多模态大模型算法工程师

【职位职责】 1. 负责领域多模态大模型的训练、迭代与优化工作，主导模型通用能力打磨，持续跟进、对齐业界SOTA技术方案，完成模型基础能力的常态化升级。 2. 负责大模型数据治理、预训练微调、指令对齐、奖励优化等核心模块研发，解决模型幻觉、领域适配不足、通用能力薄弱等行业痛点，提升模型稳定性与精准度。 3. 联动业务团队推进多模态大模型的产业化落地与迭代，基于真实业务场景拆解算法需求、优化模型链路，输出可落地的算法方案，赋能核心业务场景，助力业务效率提升与营收增长。 4. 跟踪全球多模态大模型、通用大模型前沿技术，开展技术调研、实验验证与创新落地，沉淀可复用的模型训练、优化、落地方法论与技术资产。 【任职要求】 2027届研究生及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、自动化、数学统计等相关专业，基础功底扎实。 2. 熟悉深度学习、大模型基础理论，掌握Transformer架构、预训练微调、RLHF、多模态对齐等核心技术，了解图文、文音、视频等多模态融合技术原理。 3. 熟练使用PyTorch/TensorFlow等主流框架，具备大模型预训练、SFT微调、量化压缩、模型评估等相关项目经验优先，有垂直领域多模态模型优化经验者加分。 4. 熟悉大模型训练数据处理、清洗、质控、蒸馏等流程，了解业界主流多模态SOTA模型（CLIP、FLUX、Gemini、通义千问、文心一言等）的技术特点与优化思路。 5. 具备良好的算法实验、数据分析和问题排查能力，能够针对性解决模型效果瓶颈，独立完成模型迭代、效果对标、技术优化全流程。 【学历要求】 硕士及以上 【硬性专业要求】 计算机相关专业、人工智能相关专业、软件工程相关专业、自动化相关专业、数学统计相关专业