崗位職責：1、模型研發與優化：負責 基于Diffusion 模型（如 Stable Diffusion、FLUX等）的核心算法研發、優化及落地，推動多模態生成技術在圖像 / 視頻生成、編輯等場景的商業化應用。2、與產品和業務團隊緊密合作，根據需求，快速迭代和開發Diffusion模型相關工作流和應用，如AI超清、AI寫真、AI重繪、AI上色等等，解決業務上的痛點和挑戰，實現良好的用戶體驗。職位要求：1、計算機、數學、物理、統計學相關專業碩士研究生以上學歷，2年以上AIGC算法領域從業經驗；2、精通 Diffusion 模型原理，熟悉 DDPM、DDIM、Score-based Modeling 等核心算法，能復現 Stable Diffusion 等主流模型的訓練流程，有 Diffusion 模型訓練經驗（如自定義數據集訓練、模型微調、參數優化），熟悉數據預處理、損失函數設計及采樣策略調優；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）選擇合適的技術方案，熟悉 ControlNet、InstructPix2Pix 等控制模型的原理與應用邊界，能設計多條件輸入的生成流程（如文本 + 姿勢 + 風格控制）；3、熟練掌握至少一種深度學習框架，如TensorFlow或PyTorch，包括其訓練和部署的具體細節；熟悉常用的機器學習和深度學習算法，以及基本的網絡模型結構和文本表示方法；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++，并具備算法和數據結構的扎實基礎；5、具備優秀的團隊協作能力和深入研究AIGC模型的熱情和興趣。加分項：1、具備大規模模型訓練經驗（如使用 16GB + 顯存 GPU、分布式訓練集群），能解決訓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（如 FP16/INT8 量化、TensorRT 部署），能針對端側或邊緣設備優化模型性能；3、熟悉 AIGC 產品的用戶需求與技術瓶頸，能從算法層面提出解決方案。

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