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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:25968

多模态大模型数据算法专家

未披露 · Beijing · 快手科技

主分类:数据工程与数据平台研发
算法与数据
辅助:计算机视觉与图像感知算法研发(仅展示)
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": "多模态大模型数据算法专家\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\n所属部门:D14832\n发布时间:2026-08-31\n\n岗位职责\n1、大规模多模态数据理解:负责海量多模态数据的打标分类、语义分割、检测、OCR文字识别、Caption生成等工作,提升数据的可用性与质量;\n2、数据 pipeline 建设:负责多模态大模型训练数据的构建与管理,参与数据筛选、标注及质量评估工作。分析和挖掘现有数据资源,设计有效的数据分布策略,并设计数据飞轮闭环,将用户交互数据反哺模型迭代;\n3、制订长期规划:制定并实施大模型数据建设的长期发展规划,持续推动技术迭代与业务应用场景的拓展。\n\n任职要求\n1、在深度学习、多模态大模型、视频内容理解等领域有深入理解;\n2、熟悉深度学习框架(如PyTorch),在模型训练、压缩和微调方面有丰富实践经验;\n3、掌握OCR文字检测与识别、多模态内容理解大模型、多模态相似检索和聚类等算法;\n4、具备丰富的大规模视频理解系统的架构设计及开发经验,熟悉Python微服务开发,熟悉TensorRT、vllm等推理优化技术;\n5、具备可视化数据平台的操作经验,熟悉Hive大数据处理等技术,具备优秀的独立开发与调试能力;\n6、硕士及以上学历,计算机视觉、自然语言处理或多模态方向背景优先;\n7、具备出色的沟通能力,善于学习与分享,能够与团队高效协作,共同解决复杂问题;\n8、具备优秀的学术能力,能快速理解并实现前沿研究成果,有高质量论文发表、开源项目或竞赛获奖经历优先;\n9、深度认同大模型数据工作的重要价值和意义。",
        "requirements_text": "多模态大模型数据算法专家\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\n所属部门:D14832\n发布时间:2026-08-31\n\n岗位职责\n1、大规模多模态数据理解:负责海量多模态数据的打标分类、语义分割、检测、OCR文字识别、Caption生成等工作,提升数据的可用性与质量;\n2、数据 pipeline 建设:负责多模态大模型训练数据的构建与管理,参与数据筛选、标注及质量评估工作。分析和挖掘现有数据资源,设计有效的数据分布策略,并设计数据飞轮闭环,将用户交互数据反哺模型迭代;\n3、制订长期规划:制定并实施大模型数据建设的长期发展规划,持续推动技术迭代与业务应用场景的拓展。\n\n任职要求\n1、在深度学习、多模态大模型、视频内容理解等领域有深入理解;\n2、熟悉深度学习框架(如PyTorch),在模型训练、压缩和微调方面有丰富实践经验;\n3、掌握OCR文字检测与识别、多模态内容理解大模型、多模态相似检索和聚类等算法;\n4、具备丰富的大规模视频理解系统的架构设计及开发经验,熟悉Python微服务开发,熟悉TensorRT、vllm等推理优化技术;\n5、具备可视化数据平台的操作经验,熟悉Hive大数据处理等技术,具备优秀的独立开发与调试能力;\n6、硕士及以上学历,计算机视觉、自然语言处理或多模态方向背景优先;\n7、具备出色的沟通能力,善于学习与分享,能够与团队高效协作,共同解决复杂问题;\n8、具备优秀的学术能力,能快速理解并实现前沿研究成果,有高质量论文发表、开源项目或竞赛获奖经历优先;\n9、深度认同大模型数据工作的重要价值和意义。",
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            "Python",
            "PyTorch",
            "深度学习",
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