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AI公司以打造万级AI算法舱为研发目标、以成为百亿级人工智能服务商为业务发展目标,依托自有算法及设备打造多场景、多应用、可复制的标准产品和平台,进一步强化大数据和AI领域关键核心技术攻关,持续提升大数据和AI研发创新和运营能力。
AI公司倡导全面创新、求真务实、以人为本、共创价值的核心价值观,注重营造和谐、开放、包容的组织氛围,只“卷”技术,不“卷”加班,将人才作为第一资源,高度关注员工培养与发展,为员工提供广阔的发展平台与丰富的资源支持,致力于员工与公司的共同成长。
AIGC鉴伪算法实习生
坐标:北京金融科技中心(地铁4号线动物园站)
方向:生成检测 / 基础理论
岗位职责
1. 参与AIGC生成检测前沿研究,重点围绕生成模型指纹的普适性结构、检测器鲁棒性的基础理论等方向开展探索,支撑顶会顶刊级别成果的产出;
2. 研究不同架构生成模型(GAN、扩散模型、自回归模型)所留指纹的跨模型、跨模态共性结构,尝试从频率子空间、表征几何等角度发现并论证通用性规律;
3. 研究当前检测器在分布偏移下脆弱性的成因,从因果推理、虚假相关、特征捷径等角度建立理论解释,并提出结构性的鲁棒提升方案;
4. 参与AIGC检测相关大规模基准数据集的构建与质量评估,覆盖图像、音频、视频等多模态生成内容,支持消融实验与可复现性验证;
5. 跟踪AIGC鉴伪领域最新学术进展(CVPR、ICML、ICLR、NeurIPS等),参与文献梳理、思路讨论与研究方案迭代;
6. 参与实验代码开发、分布式训练与推理环境搭建、实验结果分析与论文图表制作。
岗位要求
1. 硕士及以上学历,计算机、电子信息、数学、统计学、自动化等相关专业;具有信息论、统计学习理论或因果推理背景者优先;
2. 熟悉Python,具备良好的代码能力,熟悉Linux环境开发,能独立完成实验流程搭建与工程实现;
3. 熟悉深度学习基础理论,对生成模型(GAN、扩散模型、Flow等)的原理与训练机制有较深入理解;
4. 对AIGC生成检测、Deepfake检测、图像/音频鉴伪等方向有一定了解或实践经验者优先;
5. 具备较好的数学建模与理论分析能力,不完全满足于工程调参,对"为什么有效"有探究兴趣;了解频率分析、表征相似性分析、因果推理等方法者优先;
6. 在国际顶级会议或期刊(CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICML、ICLR、TPAMI、IJCV等)发表过论文者优先;有Nature子刊投稿或审稿经验者强烈优先;
7. 具备良好的英文论文阅读与写作能力,能够参与英文论文的撰写与迭代;
8. 每周可实习不少于3天,能连续实习半年(建议1年以上为佳)以上。
组内资源
1. 有竞争力的实习薪资:作为电信重点研发项目,实习薪资350–450元/日,非北京学生可提供住宿;
2. 转正优先考虑:表现优秀者将优先纳入校招与转正评估,在当前就业环境下具备较强稳定性;
3. 明确的高水平论文导向:团队以顶刊发表为目标,研究方向经过论证、路径清晰,非"试试看"式探索,实习生将深度参与从选题到投稿的全流程;
4. 充足算力与数据资源:具备丰富GPU计算资源与多模态AIGC生成/检测数据,支持大规模实验与严格消融验证;
5. 前沿技术与高水平团队:团队成员多来自一线互联网公司及国内顶尖高校,长期深耕AIGC鉴伪、多模态安全等方向,技术氛围浓厚。