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【快Star】多模态大模型算法工程师-Keye

未披露 · 北京 · 快手科技

主分类:大模型与生成式算法研发
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "company_description": "快手是内容社区与技术平台公司,业务覆盖短视频、直播、电商、本地生活与 AI 应用。"
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        "responsibilities": "【快Star】多模态大模型算法工程师-Keye\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1007\n工作地点:北京\n发布时间:2026-05-27\n\n岗位职责\n【团队介绍】:快手多模态大模型(Keye)团队,作为行业内少有的「基座研发 + 业务落地」双轮驱动的团队,致力于打通从Data到Product的最后一公里。1、深耕基座:攻坚多模态基座核心架构,探索Scaling Law的极致边界。2、数据为王:构建工业级数据清洗与自动化评测体系,用高质量数据重塑智能。3、进化智能:突破强化学习与推理增强技术,让模型更聪明、更可控。4、全域落地:赋能快手全生态,让AI在电商、商业化、推荐等众多真实场景中创造价值。\n1、依托快手视频社区平台,构建最具影响力的多模态基座模型和开源生态;\n2、参与多模态大模型架构探索,包括但不限于万亿级参数多模态MoE模型的训练、多模态信息编码方案设计、探索更高效的图文/视频/音频等编码方式、多模态表征学习和语义对齐策略的探索、超长上下文模型开发等;\n3、聚焦多模态大模型的架构范式革新,突破当前\"语言模型+视觉适配器\"拼接式设计的能力天花板,从模型骨干、注意力机制与训练体系的底层重构出发,构建原生支持图像、视频、文本统一表征的新一代多模态架构;\n4、参与高质量训练数据构建,包括从但不限于大规模混合模态预训练数据构建(探索多模态Scaling)、高质量多模态语义对齐数据合成、探索模型自我迭代提升路径、感知能力专家模型研发;\n5、参与图像与视频场景的联合建模与因果视觉表征学习,探索支撑多模态大模型视频理解能力的底层视觉基础设施建设;\n6、参与视觉智能体的场景落地与底层能力建设,探索以视觉感知驱动的自主决策与任务执行范式,涵盖 GUI 操控、视频理解与个人助手等核心应用方向。\n\n任职要求\n1、计算机科学与技术、人工智能等相关专业的硕士或博士;\n2、计算机多模态/NLP/CV相关工作经验,有较强的coding能力;\n3、热衷于通用大模型及新兴技术领域,具备独立开发尖端模型的能力,且拥有在NLP、CV、ML顶尖会议或期刊上发表研究成果的经历者将获得优先考虑;\n4、有良好的数学和编程基础,熟悉至少一种深度学习框架(如 TensorFlow、PyTorch);\n5、具备良好的沟通能力和团队合作精神。",
        "requirements_text": "【快Star】多模态大模型算法工程师-Keye\n\n基础信息\n招聘项目:全部校招\n招聘类型:校招\n职位类别:J1007\n工作地点:北京\n发布时间:2026-05-27\n\n岗位职责\n【团队介绍】:快手多模态大模型(Keye)团队,作为行业内少有的「基座研发 + 业务落地」双轮驱动的团队,致力于打通从Data到Product的最后一公里。1、深耕基座:攻坚多模态基座核心架构,探索Scaling Law的极致边界。2、数据为王:构建工业级数据清洗与自动化评测体系,用高质量数据重塑智能。3、进化智能:突破强化学习与推理增强技术,让模型更聪明、更可控。4、全域落地:赋能快手全生态,让AI在电商、商业化、推荐等众多真实场景中创造价值。\n1、依托快手视频社区平台,构建最具影响力的多模态基座模型和开源生态;\n2、参与多模态大模型架构探索,包括但不限于万亿级参数多模态MoE模型的训练、多模态信息编码方案设计、探索更高效的图文/视频/音频等编码方式、多模态表征学习和语义对齐策略的探索、超长上下文模型开发等;\n3、聚焦多模态大模型的架构范式革新,突破当前\"语言模型+视觉适配器\"拼接式设计的能力天花板,从模型骨干、注意力机制与训练体系的底层重构出发,构建原生支持图像、视频、文本统一表征的新一代多模态架构;\n4、参与高质量训练数据构建,包括从但不限于大规模混合模态预训练数据构建(探索多模态Scaling)、高质量多模态语义对齐数据合成、探索模型自我迭代提升路径、感知能力专家模型研发;\n5、参与图像与视频场景的联合建模与因果视觉表征学习,探索支撑多模态大模型视频理解能力的底层视觉基础设施建设;\n6、参与视觉智能体的场景落地与底层能力建设,探索以视觉感知驱动的自主决策与任务执行范式,涵盖 GUI 操控、视频理解与个人助手等核心应用方向。\n\n任职要求\n1、计算机科学与技术、人工智能等相关专业的硕士或博士;\n2、计算机多模态/NLP/CV相关工作经验,有较强的coding能力;\n3、热衷于通用大模型及新兴技术领域,具备独立开发尖端模型的能力,且拥有在NLP、CV、ML顶尖会议或期刊上发表研究成果的经历者将获得优先考虑;\n4、有良好的数学和编程基础,熟悉至少一种深度学习框架(如 TensorFlow、PyTorch);\n5、具备良好的沟通能力和团队合作精神。",
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            "PyTorch",
            "TensorFlow",
            "深度学习",
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            "自然语言处理",
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            "建模",
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