主分类:大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"job": {
"job_title": "跨模态理解与视频生成处理-阿里星/T-Star",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "淘天集团",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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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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"degree": "本科及以上学历",
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"responsibilities": "如果你,渴望深入探索视频生成技术,开发文本到视频(T2V)基础模型的前沿技术,致力于提升生成视频的画质,真实性,一致性,以及视频生产的效率;\n如果你,热衷于AIGC驱动的视频增强与处理技术,专注于将通用大模型架构优化并迁移到垂直领域,推动下游应用性能的突破;\n如果你,专注于基于AIGC的可控性编辑,探索如何精准实现内容生成与修改,满足多样化的业务需求;\n如果你,对基于AIGC的人脸,人体生成编辑技术充满热情,致力于打造具有高度交互性和真实性的数字形象;\n如果你,期望在多模态视频理解领域取得突破,通过技术创新提升视频内容的理解与分析能力;\n如果你,期望与一群聪明、皮实、乐观、追求卓越的优秀伙伴并肩作战,共同开创音视频技术的新篇章;\n那还在等待什么,赶紧加入我们吧!\n岗位研究课题:\n【视频增强】基于文生视频(T2V)的跨模态高保真视频增强算法。\n【视频生成】聚焦跨模态可控视频生成与编辑,多模态指令驱动下视频合成,保持时序、主体身份一致性。\n【人像美化】基于大模型的妆容迁移、脸型/体型智能编辑以及人脸/人体美化。\n【跨模态理解】基于多模态大模型,处理视听协同感知、复杂语义一致性、崩坏识别、商品高光定位等high-level的音频、视频理解任务。",
"requirements_text": "1.本科及以上学历,计算机科学、人工智能、电子与通信等相关专业;面向2026年11月及以后的海内外高校在校生。\n2.精通Diffusion模型及相关技术,掌握T2V基础模型及相关技术原理,有图像/视频生成或处理相关经验;\n3.具备卓越的工程实现能力,熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门编程语言;\n4.熟练掌握深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch;\n5.学习能力强,对新技术有敏锐的洞察力,对AIGC领域充满热情,善于独立思考并持续优化;\n6.良好的沟通能力和团队协作精神,乐于分享技术见解,善于与团队成员合作。\n【加分项】\n1. 具有文本到视频(T2V)、AIGC内容编辑、多模态视频理解等相关领域的实习或项目经验;\n2. 拥有百亿参数级别大模型训练经验,或具备超大规模数据集构建与管理经验;\n3. 在计算机视觉和人工智能领域的国际顶级会议(CVPR, ICCV, ECCV, AAAI, NeurIPS等)或期刊(T-PAMI,T-IP等)发表论文,或在权威学术竞赛中获奖。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"计算机视觉",
"模型训练",
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"fulltext": "跨模态理解与视频生成处理-阿里星/T-Star\n跨模态理解与视频生成处理-阿里星/T-Star\n\n基础信息\n毕业起止时间要求:2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别:技术类\n招聘项目:阿里巴巴2027届应届生\n工作地点:北京 / 杭州\n\n职位描述\n如果你,渴望深入探索视频生成技术,开发文本到视频(T2V)基础模型的前沿技术,致力于提升生成视频的画质,真实性,一致性,以及视频生产的效率;\n如果你,热衷于AIGC驱动的视频增强与处理技术,专注于将通用大模型架构优化并迁移到垂直领域,推动下游应用性能的突破;\n如果你,专注于基于AIGC的可控性编辑,探索如何精准实现内容生成与修改,满足多样化的业务需求;\n如果你,对基于AIGC的人脸,人体生成编辑技术充满热情,致力于打造具有高度交互性和真实性的数字形象;\n如果你,期望在多模态视频理解领域取得突破,通过技术创新提升视频内容的理解与分析能力;\n如果你,期望与一群聪明、皮实、乐观、追求卓越的优秀伙伴并肩作战,共同开创音视频技术的新篇章;\n那还在等待什么,赶紧加入我们吧!