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崗位職責(zé): 1、通過內(nèi)容(文本/圖像/視頻/大數(shù)據(jù)等)生成模型的研究優(yōu)化，解決目前算法在生成質(zhì)量、多樣性、可控性、生成效率、數(shù)據(jù)挖掘等方面的問題，并最終有效改善用戶體驗(yàn)和生產(chǎn)效能，協(xié)助算法的產(chǎn)品化落地； 2、從事圖像生成、多模態(tài)大模型、llm大語言模型等領(lǐng)域算法訓(xùn)練和優(yōu)化，及產(chǎn)品化的能力設(shè)計(jì)和落地; 3、結(jié)合自有產(chǎn)品和業(yè)務(wù)需求，解決面向業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用和落地時的算法或模型的優(yōu)化及適配問題； 4、解決多模態(tài)生成模型、大語言模型的商業(yè)化部署問題，深入探索tob、toc場景下的模型設(shè)計(jì)和優(yōu)化相關(guān)研發(fā)工作。 任職要求: 1、計(jì)算機(jī)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)的全日研究生及以上學(xué)歷；具有扎實(shí)的計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)挖掘的理論基礎(chǔ)，有相關(guān)方向論文者優(yōu)先； 2、熟練掌握機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本原理，熟悉常見ai生成模型框架，包括 gan、vae、vqgan、diffusion等，熟練掌握tensorflow、pytorch、onnx等訓(xùn)練框架； 3、熟悉多模態(tài)如 clip、ernie-vil等transformer跨模態(tài)表征模型，有nlp、多模態(tài)、大數(shù)據(jù)、ai生成模型等方向上實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先； 4、具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、清晰的邏輯思維能力和出色的溝通能力，有強(qiáng)烈的好奇心；具備良好的團(tuán)隊(duì)合作、溝通能力。