主分类:大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"responsibilities": "多模态大模型预训练算法专家\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、参与快手自研多模态大模型预训练算法工作,依托快手视频社区平台,构建最具影响力的多模态理解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、参与高质量预训练数据构建,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(包括OCR、Caption、Grounding等);\n4、参与生成理解统一的多模态大模型研发。\n\n任职要求\n1、硕士及以上学历,有较强的工程实现能力;\n2、在大规模预训练、模型对齐、强化学习、RAG、Agent、对话系统、大模型应用等至少其中一个方向有深厚的项目经验和洞察力;\n加分项:\n1、在NOI、ACM-ICPC等国内外知名算法竞赛中取得优异成绩;\n2、主导或作为主力参与过有影响力的开源项目;\n3、在NeurIPS、ICLR、ICML、ACL等人工智能领域顶会或期刊发表过高质量研究论文。",
"requirements_text": "多模态大模型预训练算法专家\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、参与快手自研多模态大模型预训练算法工作,依托快手视频社区平台,构建最具影响力的多模态理解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、参与高质量预训练数据构建,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(包括OCR、Caption、Grounding等);\n4、参与生成理解统一的多模态大模型研发。\n\n任职要求\n1、硕士及以上学历,有较强的工程实现能力;\n2、在大规模预训练、模型对齐、强化学习、RAG、Agent、对话系统、大模型应用等至少其中一个方向有深厚的项目经验和洞察力;\n加分项:\n1、在NOI、ACM-ICPC等国内外知名算法竞赛中取得优异成绩;\n2、主导或作为主力参与过有影响力的开源项目;\n3、在NeurIPS、ICLR、ICML、ACL等人工智能领域顶会或期刊发表过高质量研究论文。",
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