崗位職責(zé)：1、模型研發(fā)與優(yōu)化：負責(zé) 基于Diffusion 模型（如 Stable Diffusion、FLUX等）的核心算法研發(fā)、優(yōu)化及落地，推動多模態(tài)生成技術(shù)在圖像 / 視頻生成、編輯等場景的商業(yè)化應(yīng)用。2、與產(chǎn)品和業(yè)務(wù)團隊緊密合作，根據(jù)需求，快速迭代和開發(fā)Diffusion模型相關(guān)工作流和應(yīng)用，如AI超清、AI寫真、AI重繪、AI上色等等，解決業(yè)務(wù)上的痛點和挑戰(zhàn)，實現(xiàn)良好的用戶體驗。職位要求：1、計算機、數(shù)學(xué)、物理、統(tǒng)計學(xué)相關(guān)專業(yè)碩士研究生以上學(xué)歷，2年以上AIGC算法領(lǐng)域從業(yè)經(jīng)驗；2、精通 Diffusion 模型原理，熟悉 DDPM、DDIM、Score-based Modeling 等核心算法，能復(fù)現(xiàn) Stable Diffusion 等主流模型的訓(xùn)練流程，有 Diffusion 模型訓(xùn)練經(jīng)驗（如自定義數(shù)據(jù)集訓(xùn)練、模型微調(diào)、參數(shù)優(yōu)化），熟悉數(shù)據(jù)預(yù)處理、損失函數(shù)設(shè)計及采樣策略調(diào)優(yōu)；3、深入理解 Diffusion 模型工作流的核心模塊（如 Text Encoder、Image Encoder、U-Net、VAE），能針對不同場景（如高清圖像生成、語義編輯）選擇合適的技術(shù)方案，熟悉 ControlNet、InstructPix2Pix 等控制模型的原理與應(yīng)用邊界，能設(shè)計多條件輸入的生成流程（如文本 + 姿勢 + 風(fēng)格控制）；3、熟練掌握至少一種深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow或PyTorch，包括其訓(xùn)練和部署的具體細節(jié)；熟悉常用的機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，以及基本的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)和文本表示方法；4、出色的編碼技能，熟練掌握至少一種編程語言，如Python、Go或C++，并具備算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的扎實基礎(chǔ)；5、具備優(yōu)秀的團隊協(xié)作能力和深入研究AIGC模型的熱情和興趣。加分項：1、具備大規(guī)模模型訓(xùn)練經(jīng)驗（如使用 16GB + 顯存 GPU、分布式訓(xùn)練集群），能解決訓(xùn)練過程中的顯存溢出、收斂慢等問題；2、熟悉模型壓縮與推理加速技術(shù)（如 FP16/INT8 量化、TensorRT 部署），能針對端側(cè)或邊緣設(shè)備優(yōu)化模型性能；3、熟悉 AIGC 產(chǎn)品的用戶需求與技術(shù)瓶頸，能從算法層面提出解決方案。

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