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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:28964

大模型理解应用算法实习生

未披露 · Beijing · 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)
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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": "大模型理解应用算法实习生\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D13918\n发布时间:2026-06-22\n\n岗位职责\n1、负责构建统一的多模态语义表示空间,研发前沿的多模态算法,解决跨模态内容对齐、细粒度特征理解与关联性建模等核心问题,为下游任务提供高质量的Embedding;\n2、主导电商多模态大模型(MLLMs)的持续预训练和指令微调(SFT),开发精准的商品图谱、用户意图理解、跨模态检索等核心能力,赋能搜索、推荐等业务;\n3、探索并应用强化学习技术(如DPO\\GRPO等),构建精准的Reward Model,对多模态内容的深度语义、层级分类等进行建模,使其理解和判断标准更贴近人类偏好与业务目标,提升内容分发效率与转化效果。\n\n任职要求\n1、在多模态学习、计算机视觉、自然语言处理等一个或多个领域有扎实的理论基础和深入研究,包括但不限于:多模态表征学习、大模型指令微调、跨模态检索、视觉语言模型(VLMs)等;\n2、对主流的多模态预训练模型(如CLIP系列, LLaVA, Qwen-VL等)有深入理解,并具备大模型SFT/RL的实际项目经验,熟悉相关训练框架(如Pytorch, Tensorflow)者优先;\n3、在顶级学术会议或期刊(如CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICLR, ACL等)发表过相关论文者优先;\n4、对技术前沿有浓厚兴趣,能主动跟进并解决复杂问题;具备良好的沟通能力和团队协作精神,主观能动性强。",
        "requirements_text": "大模型理解应用算法实习生\n\n基础信息\n招聘类型:实习\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D13918\n发布时间:2026-06-22\n\n岗位职责\n1、负责构建统一的多模态语义表示空间,研发前沿的多模态算法,解决跨模态内容对齐、细粒度特征理解与关联性建模等核心问题,为下游任务提供高质量的Embedding;\n2、主导电商多模态大模型(MLLMs)的持续预训练和指令微调(SFT),开发精准的商品图谱、用户意图理解、跨模态检索等核心能力,赋能搜索、推荐等业务;\n3、探索并应用强化学习技术(如DPO\\GRPO等),构建精准的Reward Model,对多模态内容的深度语义、层级分类等进行建模,使其理解和判断标准更贴近人类偏好与业务目标,提升内容分发效率与转化效果。\n\n任职要求\n1、在多模态学习、计算机视觉、自然语言处理等一个或多个领域有扎实的理论基础和深入研究,包括但不限于:多模态表征学习、大模型指令微调、跨模态检索、视觉语言模型(VLMs)等;\n2、对主流的多模态预训练模型(如CLIP系列, LLaVA, Qwen-VL等)有深入理解,并具备大模型SFT/RL的实际项目经验,熟悉相关训练框架(如Pytorch, Tensorflow)者优先;\n3、在顶级学术会议或期刊(如CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICLR, ACL等)发表过相关论文者优先;\n4、对技术前沿有浓厚兴趣,能主动跟进并解决复杂问题;具备良好的沟通能力和团队协作精神,主观能动性强。",
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            "PyTorch",
            "TensorFlow",
            "强化学习",
            "自然语言处理",
            "计算机视觉",
            "团队协作",
            "沟通能力",
            "建模",
            "招聘",
            "大语言模型"
        ],
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