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【岗位职责】 1. 基模架构与算法研发：负责Kino视频生成底模的架构设计、迭代升级与效果优化，主导DiT与自回归双技术路线研发，持续提升视频时空连贯性、画面真实度、文本视频对齐度等核心指标，跟踪Sora 2、Veo 3、Kling 3.0等业界前沿技术演进。 2. 大模型全链路训练：负责视频大模型从预训练、SFT到RLHF/DPO的全链路训练，落地多阶段渐进式训练策略与混合并行（DP/TP/PP/SP）优化，结合FP8混合精度、FlashAttention、Ring Attention等加速技术，提升千卡级集群MFU算力利用率。 3. 世界模型与物理真实感优化：探索世界模型在视频生成领域的落地，提升模型对物理规律、场景逻辑与时空逻辑的认知能力，针对性解决物体遮挡、碰撞交互、重力模拟、光影变化等复杂场景的失真与穿模问题。 4. 训练数据体系搭建：搭建规模化视频-文本对数据的采集、清洗、预处理全链路Pipeline，落地自动化数据飞轮，实现数据质量持续迭代与劣质样本自动淘汰。 5. 模型评测体系搭建：建立覆盖自动化指标、物理一致性指标、人工评测三大维度的评测体系，基于评测数据定位模型短板，形成“训练- 【任职资格】 2. 大模型或多模态生成算法相关工作经验，有视频生成经验者优先。 技术能力。 1. 跟踪Seedance、Happyhorse/Wan、Kling等业界前沿技术演进。 2. 提升百/千卡级集群MFU算力利用率。 3. 熟悉Transformer、DiT、MoE等核心架构。 4. 扎实的深度学习理论基础，熟悉Transformer、DiT、扩散模型等核心架构。 5. 熟悉大模型预训练、SFT、RLHF及分布式训练（DP/TP/PP/SP）全链路技术。 6. 熟练掌握PyTorch及DeepSpeed/Megatron-LM等分布式训练框架。 7. 熟练使用Python，具备良好的代码工程能力。 【薪资福利】 实习薪资可根据能力不同沟通