【高阶岗位】科学数据青年科学家

开展数据场景下的大模型能力增强技术研究，依托强化学习、少样本学习、持续学习、增量学习等前沿技术，解决行业垂类场景标注数据稀缺、数据获取成本高的行业难题，低成本拓展多模态模型通用与专项能力。

持续跟进多模态大模型数据前沿算法，开展模型推理加速、理解能力增强、上下文优化等方向技术探索，同时深耕垂直智能体架构设计、自主决策与工具调用能力研究，拓展大模型高阶应用形态。

搭建标准化真实场景模型评测体系，系统化排查模型在复杂实测数据集下的能力缺陷、幻觉问题、稳定性短板；通过高质量私有数据构建、数据合成与清洗、模型结构微调、对齐优化等方案完成模型闭环迭代升级。

实时追踪全球大模型领域前沿学术动态与技术趋势，独立开展原创性算法研究，提升中心在多模态AI领域的行业学术影响力与技术话语权。

配合团队完成科研项目申报、技术方案撰写、课题结题等工作，协同团队完成关键技术攻坚，指导团队低年级研究员/实习生开展模型实验与算法验证工作

学历背景：拥有博士学历，计算机视觉、自然语言处理、多模态大模型、机器学习、深度学习、人工智能等相关专业背景。

综合素养：具备极强的自主驱动力与快速学习能力，拥有团队协作及团队管理经验，能够高效推进跨成员沟通协作，统筹细分科研任务有序落地。

技术能力：拥有扎实的深度学习理论功底，熟练掌握Python、PyTorch/TensorFlow等主流开发框架，具备完整的大模型训练、微调、对齐、评测工程落地能力；科研创新意识突出，热衷前沿AI技术探索与技术攻坚。

优先条件：拥有顶会顶刊一作论文、GitHub优质开源大模型项目、国内外知名AI算法竞赛头部名次获奖者优先；有垂类大模型、多模态智能体实际研发落地经验者优先。

软实力要求：具备清晰的逻辑思维与良好的口头及书面沟通表达能力，拥有独立攻坚关键技术难点的能力，能够适应科研攻关节奏，具备良好抗压能力与目标感