专业需求

计算机、电子信息、数学、统计学、自动化

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

薪资福利 实习薪资350–450元/日，非北京学生可提供住宿 发展空间 表现优秀者将优先纳入校招与转正评估 团队以顶刊发表为目标，实习生将深度参与从选题到投稿的全流程 资源支持 具备丰富GPU计算资源与多模态AIGC生成/检测数据 团队成员多来自一线互联网公司及国内顶尖高校

北京金融科技中心（地铁4号线动物园站）