【27届秋招】多模态大模型算法工程师

职位描述

1.算法研究与开发： 研究并开发先进的多模态大模型算法，结合自然语言处理、计算机视觉和其他模态识别技术，提升模型性能和应用效果；

2.模型训练与优化： 设计和实施大规模模型训练方案，优化模型的训练效率和效果，确保模型的稳定性和鲁棒性；

3.数据处理与融合： 处理和融合来自不同模态的数据，确保数据质量和一致性，为模型训练提供高质量的数据支持；

4.技术应用与落地： 将多模态大模型应用于智慧城市的实际业务场景，例如车辆车牌识别、施工安全监控、消防通道检测等，解决实际问题，提升城市智能化水平；

5.技术文档与报告： 撰写相关技术文档和研究报告，分享研究成果和技术经验，推动团队的技术进步。

任职要求

1.教育背景： 计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学或相关领域的硕士或博士学位；

2.工作经验：机器学习、深度学习相关项目经验，具有多模态大模型研究与开发经验者优先；

3.编程技能： 熟练掌握Python，熟悉主流机器学习和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）；

4.算法知识： 深入理解自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的基本原理和算法，具备跨模态数据处理和融合的能力；

5.前沿技术了解： 对当前前沿的多模态大模型（例如ChatGPT、LLaMA等）的原理有深入了解；

6.学术背景： 在相关领域有学术论文发表，能够证明其在多模态大模型领域的研究能力和贡献；

7.实践经验： 具备实际项目经验，能够将算法应用于实际业务场景，解决实际问题；

8.创新能力： 具有创新精神和解决问题的能力，能够独立进行研究和开发；

9.团队合作： 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与跨部门团队有效协作。

优先考虑：

在顶级会议或期刊发表相关领域论文的经历；

熟悉大规模分布式计算和高性能计算技术；

具备优秀的数学和统计学基础。