主分类:大模型与生成式算法研发
辅助:计算机视觉与图像感知算法研发(仅展示)
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"company_description": "淘天集团的招聘业务覆盖淘宝、天猫等电商平台。"
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"responsibilities": "1. 负责多模态与AIGC核心算法的研发与优化,深度推动AIGC技术在视觉智能领域的工程化落地,系统性提升图像、视频等多模态内容的生成质量与语义理解能力;\n2. 持续跟踪并深入探索AIGC前沿技术方向,涵盖扩散模型(Stable Diffusion、Flux系列)、自回归生成(AR)及强化学习等核心范式,面向通用场景与垂直领域持续打磨SOTA模型,有效驱动下游业务应用效果提升;\n3. 主导推动AIGC技术的产品化创新与规模化落地,重点方向包括智能内容生成工具(图文、视频、广告素材等全链路创作)、基于自然语言指令的通用图像/视频编辑能力,以及多模态内容智能化生产流程的构建与优化。",
"requirements_text": "【必备项】\n1. 深入理解AIGC核心技术原理,涵盖扩散模型(Stable Diffusion、Flux、Qwen等)、自回归生成及多模态理解等方向,具备图像/视频生成、编辑或多模态相关项目的完整落地经验;\n2. 工程实现能力扎实,熟练掌握Python/C++至少一门语言,熟悉PyTorch等主流深度学习框架,具备从算法原型到生产部署的全流程开发能力;\n3. 对生成式AI保持高度热情与敏锐的技术洞察力,具备独立复现前沿论文并将研究成果快速转化为业务落地的能力;\n4. 具备良好的沟通协作与知识分享意识,能与产品、工程等跨职能团队高效对齐目标、协同推进项目。\n【加分项】\n1.在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等学术会议发表论文,或在相关竞赛中取得优异成绩;\n2. 具备计算机图形学、物理仿真、3D生成或大模型/Agent开发经验者优先考虑。",
"skills": [AI生成
"Python",
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"深度学习",
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"preferred_qualifications": "【加分项】;2. 具备计算机图形学、物理仿真、3D生成或大模型/Agent开发经验者优先考虑",
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"fulltext": "AI原生应用-AIGC多模态方向-视觉智能\nAI原生应用-AIGC多模态方向-视觉智能\n\n基础信息\n工作地点:杭州\n\n职位描述\n1. 负责多模态与AIGC核心算法的研发与优化,深度推动AIGC技术在视觉智能领域的工程化落地,系统性提升图像、视频等多模态内容的生成质量与语义理解能力;\n2. 持续跟踪并深入探索AIGC前沿技术方向,涵盖扩散模型(Stable Diffusion、Flux系列)、自回归生成(AR)及强化学习等核心范式,面向通用场景与垂直领域持续打磨SOTA模型,有效驱动下游业务应用效果提升;\n3. 主导推动AIGC技术的产品化创新与规模化落地,重点方向包括智能内容生成工具(图文、视频、广告素材等全链路创作)、基于自然语言指令的通用图像/视频编辑能力,以及多模态内容智能化生产流程的构建与优化。\n\n职位要求\n【必备项】\n1. 深入理解AIGC核心技术原理,涵盖扩散模型(Stable Diffusion、Flux、Qwen等)、自回归生成及多模态理解等方向,具备图像/视频生成、编辑或多模态相关项目的完整落地经验;\n2. 工程实现能力扎实,熟练掌握Python/C++至少一门语言,熟悉PyTorch等主流深度学习框架,具备从算法原型到生产部署的全流程开发能力;\n3. 对生成式AI保持高度热情与敏锐的技术洞察力,具备独立复现前沿论文并将研究成果快速转化为业务落地的能力;\n4. 具备良好的沟通协作与知识分享意识,能与产品、工程等跨职能团队高效对齐目标、协同推进项目。\n【加分项】\n1.在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等学术会议发表论文,或在相关竞赛中取得优异成绩;\n2. 具备计算机图形学、物理仿真、3D生成或大模型/Agent开发经验者优先考虑。\n1. 负责多模态与AIGC核心算法的研发与优化,深度推动AIGC技术在视觉智能领域的工程化落地,系统性提升图像、视频等多模态内容的生成质量与语义理解能力;\n2. 持续跟踪并深入探索AIGC前沿技术方向,涵盖扩散模型(Stable Diffusion、Flux系列)、自回归生成(AR)及强化学习等核心范式,面向通用场景与垂直领域持续打磨SOTA模型,有效驱动下游业务应用效果提升;\n3. 主导推动AIGC技术的产品化创新与规模化落地,重点方向包括智能内容生成工具(图文、视频、广告素材等全链路创作)、基于自然语言指令的通用图像/视频编辑能力,以及多模态内容智能化生产流程的构建与优化。\n【必备项】\n1. 深入理解AIGC核心技术原理,涵盖扩散模型(Stable Diffusion、Flux、Qwen等)、自回归生成及多模态理解等方向,具备图像/视频生成、编辑或多模态相关项目的完整落地经验;\n2. 工程实现能力扎实,熟练掌握Python/C++至少一门语言,熟悉PyTorch等主流深度学习框架,具备从算法原型到生产部署的全流程开发能力;\n3. 对生成式AI保持高度热情与敏锐的技术洞察力,具备独立复现前沿论文并将研究成果快速转化为业务落地的能力;\n4. 具备良好的沟通协作与知识分享意识,能与产品、工程等跨职能团队高效对齐目标、协同推进项目。\n【加分项】\n1.在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等学术会议发表论文,或在相关竞赛中取得优异成绩;\n2. 具备计算机图形学、物理仿真、3D生成或大模型/Agent开发经验者优先考虑。",
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