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职位搜索/月之暗面/VLM预训练研究员-视频方向
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月之暗面 (Moonshot AI)

职位信息

上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
普通员工/个人贡献者

标签

深度学习PyTorch强化学习TensorFlow视频理解模型预训练视觉语言模型 (Vlm)
💡

核心评价

前沿AI技术研发岗,技能成长空间巨大,薪资前景看好,但工作模式传统且WLB未知。

VLM预训练研究员-视频方向

🤖 AI 估测:¥35K-60K

发布时间:6 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于视觉语言模型(VLM)预训练的研究岗位,尤其侧重视频方向
你将参与Kimi-VL等模型的预训练与后训练工作,致力于提升模型在长视频理解、长文档阅读等复杂任务上的性能与效率
同时,你需要结合Kimi产品的特点,探索新的算法与架构,以增强模型在视频场景下的泛化能力

✓工作职责

参与 Kimi-VL 等视觉语言模型的预训练和post- training部分,优化模型在长视频理解、长文档阅读等问题中的表现,提升模型的准确性和效率
对在大语言模型上学习视频进行研究和探索,结合 Kimi 产品的特点和优势,探索新的算法和架构,提高模型在视频场景下的模型泛化能力
负责数据的优化、质量提升等工作,以满足模型训练和优化的需求
深入分析数据特点和模型输出结果,为模型改进提供有力依据
设计并实施视频相关的强化学习模型的评估指标和方法,对模型进行性能评估和分析
找出模型存在的问题和不足,提出切实可行的改进方案

⭐最低要求

计算机科学、人工智能、机器学习、数学等相关专业的研究生及以上学历
相关技术能力:
熟练掌握 Python 编程语言,具备扎实的编程基础和数据结构知识
熟练使用深度学习框架(如 PyTorch 或 TensorFlow),具有使用这些框架进行模型训练和开发的丰富经验
了解视觉强化学习的基本概念和原理,对相关算法(如 PPO、A3C 等强化学习算法)和模型架构(如视觉编码器、Transformer 等模型架构)有一定的研究和实践经验
有参与机器学习、深度学习或强化学习相关项目的经历,熟悉模型训练、优化和部署流程,具备独立完成项目任务的能力
具备良好的文献阅读和理解能力,能够快速掌握最新的视觉强化学习研究动态和技术趋势
具有良好的团队合作精神和沟通能力,能够与团队成员密切合作,共同推进项目的进展

👍优先资格

有在视觉强化学习领域的项目经验者优先
对发表过相关领域论文者优先
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