岗位职责
- 模型训练： 研究并应用先进大模型训练技术（如SFT、RL、Post-training等）, 构建面向生服场景的垂类大模型；
- Agent化：负责内容生成的pipeline和agent构建，提升AIGC产线的泛化性水平和转化效率，最终实现对优秀人类作品的端到端学习和拟人化对标；
- 数据驱动优化：基于业务数据统计和挖掘，发现当前系统问题和待提升方面，进而制定优化计划；
- 行业对标：紧跟基模和行业产品发展趋势，推动新模型的产品化落地。
职位要求
- 计算机科学、数据科学、人工智能、数学等相关专业，具备较好的数据分析和统计学基础，有根据数据表现驱动业务优化的经验；
- 在多模态生成、多模态理解等相关领域有深入的理解，有实际项目经验；
- 优秀的工程实践能力，熟悉pytorch/Tensorflow等深度学习框架，具备通过demo快速验证想法的能力；
- 做事具备主动推进意识，注重落地实际效果，追求质感和业务价值。 加分项：
- 熟悉传统机器学习方法，有使用机器学习完成分类/回归/聚类等实战问题的经验；
- 有深度学习/机器学习相关的科研和探索经历，在CV、NLP、多模态、机器学习等相关领域有高质量论文发表，或者数学建模、机器学习竞赛有获奖经历优先；
- 有AI直播、AI短视频或其他多模态大模型(图、视频理解和生成)实际业务应用落地经验优先。
