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作為AIGC大模型算法工程師，您將站在人工智能技術的前沿，負責推動多模態(tài)圖像生成領域的算法研究與應用。我們期待您能與團隊緊密合作，共同構建高效、創(chuàng)新的算法訓練與推理框架，并在核心技術上實現突破。
崗位職責：
1. 負責AIGC在多模態(tài)圖像生成方向的深入研究，包括但不限于文生圖、圖生圖、文生視頻，以及高可控生成等算法的應用落地，解決實際業(yè)務中的技術難點；
2. 參與搭建算法訓練和推理框架，針對業(yè)務目標，通過Prompt優(yōu)化、模型微調、模型組合等手段，提升模型性能和用戶體驗；
3. 負責模型的量化壓縮、訓練框架優(yōu)化、推理加速等，以實現模型的高性能實用化；
4. 負責AIGC算法在集群上的部署工作，深入研究生成式算法的技術細節(jié)，探索實用性優(yōu)化方案；
5. 跟蹤AIGC方向的最新研究成果，評估其在業(yè)務場景中的應用潛力，并實現關鍵技術的突破；
任職要求：
1. 本科及以上學歷，碩士優(yōu)先；
2. 3~5年相關方向算法研究工作經驗；計算機、人工智能、信號處理等相關專業(yè)優(yōu)先考慮；
3. 有多模態(tài)生成式算法研究經驗，深刻理解Diffusion、GAN、VAE、Auto-regressive等生成式AI算法原理，并有實際項目經驗；
4. 深入理解業(yè)界主流Diffusion類算法的原理和優(yōu)化方法，熟練掌握ControlNet、LoRA、P-Tuning、IA3等微調技術，有相關項目經驗；
5. 熟練掌握Pytorch等主流深度學習框架，具備模型訓練，模型轉換、推理加速和部署的實踐經驗；
6. 具備扎實的編程功底，熟練使用C++/Python等編程語言，熟悉Linux操作系統(tǒng)；
7. 能夠迅速掌握新技術，具備閱讀、理解并實現相關領域學術論文的能力；
8. 在 CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR、TPAMI、IJCV 等頂會／期刊發(fā)表論文優(yōu)先，或在相關方向競賽獲獎者優(yōu)先。
必選項（提供至少一項）：
1. 自己全程參與訓練的生圖類全參數微調模型（civitai.com或其他UGC模型分享網站的鏈接）
2. 自己全程參與訓練的模型產生的作品（附上參數，提示詞等信息）