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招聘团队
小红书-社区技术部-智能创作组，是小红书从事创新型项目研发的团队，主要从事计算机视觉、多模态相关方向研究和业务落地。目前团队共有10余位科研实习生，均为来自国内外知名高校的在读博士或硕士，从事虚拟数字人、多模态理解与生成方向的研究。
研究型实习生
岗位方向：多模态、AIGC、虚拟数字人
工作地点：北京与上海均可，优秀同学可支持远程
岗位职责：
1. 利用前沿计算机视觉、计算机图形学算法，研究数字人或多模态相关的课题；
2. 在顶级会议（CVPR/ICCV/ECCV/SIGGRAPH/3DV等）上发表学术论文；
3. 可与德国马普所研究人员进行合作研究。
研究内容：
1. 虚拟数字人方向（与马普所合作）
a. 通用三维场景/物体生成（https://github.com/nv-tlabs/atiss）
b. 三维场景与人体运动重建（https://mover.is.tue.mpg.de/）
c. 高保真三维数字人生成/重建（https://zhaofuq.github.io/humannerf/）
d. 有条件下三维人体运动生成和预测
i. 音乐-舞蹈生成（https://www.mmlab-ntu.com/project/bailando/index.html）
ii. 语音-手势生成（https://github.com/alvinliu0/ANGIE）
iii. 文本-动作生成（https://guytevet.github.io/mdm-page/）
e. 姿态可控的的图像或视频生成（https://github.com/yumingj/Text2Human）
f. [工程方向] 虚拟引擎/Unity/Unreal驱动下人体运动动作生成
2. 多模态理解与生成（面向真实业务场景）
a. 多模态（图像/视频/语言）基础模型、自监督/弱监督预训练
i. 高效多模态表征预训练（BEiT-v3、EVA、FLIP）
ii. Instruct跨模态交互学习（InstructGPT、ChatGPT）
b. 可控的跨模态通用视觉内容生成
i. 知识增强的多模态生成预训练（ERNIE-ViLG 2.0）
ii. 文本到图像语义一致性增强（Stable Diffusion v2.1）
岗位要求：
1. 有较强的自我驱动力，热爱科研，熟悉以上任意领域的研究；
2. 熟练使用Python或C++，熟练至少一种深度学习框架，如：PyTorch；
3. 有发表过相关顶级会议或期刊（CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICML/ICLR/TPAMI等）或者参与过知名开源项目的同学优先；
4. 实习时间大于六个月以上优先，北京/上海均可，优秀同学可支持远程；
如果你对以上职位感兴趣，请点击「阅读原文」或「扫描下方二维码」投递简历，我们将在 10 个工作日内反馈结果。
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