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【快Star】多模态大模型数据策略算法工程师

未披露 · 北京 · 快手科技

主分类:数据工程与数据平台研发
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】多模态大模型数据策略算法工程师\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:J1001\n工作地点:北京\n发布时间:2026-07-20\n\n岗位职责\n1. 主导可灵生成式大模型的训练数据管线建设,涵盖寻源、采集、处理、实验与分析等环节,为基础模型提供多种模态( 视频/图片/文本) 的 稳定且高质量训练数据;\n2. 涵盖模型训练的各个阶段( 预训练/后训练/RL 等),针对模型的效果短板,探索基于MLLM的数据合成与增强技术,设计高效生成策略以补充数据缺口,并定义高价值与高质量数据标准,\n3. 建立Data-Model的自动化评估体系,并结合模型评测与数据分析反馈,反向迭代生产线与数据生成策略;\n4. 设计数据链路策略,建设端到端的数据质量、多样性体系及数据标签,与模型算法、数据产品高效协同,探索模型训练数据的最优配比。\n5. 搭建并优化大模型训练的数据工程基建,基于Harness 研发模式,快速开发自动化框架与工具链,并运用数据挖掘、统计分析、大模型工具等方法,提升数据策略的迭代与分析效率。\n\n任职要求\n1. 计算机、人工智能、统计学、数学或相关专业硕士及以上学历,具备机器学习、模型训练及数据处理项目经验,拥有扎实的数据分析与建模基础;\n2. 具备AI数据开发经验,掌握大模型预训练基本原理,熟悉至少一类核心模态(视频/图片/文本)的数据特性;\n具备扎实的编程基本功,精通python并至少掌握一种工程类编程语言( C++/Java/Go )。\n3. 在数据策略或工程领域,需精通以下任意方向的专业能力:数据策略:深入理解主流大模型架构及训练机制,熟悉各类数据评估算法与数据增强机制;数据工程:熟悉Ray/ Spark / Flink 等分布式计算框架,熟悉vLLM等推理加速框架者优先\n4. 具备数据质量指标设计能力,能够熟练使用机器学习算法优化数据筛选与评估效率,沟通高效,良好的合作精神。\n5. 加分项:对视频生成、计算机视觉或多模态生成技术有深入理解;在大模型相关领域(ACL、EMNLP、NeurIPS等)发表过高水平论文,或在GitHub开源项目(特别涉及合成数据、数据处理)有活跃贡献者优先。",
        "requirements_text": "【快Star】多模态大模型数据策略算法工程师\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:J1001\n工作地点:北京\n发布时间:2026-07-20\n\n岗位职责\n1. 主导可灵生成式大模型的训练数据管线建设,涵盖寻源、采集、处理、实验与分析等环节,为基础模型提供多种模态( 视频/图片/文本) 的 稳定且高质量训练数据;\n2. 涵盖模型训练的各个阶段( 预训练/后训练/RL 等),针对模型的效果短板,探索基于MLLM的数据合成与增强技术,设计高效生成策略以补充数据缺口,并定义高价值与高质量数据标准,\n3. 建立Data-Model的自动化评估体系,并结合模型评测与数据分析反馈,反向迭代生产线与数据生成策略;\n4. 设计数据链路策略,建设端到端的数据质量、多样性体系及数据标签,与模型算法、数据产品高效协同,探索模型训练数据的最优配比。\n5. 搭建并优化大模型训练的数据工程基建,基于Harness 研发模式,快速开发自动化框架与工具链,并运用数据挖掘、统计分析、大模型工具等方法,提升数据策略的迭代与分析效率。\n\n任职要求\n1. 计算机、人工智能、统计学、数学或相关专业硕士及以上学历,具备机器学习、模型训练及数据处理项目经验,拥有扎实的数据分析与建模基础;\n2. 具备AI数据开发经验,掌握大模型预训练基本原理,熟悉至少一类核心模态(视频/图片/文本)的数据特性;\n具备扎实的编程基本功,精通python并至少掌握一种工程类编程语言( C++/Java/Go )。\n3. 在数据策略或工程领域,需精通以下任意方向的专业能力:数据策略:深入理解主流大模型架构及训练机制,熟悉各类数据评估算法与数据增强机制;数据工程:熟悉Ray/ Spark / Flink 等分布式计算框架,熟悉vLLM等推理加速框架者优先\n4. 具备数据质量指标设计能力,能够熟练使用机器学习算法优化数据筛选与评估效率,沟通高效,良好的合作精神。\n5. 加分项:对视频生成、计算机视觉或多模态生成技术有深入理解;在大模型相关领域(ACL、EMNLP、NeurIPS等)发表过高水平论文,或在GitHub开源项目(特别涉及合成数据、数据处理)有活跃贡献者优先。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "Java",
            "C++",
            "Spark",
            "Flink",
            "机器学习",
            "计算机视觉",
            "数据分析",
            "统计分析",
            "数据挖掘",
            "模型训练",
            "建模",
            "招聘",
            "Go",
            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "数据工程:熟悉Ray/ Spark / Flink 等分布式计算框架,熟悉vLLM等推理加速框架者优先;5. 加分项:对视频生成、计算机视觉或多模态生成技术有深入理解;在大模型相关领域(ACL、EMNLP、NeurIPS等)发表过高水平论文,或在GitHub开源项目(特别涉及合成数据、数据处理)有活跃贡献者优先",
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