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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:31433

多模态大模型数据算法专家(Keye )-【可灵AI专项】

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(Keye )-【可灵AI专项】\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:D15364\n发布时间:2026-07-24\n\n岗位职责\n1、大规模多模态数据深度治理:负责图像、文本、音视频等海量多模态数据的分类、分割、检测、OCR及高质量Caption生成,优化数据标注与质检规范,从根本上解决数据噪声、语义偏差、模态错位等核心痛点,为Keye基座模型的预训练与高阶微调对齐提供壁垒级的数据支撑;\n2、商业化数据Pipeline与飞轮建设:主导多模态大模型训练数据的全生命周期管理(搭建、筛选、标注与质量评估),构建基于商业化API调用的“用户交互-数据飞轮”闭环,依托真实业务的迭代效果精准复盘数据短板,实现完全数据驱动的模型自适应演进;\n3、Agent专属预训练数据建设:围绕智能Agent的推理规划、工具调用(Tool-use)、多轮交互及复杂任务执行等核心能力,拆解真实的商业场景需求,构建高质量的推理、决策与指令交互数据集,持续补齐开放域难点数据,支撑大模型Agent综合能力的商业化落地;\n4、技术与业务中长期规划:跟踪多模态大模型与Agent数据的前沿技术演进,制定数据体系的长期建设规划与标准化规范,牵头核心技术攻关,联动跨团队解决多模态对齐、复杂推理数据构建等行业级难题,持续夯实模型的商业竞争优势。\n\n任职要求\n1、学术与专业背景:硕士及以上学历,计算机视觉、自然语言处理或多模态方向优先,具备优秀的学术敏锐度,能快速复现前沿成果,有高质量论文发表、知名开源项目或顶级竞赛获奖经历者优先;\n2、核心技能:在深度学习、多模态大模型、高分辨率视觉内容理解等领域有深厚积累,熟练掌握OCR文字识别、多模态内容理解及相似性检索聚类算法;\n3、工程与数据基建能力: 精通PyTorch,在模型训练、压缩和微调方面有丰富实践经验,具备大规模多模态/视频理解系统的架构设计开发经验,熟悉Python微服务开发及TensorRT、vLLM等推理优化技术,具备可视化数据平台操作经验,熟练使用Hive等大数据处理框架,独立开发与调试能力极强;\n4、综合素质: 极具创业热情,深度认同“数据驱动(Data-centric AI)”在大模型商业化中的决定性价值,具备出色的沟通协作能力,能与顶尖团队共同攻克开放性难题。",
        "requirements_text": "多模态大模型数据算法专家(Keye )-【可灵AI专项】\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:D15364\n发布时间:2026-07-24\n\n岗位职责\n1、大规模多模态数据深度治理:负责图像、文本、音视频等海量多模态数据的分类、分割、检测、OCR及高质量Caption生成,优化数据标注与质检规范,从根本上解决数据噪声、语义偏差、模态错位等核心痛点,为Keye基座模型的预训练与高阶微调对齐提供壁垒级的数据支撑;\n2、商业化数据Pipeline与飞轮建设:主导多模态大模型训练数据的全生命周期管理(搭建、筛选、标注与质量评估),构建基于商业化API调用的“用户交互-数据飞轮”闭环,依托真实业务的迭代效果精准复盘数据短板,实现完全数据驱动的模型自适应演进;\n3、Agent专属预训练数据建设:围绕智能Agent的推理规划、工具调用(Tool-use)、多轮交互及复杂任务执行等核心能力,拆解真实的商业场景需求,构建高质量的推理、决策与指令交互数据集,持续补齐开放域难点数据,支撑大模型Agent综合能力的商业化落地;\n4、技术与业务中长期规划:跟踪多模态大模型与Agent数据的前沿技术演进,制定数据体系的长期建设规划与标准化规范,牵头核心技术攻关,联动跨团队解决多模态对齐、复杂推理数据构建等行业级难题,持续夯实模型的商业竞争优势。\n\n任职要求\n1、学术与专业背景:硕士及以上学历,计算机视觉、自然语言处理或多模态方向优先,具备优秀的学术敏锐度,能快速复现前沿成果,有高质量论文发表、知名开源项目或顶级竞赛获奖经历者优先;\n2、核心技能:在深度学习、多模态大模型、高分辨率视觉内容理解等领域有深厚积累,熟练掌握OCR文字识别、多模态内容理解及相似性检索聚类算法;\n3、工程与数据基建能力: 精通PyTorch,在模型训练、压缩和微调方面有丰富实践经验,具备大规模多模态/视频理解系统的架构设计开发经验,熟悉Python微服务开发及TensorRT、vLLM等推理优化技术,具备可视化数据平台操作经验,熟练使用Hive等大数据处理框架,独立开发与调试能力极强;\n4、综合素质: 极具创业热情,深度认同“数据驱动(Data-centric AI)”在大模型商业化中的决定性价值,具备出色的沟通协作能力,能与顶尖团队共同攻克开放性难题。",
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            "Python",
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