\n岗位研究课题:\n【视频增强】基于文生视频(T2V)的跨模态高保真视频增强算法。\n【视频生成】聚焦跨模态可控视频生成与编辑,多模态指令驱动下视频合成,保持时序、主体身份一致性。\n【人像美化】基于大模型的妆容迁移、脸型/体型智能编辑以及人脸/人体美化。\n【跨模态理解】基于多模态大模型,处理视听协同感知、复杂语义一致性、崩坏识别、商品高光定位等high-level的音频、视频理解任务。\n\n职位要求\n1.本科及以上学历,计算机科学、人工智能、电子与通信等相关专业;面向2026年11月及以后的海内外高校在校生。\n2.精通Diffusion模型及相关技术,掌握T2V基础模型及相关技术原理,有图像/视频生成或处理相关经验;\n3.具备卓越的工程实现能力,熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门编程语言;\n4.熟练掌握深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch;\n5.学习能力强,对新技术有敏锐的洞察力,对AIGC领域充满热情,善于独立思考并持续优化;\n6.良好的沟通能力和团队协作精神,乐于分享技术见解,善于与团队成员合作。\n【加分项】\n1. 具有文本到视频(T2V)、AIGC内容编辑、多模态视频理解等相关领域的实习或项目经验;\n2. 拥有百亿参数级别大模型训练经验,或具备超大规模数据集构建与管理经验;\n3. 在计算机视觉和人工智能领域的国际顶级会议(CVPR, ICCV, ECCV, AAAI, NeurIPS等)或期刊(T-PAMI,T-IP等)发表论文,或在权威学术竞赛中获奖。\n\n在招业务\n淘天集团\n如果你,渴望深入探索视频生成技术,开发文本到视频(T2V)基础模型的前沿技术,致力于提升生成视频的画质,真实性,一致性,以及视频生产的效率;\n如果你,热衷于AIGC驱动的视频增强与处理技术,专注于将通用大模型架构优化并迁移到垂直领域,推动下游应用性能的突破;\n如果你,专注于基于AIGC的可控性编辑,探索如何精准实现内容生成与修改,满足多样化的业务需求;\n如果你,对基于AIGC的人脸,人体生成编辑技术充满热情,致力于打造具有高度交互性和真实性的数字形象;\n如果你,期望在多模态视频理解领域取得突破,通过技术创新提升视频内容的理解与分析能力;\n如果你,期望与一群聪明、皮实、乐观、追求卓越的优秀伙伴并肩作战,共同开创音视频技术的新篇章;\n那还在等待什么,赶紧加入我们吧!\n岗位研究课题:\n【视频增强】基于文生视频(T2V)的跨模态高保真视频增强算法。\n【视频生成】聚焦跨模态可控视频生成与编辑,多模态指令驱动下视频合成,保持时序、主体身份一致性。\n【人像美化】基于大模型的妆容迁移、脸型/体型智能编辑以及人脸/人体美化。\n【跨模态理解】基于多模态大模型,处理视听协同感知、复杂语义一致性、崩坏识别、商品高光定位等high-level的音频、视频理解任务。\n1.本科及以上学历,计算机科学、人工智能、电子与通信等相关专业;面向2026年11月及以后的海内外高校在校生。\n2.精通Diffusion模型及相关技术,掌握T2V基础模型及相关技术原理,有图像/视频生成或处理相关经验;\n3.具备卓越的工程实现能力,熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门编程语言;\n4.熟练掌握深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch;\n5.学习能力强,对新技术有敏锐的洞察力,对AIGC领域充满热情,善于独立思考并持续优化;\n6.良好的沟通能力和团队协作精神,乐于分享技术见解,善于与团队成员合作。\n【加分项】\n1. 具有文本到视频(T2V)、AIGC内容编辑、多模态视频理解等相关领域的实习或项目经验;\n2. 拥有百亿参数级别大模型训练经验,或具备超大规模数据集构建与管理经验;\n3. 在计算机视觉和人工智能领域的国际顶级会议(CVPR, ICCV, ECCV, AAAI, NeurIPS等)或期刊(T-PAMI,T-IP等)发表论文,或在权威学术竞赛中获奖。",
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