夸克智能信息-千问/夸克-图像&视频编辑SDK开发-广州/北京/杭州
任职要求
1. 精通 C++，熟悉面向对象与模板编程，熟悉 Objective-C/Swift（iOS）或 Java/Kotlin（Android） 2. 熟悉图像处理算法（滤镜、色彩空间、图像变换、边缘检测等），了解视频编解码（H.264/H.265、FFmpeg 等），了解图像格式（PNG、JPEG、WebP、HEIF 等）与视频格式（MP4、MOV 等） 3. …
工作职责
1. 负责夸克&千问上图像与视频编辑工具的开发。 2. 设计与开发跨平台（iOS/Android）图像/视频编辑 SDK，包括滤镜、特效、裁剪、合成等 3. 基于 C++ 实现核心算法与渲染引擎，确保性能与稳定性 4. 优化图像/视频处理性能，包括内存管理、多线程、GPU 加速 5. 参与技术方案设计、架构优化与性能调优 6. 与产品、设计协作，推进功能落地
千问-图像增长策略-产品运营 岗位职责 1、负责图像视频的用户增长，梳理产品的核心卖点，制定各渠道用户增长计划，管理投放预算并评估投放效果，对该产品线的拉新促活负责 2、结合时下热点，挖掘端内爆款AI特效或AI模板，帮助渠道运营团队实现在信息流、达人/素人等多个渠道获客 3、配合产品运营和研发算法团队，针对核心人群特征，优化新用户承接链路，提升用户在APP内的核心行为渗透及留存等关键指标 4、深入研究市面上主流或新兴AI创作类产品的营销增长玩法，策化创意性增长方案并推动落地
通义千问（Qwen）是由通义实验室自主研发的超大规模语言模型，具备跨语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从几百 M 到 T 级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder、Qwen-Image等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容创作，从单一多模态到全模态统一理解生成，Qwen 正在打造全球领先的全模态模型技术体系，推动AI在企业服务、开发者生态、个人用户等领域的深度应用，引领下一代人工智能的发展。 团队致力于实现理解生成一体化的世界模型，达成“交互”和“创造”两大目标。本方向专注于研发视觉生成技术的突破，其中研究内容包括但不限于：理解生成一体化、视觉生成等，充分探索相关数据及训练方法研究，以期解决计算机视觉基本问题的同时，为 AI 赋予创造力，理解世界及预测未来世界。 工作描述： 1. 下一代理解生成一体化的模型结构设计与研发，探索 Autoregressive LLM 、Diffusion、及两者结合的多种技术路线。 2. 研究及探索世界模型的多模态训练数据及对应训练策略。 3. 设计及研发自动化评估方法设计与实现，为模型研发提供科学指导。
通义千问（Qwen）是由通义实验室自主研发的超大规模语言模型，具备跨语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从几百 M 到 T 级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容创作，从单一多模态到全模态统一理解生成，Qwen 正在打造全球领先的全模态模型技术体系，推动AI在企业服务、开发者生态、个人用户等领域的深度应用，引领下一代人工智能的发展。 团队致力于实现理解生成一体化的世界模型，达成“交互”和“创造”两大目标。本方向专注于研发视觉生成技术的突破，其中研究内容包括但不限于：理解生成一体化、视觉生成等，充分探索相关数据及训练方法研究，以期解决计算机视觉基本问题的同时，为 AI 赋予创造力，理解世界及预测未来世界。 工作描述： 1. 下一代理解生成一体化的模型结构设计与研发，探索 Autoregressive LLM 、Diffusion、及两者结合的多种技术路线。 2. 研究及探索世界模型的多模态训练数据及对应训练策略。 3. 设计及研发自动化评估方法设计与实现，为模型研发提供科学指导。
通义千问（Qwen）是由通义实验室自主研发的超大规模语言模型，具备多模态、多语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从亿级到万亿级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder、Qwen-Image等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容创作，从单一多模态到全模态统一理解生成，Qwen 正在打造全球领先的全模态模型技术体系，推动AI在企业服务、开发者生态、个人用户等领域的深度应用，引领下一代人工智能的发展。 若你对以下一个或者多个方向感兴趣均欢迎投递： 1）多模态基础模型的研发，包括融合视觉语言的跨模态理解模型设计，提升视觉基础模型在图像/视频中的视觉知识、空间感知、Omni Parsing 等核心能力，并同时优化多模态大模型的AI infra。 2）通过强化学习（RL）持续提升多模态模型推理能力和执行任务能力，构建支持网络世界（PC/Mobile/Web/游戏）交互的通用智能体，将相关能力拓展到GUI agent，VLA，以及具身智能场景中。 3）研究理解与生成统一的模型架构，实现跨模态生成与推理的协同优化。 工作职责： 1. 多模态 pre-training：开展研究及进行实验，研究内容包括：数据清洗筛选、数据配比优化、课程学习、视觉语言模型结构设计与优化、训练策略优化、预训练数据合成、scaling law 预测、词表优化、模型蒸馏与压缩、长上下文能力优化等。 2. 多模态 post-training：迭代 post-training 训练策略（SFT/RLHF），专项能力数据迭代，参与模型能力评测及评测数据和评估标准的迭代。 3. 多模态推理和通用 agent：通过强化学习（RL）持续提升多模态模型推理能力和执行任务能力，打造多模态的 test scaling laws，并推动模型对网络和虚拟世界的交互和任务完成能力。 4. 统一理解生成：构建视觉统一理解生成大模型，推进多模态统一生成与理解的推理和交互新范式。