职位详情

职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:12852

【快Star】音视频大模型算法工程师

未披露 · 北京 / 深圳 / 上海 / 杭州 · 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)
{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "【快Star】音视频大模型算法工程师",
        "job_level": "校招",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "北京 / 深圳 / 上海 / 杭州",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "J1007"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "快手科技",
        "company_industry": "内容社区 / 直播 / 电商 / 人工智能",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "kuaishou.com",
        "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。"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": "",
            "max": "",
            "currency": "未披露",
            "cycle": "未披露"
        },
        "benefits": "未披露"
    },
    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "计算机视觉、人工智能等相关方向硕士及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "【快Star】音视频大模型算法工程师\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 / 深圳 / 上海 / 杭州\n发布时间:2026-05-27\n\n岗位职责\n1、从事面向视频增强与修复的生成式视频处理大模型关键技术研究,探索基于 Diffusion / AR 等范式的视频生成与 low-level 视频处理算法,包括超分、降噪、去压缩伪影、视频修复等方向;\n2、负责视频大模型核心技术研发,包括网络架构设计、时域一致性建模、大规模数据训练、模型保真能力优化及视频生成质量提升;\n3、探索生成式视频处理与视频压缩结合的新型框架,持续跟踪国际前沿 AI 技术并推动落地。\n\n任职要求\n1、计算机视觉、人工智能等相关方向硕士及以上学历,具备扎实的深度学习基础;\n2、熟悉常见 low-level 图像/视频处理算法,包括但不限于超分辨率、降噪、去模糊、视频增强等;\n3、熟悉 Diffusion、AR等主流生成式模型框架;\n4、对 AGI 和视频大模型方向有浓厚兴趣。\n加分项:\n1、在 CV/AI 相关 CCF-A 类会议或期刊发表过高质量论文,或在视觉、算法竞赛中取得优异成绩者优先;\n2、具备视频生成、Diffusion、AR、多模态大模型等相关研究经验者优先。",
        "requirements_text": "【快Star】音视频大模型算法工程师\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 / 深圳 / 上海 / 杭州\n发布时间:2026-05-27\n\n岗位职责\n1、从事面向视频增强与修复的生成式视频处理大模型关键技术研究,探索基于 Diffusion / AR 等范式的视频生成与 low-level 视频处理算法,包括超分、降噪、去压缩伪影、视频修复等方向;\n2、负责视频大模型核心技术研发,包括网络架构设计、时域一致性建模、大规模数据训练、模型保真能力优化及视频生成质量提升;\n3、探索生成式视频处理与视频压缩结合的新型框架,持续跟踪国际前沿 AI 技术并推动落地。\n\n任职要求\n1、计算机视觉、人工智能等相关方向硕士及以上学历,具备扎实的深度学习基础;\n2、熟悉常见 low-level 图像/视频处理算法,包括但不限于超分辨率、降噪、去模糊、视频增强等;\n3、熟悉 Diffusion、AR等主流生成式模型框架;\n4、对 AGI 和视频大模型方向有浓厚兴趣。\n加分项:\n1、在 CV/AI 相关 CCF-A 类会议或期刊发表过高质量论文,或在视觉、算法竞赛中取得优异成绩者优先;\n2、具备视频生成、Diffusion、AR、多模态大模型等相关研究经验者优先。",
        "skills": [AI生成
            "深度学习",
            "计算机视觉",
            "架构设计",
            "建模",
            "招聘",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "加分项:;1、在 CV/AI 相关 CCF-A 类会议或期刊发表过高质量论文,或在视觉、算法竞赛中取得优异成绩者优先;2、具备视频生成、Diffusion、AR、多模态大模型等相关研究经验者优先",
