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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:23455

(可灵AI专项)多模态理解算法工程师

未披露 · Beijing / Shenzhen · 快手科技

主分类:计算机视觉与图像感知算法研发
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": "(可灵AI专项)多模态理解算法工程师\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing / Shenzhen\n所属部门:D4124\n发布时间:2026-06-09\n\n岗位职责\n1、大规模视频理解:负责可灵海量视频数据的打标分类、语义分割、文字识别、Caption生成、聚类分析等工作;\n2、模型开发与优化:基于CNN、VLM等技术推进模型训练、微调、评测及高效部署,推动模型在实际场景中的大规模应用;\n3、技术研究与创新:聚焦多模态视频生成领域前沿课题,探索生成模型的数据采样技术,提升生成模型的数据使用效率和语义响应能力,打造在业界的领先技术优势;\n4、跨领域协作:参与跨团队跨部门技术协同,推动Human in the loop在视频生成领域的研究落地。\n\n任职要求\n1、学历与经验:硕士及以上学历,3年及以上相关工作经验。计算机视觉、自然语言处理或多模态方向背景优先;\n2、学术背景:具备较强的学术调研能力,能快速理解和实现论文中的算法;有高质量论文发表、开源项目贡献、ACM竞赛或相关学术比赛获奖经历者优先;\n3、深度学习能力:熟练掌握深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow),有模型训练、压缩、蒸馏和微调经验;熟悉DeepSpeed等加速工具优先;\n4、工程能力:具备优秀的独立开发与调试能力,熟悉Python服务开发,Hive大数据处理等技术;\n5、团队协作:具备良好的沟通能力,乐于学习与分享,能够与团队高效协作解决问题。\n【加分项】\n1、熟悉视频处理相关工具与技术,如FFmpeg、OpenCV等;\n2、在视频理解、多模态建模方向有实战项目经验。",
        "requirements_text": "(可灵AI专项)多模态理解算法工程师\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing / Shenzhen\n所属部门:D4124\n发布时间:2026-06-09\n\n岗位职责\n1、大规模视频理解:负责可灵海量视频数据的打标分类、语义分割、文字识别、Caption生成、聚类分析等工作;\n2、模型开发与优化:基于CNN、VLM等技术推进模型训练、微调、评测及高效部署,推动模型在实际场景中的大规模应用;\n3、技术研究与创新:聚焦多模态视频生成领域前沿课题,探索生成模型的数据采样技术,提升生成模型的数据使用效率和语义响应能力,打造在业界的领先技术优势;\n4、跨领域协作:参与跨团队跨部门技术协同,推动Human in the loop在视频生成领域的研究落地。\n\n任职要求\n1、学历与经验:硕士及以上学历,3年及以上相关工作经验。计算机视觉、自然语言处理或多模态方向背景优先;\n2、学术背景:具备较强的学术调研能力,能快速理解和实现论文中的算法;有高质量论文发表、开源项目贡献、ACM竞赛或相关学术比赛获奖经历者优先;\n3、深度学习能力:熟练掌握深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow),有模型训练、压缩、蒸馏和微调经验;熟悉DeepSpeed等加速工具优先;\n4、工程能力:具备优秀的独立开发与调试能力,熟悉Python服务开发,Hive大数据处理等技术;\n5、团队协作:具备良好的沟通能力,乐于学习与分享,能够与团队高效协作解决问题。\n【加分项】\n1、熟悉视频处理相关工具与技术,如FFmpeg、OpenCV等;\n2、在视频理解、多模态建模方向有实战项目经验。",
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            "Python",
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            "模型训练",
            "团队协作",
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            "解决问题",
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