科创二十所智能化研发工程师

负责多模态大模型（优先视觉-语言方向）的预训练、微调及对齐算法的研发与优化。

探索并落地大模型在特定业务场景中的应用，解决模型推理效率、长文本处理及幻觉等核心问题。

负责构建高质量的多模态数据集，设计并优化数据处理流水线，提升模型训练效果。

负责大模型及相关AI应用的后端系统架构设计，确保系统的高可用性、高并发能力及可扩展性。

负责大模型评测体系的建设，制定多维度的评测标准（如安全性、准确性、逻辑推理能力等），并开发自动化评测工具链。

设计并实施模型推理服务的性能优化方案，包括显存优化、量化部署、推理加速等。

负责AI系统的质量保障，建立完善的测试框架，覆盖单元测试、集成测试及端到端测试。

扎实的计算机基础，精通至少一门编程语言（Python/C++），具备良好的数据结构与算法功底。

熟悉Linux开发环境，熟练使用Git等版本管理工具，具备良好的代码规范和文档习惯。

深入理解Transformer架构，熟悉主流大模型（如LLaMA、Qwen、CLIP、BLIP等）的原理及训练流程。

有实际的边缘端部署多模态大模型的经验。

熟悉大模型推理部署技术栈（CUDA、Triton开发经验），有实际落地经验。

熟悉性能分析工具（如Profiling工具），能够定位系统瓶颈并进行针对性优化。

在ACL, CVPR, ICCV, NeurIPS等顶级会议发表过相关论文，或在Kaggle/知名AI竞赛中获得优异名次者优先。