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【多模态大模型】社招秋招实习 -- 快手招聘！

news 2024/11/15 10:19:08

快手垂搜(多模态搜索&AI)团队

多模态 & 大模型 & Agent 正式员工(*3) & 实习生招聘 (*5，实习时间>=3个月)

1、团队介绍

我们是快手垂搜大模型团队，致力于构建视觉大模型、多模态搜索、User Agent新系统，应用于多种电商场景（如拍照搜同款、图文相似款、电商创意AIGC，买家Agent问答)。团队紧随技术潮流，不断技术/商业创新，期待与优秀的同学一道，进一步扩大影响力。

团队一直坚持学术与业务并向发展的方式，目前在CVPR、WWW、AAAI、EMNLP、SIGIR等会议发表论文多篇 (其中一篇Shared Task Best Paper, 一篇Outstanding Paper)，并在国内知名赛事与榜单荣获过多项Top2成绩；内部提供充分的交流讨论，现有正式员工与实习同学均来自国内/全球顶尖学校；在这里你会有专业的Mentor实时指导技术创新与业务落地。过去半年团队一共发表论文4篇，AIGC方向专利5项。

组内机器资源充足(数百张V100/A100)，产研结合，自由度高。组内氛围良好，年轻同学多且有活力，小组内部定期有LOL/桌游/团建旅行。实习表现出色可优先转正及获取SSP Offer。万分期待你的加入！

2、实习内容

1、多模态视频图文内容理解 (预训练、微调、RLHF、self-prompt技术创新与应用)

2、电商多模态信息RAG (商品-商家-用户-平台粒度多维度信息对齐与检索, 跨模态匹配)

3、AIGC视觉生成（文生图/视频、精细编辑、多轮交互、训练推理加速、评估标准）

4、User Agent设计 (商品知识库信息构建、跨模态实时检索、工具调用与信息分析)

5、参与模型蒸馏，量化剪枝，在线实时性部署等工作，支持生成&翻译算法的性能优化与落地；

6、针对业务特点，跟踪相关领域的技术发展趋势，进行各类技术方案的探索和学术研究。、

当然，研究不限于上述方向，如果您觉得其他方向非常有趣/有价值，也欢迎交流讨论。

3、职位要求

1、计算机、数学、人工智能或相关专业硕士及博士在读，有扎实的机器学习和NLP算法基础。

2、熟悉LLM工程技术和方法，并掌握大模型的微调和评估方法；有参与大模型研发者优先。

3、熟悉深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，有扎实的编程基础和代码实现能力。

4、具备优秀的业务感知以及分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力。

5、有高水平论文（如ACL、CVPR、NIPS、AAAI、ICML等)或者开源项目者优先。

6、日常实习注重业务和算法创新结合，工程能力及有实习经验者优先。

工作地点：杭州 or 北京

简历投递：chenben03@kuaishou.com 或线下私聊

——————————————— 附录 ———————————————

团队技术成果总结

【论文】

论文名称	录用&投稿情况
Self-Renewal Prompt Optimizing with Implicit Reasoning	EMNLP‘24
MoDULA: Mixture of Domain-Specific and Universal LoRA for Multi-Task Learning	EMNLP’24
Contrastive Token Learning with Similarity Decay for Repetition Suppression in Text Generation	EMNLP‘24
Robust Interaction-based Relevance Modeling for Online E-Commerce and LLM-based Retrieval	PKDD’24 Outstanding Paper
General2Specialized LLMs Translation for E-commerce	WWW’24Oral
Preference Aware Item Cold-Start Recommendation with HierarchicalItem Alignment	Information Fusion(SCI一区、CCF-A)
Preference Aware Dual Contrastive Learning for Item Cold-start Recommendation	AAAI‘24 Oral
Mutual Information assisted graph convolution network for cold-start recommendation	ICASSP’24 Poster
Unified Vision-Language Representation Modeling for E-Commerce Same-Style Products Retrieval	WWW’23Oral
FashionKLIP: Enhancing E-Commerce Image-Text Retrieval with Fashion Multi-Modal Conceptual Knowledge Graph	ACL’23Oral
Transformer-based language model fine-tuning methods for covid-19fake news detection	AAAI’21ST Best Paper
Leveraging Domain Agnostic and Specific Knowledge for Acronym Disambiguation	AAAI’21Oral
Kaleido-BERT: Vision-Language Pre-training on Fashion Domain	CVPR’21Poster
FashionBERT: Text and image matching with adaptive loss for cross-modal retrieval	SIGIR’20Oral

【比赛】

NLP 顶级 Benchmark SuperGLUE 全球第二(国内第一)
NLP Question-Answer 顶级 Benchmark PIQA 全球第一
NLP Question-Answer 顶级 Benchmark CommonsenseQA 全球第二
ECAL Offensive Language Identification 挑战赛 Malayalam, Tamil, Kannada 2/3/4 名
AAAI Acronym Identification 挑战赛全球第一
AAAI Acronym Disambiguation 挑战赛全球第二

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

在这里插入图片描述

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望