        "job_highlights": "未披露"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://campus.kuaishou.cn/recruit/campus/e/#/campus/job-info/12852?recruitSubProjectCodes="
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "12852",
        "post_date": "2026-05-27",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260917",
        "job_url": "https://campus.kuaishou.cn/recruit/campus/e/#/campus/job-info/12852?recruitSubProjectCodes="
    },
    "fulltext": "【快Star】音视频大模型算法工程师\n【快Star】音视频大模型算法工程师\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 / 深圳 / 上海 / 杭州\n发布时间:2026-05-27\n\n岗位职责\n1、从事面向视频增强与修复的生成式视频处理大模型关键技术研究,探索基于 Diffusion / AR 等范式的视频生成与 low-level 视频处理算法,包括超分、降噪、去压缩伪影、视频修复等方向;\n2、负责视频大模型核心技术研发,包括网络架构设计、时域一致性建模、大规模数据训练、模型保真能力优化及视频生成质量提升;\n3、探索生成式视频处理与视频压缩结合的新型框架,持续跟踪国际前沿 AI 技术并推动落地。\n\n任职要求\n1、计算机视觉、人工智能等相关方向硕士及以上学历,具备扎实的深度学习基础;\n2、熟悉常见 low-level 图像/视频处理算法,包括但不限于超分辨率、降噪、去模糊、视频增强等;\n3、熟悉 Diffusion、AR等主流生成式模型框架;\n4、对 AGI 和视频大模型方向有浓厚兴趣。\n加分项:\n1、在 CV/AI 相关 CCF-A 类会议或期刊发表过高质量论文,或在视觉、算法竞赛中取得优异成绩者优先;\n2、具备视频生成、Diffusion、AR、多模态大模型等相关研究经验者优先。\n【快Star】音视频大模型算法工程师\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 / 深圳 / 上海 / 杭州\n发布时间:2026-05-27\n\n岗位职责\n1、从事面向视频增强与修复的生成式视频处理大模型关键技术研究,探索基于 Diffusion / AR 等范式的视频生成与 low-level 视频处理算法,包括超分、降噪、去压缩伪影、视频修复等方向;\n2、负责视频大模型核心技术研发,包括网络架构设计、时域一致性建模、大规模数据训练、模型保真能力优化及视频生成质量提升;\n3、探索生成式视频处理与视频压缩结合的新型框架,持续跟踪国际前沿 AI 技术并推动落地。\n\n任职要求\n1、计算机视觉、人工智能等相关方向硕士及以上学历,具备扎实的深度学习基础;\n2、熟悉常见 low-level 图像/视频处理算法,包括但不限于超分辨率、降噪、去模糊、视频增强等;\n3、熟悉 Diffusion、AR等主流生成式模型框架;\n4、对 AGI 和视频大模型方向有浓厚兴趣。\n加分项:\n1、在 CV/AI 相关 CCF-A 类会议或期刊发表过高质量论文,或在视觉、算法竞赛中取得优异成绩者优先;\n2、具备视频生成、Diffusion、AR、多模态大模型等相关研究经验者优先。\n【快Star】音视频大模型算法工程师\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 / 深圳 / 上海 / 杭州\n发布时间:2026-05-27\n\n岗位职责\n1、从事面向视频增强与修复的生成式视频处理大模型关键技术研究,探索基于 Diffusion / AR 等范式的视频生成与 low-level 视频处理算法,包括超分、降噪、去压缩伪影、视频修复等方向;\n2、负责视频大模型核心技术研发,包括网络架构设计、时域一致性建模、大规模数据训练、模型保真能力优化及视频生成质量提升;\n3、探索生成式视频处理与视频压缩结合的新型框架,持续跟踪国际前沿 AI 技术并推动落地。\n\n任职要求\n1、计算机视觉、人工智能等相关方向硕士及以上学历,具备扎实的深度学习基础;\n2、熟悉常见 low-level 图像/视频处理算法,包括但不限于超分辨率、降噪、去模糊、视频增强等;\n3、熟悉 Diffusion、AR等主流生成式模型框架;\n4、对 AGI 和视频大模型方向有浓厚兴趣。\n加分项:\n1、在 CV/AI 相关 CCF-A 类会议或期刊发表过高质量论文,或在视觉、算法竞赛中取得优异成绩者优先;\n2、具备视频生成、Diffusion、AR、多模态大模型等相关研究经验者优先。",
    "standard_classification": {
        "std_category_code": "T010",
        "std_aux_codes": [],
        "std_category_status": null,
        "std_taxonomy_version": "20261104"
    }
}