智能互联数据技术及产品部-AI 视频领域数据架构师-杭州/北京
任职要求
1. 计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业，硕士及以上学历优先。 2. 5年以上AI数据相关经验，至少2年大模型（LLM/VLM）数据工作经验；有从0到1搭建数据团队或平台的经历；懂模型、懂数据、有产品 sense ，具备 AI 协同能力。 3. 技术深度：深入理解多模态大模型原理；精通数据清洗与质量评估方法；熟练…
工作职责
负责搭建并管理面向多模态视频领域大模型的全链路数据体系，包括数据评测、加工、合成与标注。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下： 1. 评测体系构建：主导多模态视频领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测与自动评测相结合的混合评估方案，搭建评测数据集、生产管线，建立与SOTA模型（GPT-4V、Claude、Gemini等）的对比评测机制，输出专业评测报告。 2. 数据链路架构：构建大规模多模态训练数据的全生命周期处理链路：采集→清洗→去重→质量筛选→格式标准化→安全过滤，搭建数据质量监控体系，建立数据价值评估模型，确保高信息密度数据的持续供给； 3. 标注规范与质量体系：制定细粒度多模态标注规范：图像详细描述、视频时序标注、跨模态对齐、复杂推理链标注等；建立分层质检机制：机器预检→人工抽检→专家终审，确保标注的质量；设计标注人员培训体系与能力认证标准，搭建领域专家标注团队。
1、负责阿里云东区出海客户的售前工作，设计云和AI技术架构，提供技术验证等服务，支撑销售团队达成业务目标。 2、基于阿里云全球化的技术产品和方案，为出海客户设计云上架构，响应关键需求，参与客户的方案比选，POC功能演示与性能测试，提供可落地的解决方案，支撑客户出海业务发展。 3、围绕技术领域（云原生、大数据、人工智能）和细分行业（视频智能、零售制造、电商游戏等），洞察市场，孵化行业创新解决方案，沉淀客户案例，推动行业发展。 4、与产品研发团队合作，传递来自客户侧的全球化市场需求，共同推动阿里云产品和解决方案的国际化发展。 5、对外发声建立行业影响力，组织内外部行业沙龙和技术分享，传递阿里云在出海业务的最佳实践。
团队介绍：视频与边缘部门承载了字节跳动的媒体内容分发基建及技术中台，支持了字节全系产品的点播、直播、实时通信、图片等多媒体业务发展，同时将业务发展过程中沉淀下来的技术能力和工具，通过火山引擎对外输出，面向各行各业用户提供视频云产品和服务，愿景是为内外部业务伙伴提供最低成本、最优画质、最低延时、最安全可靠的富媒体内容分发解决方案，助力业务伙伴降本提效实现持续增长。 课题介绍：近年来，深度学习在视频及图像压缩领域逐渐成为研究热点。随着传统编码标准逐渐逼近性能瓶颈，深度学习方法受到了业界的高度重视，发展极为迅速。目前在部分场景下深度学习方法已经可以接近甚至超过H.266/VVC的压缩效率。然后相对传统编码，深度学习方法也面临着诸多挑战，例如在很多应用场景下的压缩效率依然落后于传统编码技术，运算复杂度高，跨平台编解码缺乏兼容性，难以标准化等等。此外，如何将传统编码算法和深度学习算法在统一的硬件架构下实现，并达到极致的算力利用效率，涉及到算法和硬件架构创新，是研究的难点。 1、负责研究新一代视频编码技术，产出相关技术的代码、专利、提案、论文； 2、参加标准会议，向标准组织报告产出的技术并争取标准采纳； 3、设计高效率的视频编码算法、C-model、和硬件架构； 3、与产品部门或者硬件团队同学深度合作，支撑部门前沿技术探索以及落地。
团队介绍：视频与边缘部门承载了字节跳动的媒体内容分发基建及技术中台，支持了字节全系产品的点播、直播、实时通信、图片等多媒体业务发展，同时将业务发展过程中沉淀下来的技术能力和工具，通过火山引擎对外输出，面向各行各业用户提供视频云产品和服务，愿景是为内外部业务伙伴提供最低成本、最优画质、最低延时、最安全可靠的富媒体内容分发解决方案，助力业务伙伴降本提效实现持续增长。 课题介绍：近年来，深度学习在视频及图像压缩领域逐渐成为研究热点。随着传统编码标准逐渐逼近性能瓶颈，深度学习方法受到了业界的高度重视，发展极为迅速。目前在部分场景下深度学习方法已经可以接近甚至超过H.266/VVC的压缩效率。然后相对传统编码，深度学习方法也面临着诸多挑战，例如在很多应用场景下的压缩效率依然落后于传统编码技术，运算复杂度高，跨平台编解码缺乏兼容性，难以标准化等等。此外，如何将传统编码算法和深度学习算法在统一的硬件架构下实现，并达到极致的算力利用效率，涉及到算法和硬件架构创新，是研究的难点。 1、负责研究新一代视频编码技术，产出相关技术的代码、专利、提案、论文； 2、参加标准会议，向标准组织报告产出的技术并争取标准采纳； 3、设计高效率的视频编码算法、C-model、和硬件架构； 3、与产品部门或者硬件团队同学深度合作，支撑部门前沿技术探索以及落地。
团队介绍：视频与边缘部门承载了字节跳动的媒体内容分发基建及技术中台，支持了字节全系产品，如抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频等APP的点播、直播、实时通信、图片等多媒体业务发展，同时将业务发展过程中沉淀下来的技术能力和工具，通过火山引擎对外输出，面向各行各业用户提供视频云产品和服务，愿景是为内外部业务伙伴提供最低成本、最优画质、最低延时、最安全可靠的富媒体内容分发解决方案，助力业务伙伴降本提效实现持续增长。 课题介绍：近年来，深度学习在视频及图像压缩领域逐渐成为研究热点。随着传统编码标准逐渐逼近性能瓶颈，深度学习方法受到了业界的高度重视，发展极为迅速。目前在部分场景下深度学习方法已经可以接近甚至超过H.266/VVC的压缩效率。然后相对传统编码，深度学习方法也面临着诸多挑战，例如在很多应用场景下的压缩效率依然落后于传统编码技术，运算复杂度高，跨平台编解码缺乏兼容性，难以标准化等等。此外，如何将传统编码算法和深度学习算法在统一的硬件架构下实现，并达到极致的算力利用效率，涉及到算法和硬件架构创新，是研究的难点。 1、负责研究新一代视频编码技术，产出相关技术的代码、专利、提案、论文； 2、参加标准会议，向标准组织报告产出的技术并争取标准采纳； 3、设计高效率的视频编码算法、C-model、和硬件架构； 4、与产品部门或者硬件团队同学深度合作，支撑部门前沿技术探索以及落地。