【27校招】多模态算法工程师(J14444)

1. 负责多模态大模型核心算法(图文为主)的研发、迭代与优化，完成模型训练、微调、对齐及推理优化，保障模型效果与落地性能。
2. 跟进多模态领域前沿技术（图文理解、多模态对齐、Agent多模态交互等），开展技术调研、算法验证与创新落地，攻克场景中的技术难点，提升团队算法竞争力。
3. 负责多模态算法从模型研发、效果调优到业务落地的全流程工作，对接产品、工程、业务团队，根据业务需求设计算法方案，输出可落地的技术模型与优化策略，支撑产品功能迭代。
4. 搭建多模态算法评测体系、数据集规范，负责数据清洗、标注规范制定、模型效果评估，持续迭代优化模型精度、稳定性和推理速度，降低落地成本。
5. 参与团队技术方案评审、技术沉淀与知识分享，输出技术文档、算法报告，配合团队完成技术攻坚、项目迭代及技术专利等工作。

一、学历与专业背景

1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、自动化、数学等相关专业，具备扎实的深度学习、机器学习、计算机视觉、自然语言处理基础功底。
2. 拥有多模态算法研发落地经验，有大模型多模态适配、图文多模态项目实战经验者优先，优秀应届生可放宽条件。

二、核心技术能力

1. 精通深度学习基础理论，熟练掌握 Transformer、CNN、Diffusion等核心网络结构，熟悉多模态对齐、融合、检索、生成等核心技术原理。
2. 熟练使用 PyTorch框架，具备独立完成多模态模型训练、微调、Prompt 工程优化、Agent系统搭建的实战能力。
3. 熟悉主流多模态开源模型（CLIP、BLIP、LLaVA、Qwen-VL系列模型等），能够基于开源模型进行二次开发、定制化迭代与效果优化。
4. 熟悉数据处理、模型量化、推理加速等优化方案，具备模型部署落地、性能调优经验，能够解决模型推理延迟高、精度不足、泛化性差等实际问题。

三、加分能力

1. 有多模态大模型落地项目经验（智能生成、内容理解、跨模态搜索、多模态Agent、视觉语言交互等）优先。
2. 熟悉多模态数据集构建、评测指标体系，有顶会论文、技术专利、开源项目贡献者优先。
3. 具备大模型分布式训练、微调优化、显存优化、推理部署实战经验者优先。

四、综合素质

1. 具备良好的技术理解力和自主攻坚能力，善于跟进前沿技术，能够快速适配业务需求完成算法迭代。
2. 逻辑清晰、责任心强，具备良好的跨团队沟通协作能力和项目推进能力，能承受一定的项目迭代压力。
3. 热爱技术，注重技术沉淀，具备良好的代码规范和技术文档撰写能力。