京东端到端多模态交互算法工程师
任职要求
1.硕士及以上学历,具有扎实的编程功底,良好的设计能力和编程基础、对设计模式有一定的了解; 2.对C++,数据结构,多线程编程和网络编程(TCP/WebSocket),操作系统有一定的了解和掌握; 3.熟悉跨平台Native开发的流程和工具:如CMake、Gitlab CI、JNI、OC/Swift等; 4.有移动端音频开发相关经验者优先,如熟悉OpenSL/Audio…
工作职责
1.负责跨平台(iOS/Android/Linux)、跨端(服务端+客户端)音视频交互SDK设计、开发与优化; 2.负责和各产品线合作,接入成熟的音视频交互相关处理算法,提升音视频交互在产品中的表现效果; 3.参与开发支持音视频交互相关业务落地和技术研发; 4.持续学习新编程技术、工业界学术界语音系统进展,精炼业务逻辑。
1.负责跨平台(iOS/Android/Linux)、跨端(服务端+客户端)音视频交互SDK设计、开发与优化; 2.负责和各产品线合作,接入成熟的音视频交互相关处理算法,提升音视频交互在产品中的表现效果; 3.参与开发支持音视频交互相关业务落地和技术研发; 4.持续学习新编程技术、工业界学术界语音系统进展,精炼业务逻辑。
我们正在寻找对多模态技术充满热情的算法工程师,加入我们的前沿技术研发团队。您将专注于多模态理解与生成,推动其在地图数据、信息流推荐、打车服务等场景中的落地应用,为用户提供更智能、更沉浸的服务。 主要职责 1、多模态模型研发:开发业界领先的图文多模态理解与生成模型,结合扩散模型(Diffusion Models)、Transformer架构等实现高质量场景理解和动态内容生成。 2、模型优化与性能提升:优化多模态模型的推理速度和计算效率,支持端侧部署。探索适合大模型的压缩与加速技术(包括但不限于量化、剪枝、知识蒸馏等)。 3、业务场景落地:将多模态技术应用于实际业务场景,如地图数据(道路、POI等)、信息流推荐、打车服务等。与产品、工程团队合作,推动技术从研发到上线的全流程落地。 4、前沿技术探索:持续跟踪生成式AI(Generative AI)、跨模态对齐、思维链强化学习、多模态交互、具身智能等最新技术趋势,提出创新性解决方案。
在算力驱动的 AGI 和人文精神的烟火气交汇之处,我们真诚邀请对大模型 Omni Model 有热情的同学加入,共同打造更具影响力的智能系统。你会成为团队的一员,并和其他同事协作,共同研发 SOTA 的 Omni Model。期待你以务实和客观的科学态度来推进技术的进展,不被过往经验裹挟、不被主观偏好影响。期待你除了算法外仍然是为出色的工程师。期待你对技术有强烈的好奇心和开放心态。 区别于传统 ASR / TTS 级联技术,我们希望打造端到端的 Omni Model 在实时交互中释放大模型的智力水平,彻底改变以 Chatbot 文字为主的人机交互界面 岗位说明:你会负责围绕大模型 Omni Model 构建语音模态的相关研究工作,包括但不限于如下事项 海量的语音数据处理和构建:定性分析、定量评估数据质量,并给出 scalable 的改进方案;探索跨模态(文字/视觉/语音)混合训练的最佳实践; 探索更加高效且合理的模型架构,让模型更加理解音频,同时让模型具备更好的语音合成能力 研究并探索基于 Omni Model 的 Post Train,包含但不限于 SFT 和 RL
公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门,致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术,通过科技让出行更安全、更高效。我们相信,将自动驾驶技术部署在共享出行车队中,将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态,我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队,推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员,你将与国内外顶尖人才一起,研究和开发自动驾驶领域的前沿算法,直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战,利用多模态传感器(LiDAR、Camera、Radar 等)设计、开发并优化感知算法,解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里,你将有机会: 与中美两地的优秀工程师和科学家合作,参与世界级的技术竞争; 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地; 在全球最大出行平台之一的业务场景中,实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责: 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责,并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责: (一)物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型,识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性(抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别) (二)通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境(施工区域、道路损坏、落物等)中提升鲁棒性 (三)场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解,例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解,例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别,例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 (四)感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型,将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中,提升复杂场景下的鲁棒性 (五)模型评估、验证 构建完整的评估管道,包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试,支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)