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职位搜索/腾讯/混元多模态大模型算法加速工程师(深圳/北京/上海/杭州)
Tencent logo
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腾讯 (Tencent)

职位信息

广东省-深圳市 / 北京市 / 上海市 / 浙江省-杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
普通员工/个人贡献者

标签

PyTorch多模态量化模型压缩蒸馏diffusionKv Cache投机解码
💡

核心评价

腾讯前沿AI模型加速岗,技术顶尖、成长性极佳,薪资竞争力强,但WLB信息不明。

混元多模态大模型算法加速工程师(深圳/北京/上海/杭州)

🤖 AI 估测:¥35K-70K

发布时间:大约 1 个月前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于多模态大模型算法加速的工程师职位
你将负责跟踪并攻克图像、视频、语音等生成式模型及多模态理解模型的推理加速技术,通过算法优化(如量化、蒸馏、投机解码等)来显著提升模型效率、降低延迟
你需要作为算法与框架团队之间的桥梁,确保技术方案在图像理解、视频生成、实时对话等实际任务中落地

✓工作职责

主动跟踪学术界与工业界在图像视频生成式模型、多模态理解模型、语音模型、多模态理解生成统一建模等方向的创新算法研究,攻克Diffusion模型加速、多模态理解模型、语音模型(ASR、TTS、Omini等)、多模态理解生成统一建模加速等技术方向,包括但不限于:(Attention量化/稀疏加速、蒸馏加速、量化、投机解码、剪枝、KV Cache 压缩等等)
通过分析模型和任务性能瓶颈,设计创新的算法优化方案,提升多模态大模型的推理效率,显著降低端到端延迟
作为算法与框架团队之间的技术桥梁,聚焦于图像理解、视频生成、音频理解生成、视觉多轮交互、实时对话等任务,提升模型在推理端的性能
高效协同框架开发及业务算法团队,确保技术方案落地
撰写高质量的技术文档与实验报告,并组织内部分享,推动团队整体技术认知提升

⭐最低要求

拥有计算机科学、人工智能、电子工程、自动化等相关专业
具备扎实的机器学习/深度学习基础
精通Python编程,熟练掌握PyTorch等深度学习框架
对Transformer、Diffusion等模型架构、计算瓶颈与优化方法论有深刻理解;

👍优先资格

具33、图像视频生成、音频理解生成、图像视频编辑/理解、模型压缩(步数蒸馏,轻量化模型,投机解码、KVCache优化、稀疏剪枝等)、生成对齐算法(DPO\RLHF等)
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