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岗位介绍：
部门介绍
我们希望寻找真正热爱数据和模型的人，对数据内容有感知和品味，对算法精度和效率有追求，而不是仅完成需求的人。数据不是模型训练前的准备工作，而是模型能力的核心组成部分。你将拥有端到端的 Ownership，从发现问题、定义问题、设计方案、实现系统，到验证效果和持续迭代，全程参与多模态智能数据飞轮建设。我们鼓励 High Agency、快速实验、持续学习，在扁平、高密度协作的环境中，与模型、产品内容团队共同推动下一代多模态模型的发展。
职位描述
工作职责:
- 构建高性能音视频理解 Pipeline，负责各类理解模型的推理、训练和持续优化。
- 持续优化 Caption、Tag、PE、QA、Quality Assessment 等理解能力，提高数据生产质量。
- 优化 CPU/GPU 推理效率，包括模型部署、Batching、Quantization、TensorRT、ONNX 等。
- 持续优化各类专家模型，包括但不限于：
- Motion Detection
- Shot/Scene Cut Detection
- Artifact Detection
- Audio-Visual Sync
- OCR
- ASR
- Speaker Detection
- Quality Assessment
- 与生成模型团队共同设计自动化数据生产 Pipeline，提升整体数据质量和处理效率。
工作要求:
- 熟悉 Transformer、Vision Transformer、多模态模型基础。
- 熟悉 Qwen VL、Gemma、Gemini、SeedVL 等理解模型。
- 熟悉 TensorRT、ONNX Runtime、CUDA Optimization。
- 熟悉 FFmpeg、OpenCV、CUDA Video Codec。
- 有千万级以上视频 Pipeline 经验。
我们希望你
- 不只是调用模型，而是持续优化模型效果、效率和成本。
- 乐于做 Benchmark，能够系统分析误差来源并持续迭代。
- 对模型效果有 Owner 意识，而不是模块 Owner。
投递简历
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- 持续优化 Caption、Tag、PE、QA、Quality Assessment 等理解能力，提高数据生产质量。
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- 持续优化各类专家模型，包括但不限于：
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