，运用模型微调、知识编辑、在线学习等技术，使大模型具备记忆的原生能力； 3. 基于SFT、强化学习等后训练方法，指导模型学习正确的“知识检索 - 整合 - 输出”范式，强化大模型对检索结果的筛选、验证与融合能力； 4. 构建覆盖模型准确性（F1值/AUC-ROC）、效率（推理速度/内存占用）、鲁棒性（噪声数据容错）、可解释性（梯度可视化）等多维指标的综合评估体系，构建自动化评估流程和算法。 【课题名称】 认知-记忆-问答链路及自动评估体系研究 【课题内容】 1. 统一地解决Agent对多种语言的理解、以及方言的理解问题 2. 研究智能体对长短期记忆的建模方法，运用模型微调、知识编辑、在线学习、RAG等技术优化大模型的长短期记忆能力，提升智能体的个性化水平 3. 本课题旨在构建集成网络检索知识与大模型生成能力的跨终端智能问答对话系统。通过融合实时网络检索知识，动态扩充模型知识储备，降低模型幻觉风险，提升回答的可信度与时效性。 4. 该课题旨在构建覆盖数据准备、多维度指标评估、自动化工具集成、智能诊断与反馈优化的全链路体系，实现大模型生成效果的闭环评估与问题溯源
团队介绍： 高德地图机器学习研发部是公司AI核心技术引擎，聚焦多模态大模型、视频生成与理解、图像编辑与生成等前沿领域。团队深耕人工智能技术落地，支撑亿级用户产品，同时长期投入前沿探索，在NeurIPS/ICLR/CVPR/ACL等顶会发表多篇论文，多项成果入选“最有影响力论文”榜单。我们拥有海量数据与算力资源，鼓励创新突破，诚邀你与顶尖算法专家并肩，共同定义AI的未来！如果你渴望挑战多模态与生成式AI的技术巅峰，在视频、图像、大模型的交叉领域实现突破，欢迎加入我们！团队的github页面是：https://github.com/AMAP-ML/ 我们提供 • 参与亿级用户产品的AI核心算法研发，见证技术直接赋能业务； • 与学术大牛和工业界专家共事，持续提升技术视野； • 顶配算力资源+开放创新氛围，支持前沿探索与顶会论文发表。 具体职责包括但不限于： 1. 视频生成：负责视频生成技术的前沿技术的研究，对AIGC的diffusion和auto-regressive技术有深入了解，在T2I/AIGCT2V/I2V上面有一定的研究，图文对齐，长视频生成等有一定的研究，做好视频生成在高德业务（广告，POI详情页等）中的进行落地。 2. 视频理解：能够使用和优化多模态大模型对用户上传的视频进行质量理解，标签，densecaption，视频summary等生成，作用到视频的搜索，广告，推荐等业务的落地。 3. 世界模型： 参与世界模型的构建，能够使用最新的视频生成技术，3D技术等构建符合人类物理规律的统一的世界模型，在高德的业务进行落地。 4. 紧跟技术前沿和技术沉淀，形成顶会论文和专利。
-负责在影视视效和虚拟拍摄上研发先进的CG特效落地方案，包括但不限于流体、肌肉、群集等方向 -与美术团队、动画师紧密合作，将算法集成到现有的影视制作流程中，确保算法的实用性和视觉效果达到顶尖水平 -优化算法性能，提升计算效率，满足影视制作的实时和高质量渲染需求
地点：杭州，广州 1. 与网易顶尖自研引擎研发团队合作，为使用自研引擎的项目进行客户端性能分析，定位性能问题并提供优化方案进行验证； 2. 负责制定和完善性能标准以及验证流程，助力项目研发迭代； 3. 负责分析和探索引擎各模块的性能热点，与引擎开发团队协作优化性能表现； 4. 持续构建完善的工具链、知识库和方法论，为性能优化工作提供专业高效的基础设施与解决方案支持。 5.对使用自研引擎的项目提供持续的技术验证交付服务，使引擎新特性在各个项目落地使用。
1. 负责国际化外卖商家侧web前端的开发工作 2. 参与商家侧移动端、中后台产品项目技术选型以及实现工作 3. 负责项目迭代、项目进度、和风险把控 4. 参与前端的研发效率和体验提升，包括交互体验和性能优化、技术方案调研和落地、前端架构、工程效率、组件库、流程规范等 团队简介： 作为技术团队一员，我们致力于为外卖提供高效优质的国际化前端技术支撑，是用户体验的有力保障。 这是一支务实、进取、团结有爱的团队，我们期望与业务共同成长，共同打造具备国际视野的顶尖技术团队。