多模态大模型算法工程师
岗位摘要
负责多模态理解和视频流大模型的后训练，包括数据生产、跨模态预训练、指令微调与强化学习，结合高效训练框架，提升模型对视频流内容的理解与交互能力；建设数据工程，包括数据采集、清洗、标注、存储与管理，确保数据质量、多样性与合规性，设计高效的数据清洗、标注、增强及评估流水线，为大模型训练提供坚实的数据基础
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岗位职责
- 负责多模态理解和视频流大模型的后训练，包括数据生产、跨模态预训练、指令微调与强化学习，结合高效训练框架，提升模型对视频流内容的理解与交互能力
- 建设数据工程，包括数据采集、清洗、标注、存储与管理，确保数据质量、多样性与合规性，设计高效的数据清洗、标注、增强及评估流水线，为大模型训练提供坚实的数据基础
- 支持公司现有的人脸核心业务，利用大模型能力提升业务指标，增强人脸对抗攻防、虚假内容鉴别、图像视频流理解等方向的能力，解决实际业务中的困难问题
- 紧跟多模态与视频流大模型前沿，专注时空序列建模、长视频上下文理解及全模态后训练技术的研发与业务落地，持续驱动AI前沿能力演进
任职要求
- 追踪多模态大模型与细粒度视频流理解技术，参与人脸人体多模态后训练体系的建设与研发
- 算法直接赋能公司核心人脸业务，图像视频流分析业务，拥有海量真实场景数据与高并发线上反馈
- 参与从数据清洗、SFT、偏好对齐（DPO/RLHF）到持续迭代的后训练全流程研发，培养全面技术专家
- 提供充足的算力集群与工程协同团队支持，解决显存与吞吐痛点，助力前沿算法快速验证与高效落地
福利待遇
- 前沿技术方向：追踪多模态大模型与细粒度视频流理解技术，参与人脸人体多模态后训练体系的建设与研发
- 核心业务场景：算法直接赋能公司核心人脸业务，图像视频流分析业务，拥有海量真实场景数据与高并发线上反馈
- 技术能力全面：参与从数据清洗、SFT、偏好对齐（DPO/RLHF）到持续迭代的后训练全流程研发，培养全面技术专家
- 计算资源充沛：提供充足的算力集群与工程协同团队支持，解决显存与吞吐痛点，助力前沿算法快速验证与高效落地
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