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【字节跳动】【实习】多模态算法

2023/10/10镜像同步0 回复

简历可发送至 yangmin.priv@bytedance.com，备注北邮-实习生多模态JD 上海 or 北京内容理解：主要 focus 在 NLP/CV/多模态的基础算法上，旨在沉淀CV/NLP/多模态方向上的业界SOTA模型，同时也需要在这几个方向持续深耕，针对电商数据提出自研算法，在电商业务里提升效果。职位描述 - 算法研发：持续建设和深耕NLP/CV/多模态算法，例如：沉淀&优化电商场景的预训练模型，包括超长文本/口语文本预训练，电商图片/视频自监督，适配电商商品的多模态表征学习等 - 梳理&沉淀算法库，抽象算法接口，最大化提高算法/预训练模型的复用率，同时优化数据采集&模型训练&部署&推理的流程，提升研发效率 - 业务产出：面向平台治理业务场景优化算法，提升NLP/CV/多模态算法在业务场景里的效果 - 技术输出：定期分享SOTA模型，赋能电商甚至公司级别的业务BU，沉淀专利和论文职位要求 - 扎实的机器技术基础，了解前沿的AI技术，熟悉大数据相关框架和应用 MR/Spark 等优先； - 在多媒体和计算机视觉某个领域有较深入的研究，包括但不限于：图像搜索、图像/视频分类和识别、图像分割、目标检测、OCR、图神经网络、多模态、无监督和自监督学习等； - 有较强的实践能力，在Kaggle，COCO，ImageNet，ActivityNet，ICPC等比赛获奖者优先； - 熟悉前沿工作，有顶级学术会议（如CVPR、ICCV、ECCV等）发表论文者优先； - 熟悉TensorFlow/PyTorch模型的训练和部署，了解混合精度训练、分布式训练等训练加速方法优先； - 了解模型压缩&推理加速的研究和技术进展，包括但不限于模型量化、剪枝、蒸馏、TensorRT推理优化等。

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