混元多模态算法研究员（Omni模态）（北京/上海/北美）

从事Omni多模态大模型的研发，包括训练数据的设计和构造，基础模型算法的设计，针对预训练/SFT/RL相关的优化，模型能力的评测，各种下游应用场景的探索；

科学分析研发中的各种问题，找到模型性能的瓶颈，从第一性原理出发找到解决方案，加速模型的开发和迭代，确保模型的竞争力和领先性；

探索实现Omni模态理解、生成能力的不同范式，研究下一代的模型架构，探索多模态模型的边界。

计算机、人工智能、数学等相关专业的全日制本科（优先）以上；

熟悉大规模多模态数据处理，高质量数据生成等实践经验者特别优先；

具有扎实的深度学习算法基础，具备扎实的大模型研发经验，有Diffusion Models和Autoregressive Models相关经验优先，有相关方向顶级论文者优先，有跨模态(例如音视频)研究实践经验者优先；

熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节，训练和推理模型调优，CPU/GPU加速，分布式训练推理加速，有实操经验优先；

有ACM竞赛、NOIP竞赛经历特别优先；

具备较强的学习能力、沟通能力、团队合作能力，有强烈的好奇心。