主要职责：
负责多模态理解大模型的研究、开发和部署等，结合不同下游任务实现对多模态数据设计、模型结构、训练策略的改进和优化，将对不同模态的端到端理解能力集成到大模型中去。
负责文生图、文生视频多模态大模型的模型结构和训练策略的优化，如时空VAE编码器解码器、DiT的改进。
负责数据处理流水线面向多模态场景的改进和优化，提高多模态数据处理、标注的质量和效率。
负责长序列数据推理加速等方法面向多模态场景的改进和适配。
跟踪最新的多模态研究进展，推动项目的技术创新。
任职要求：
计算机科学、机器学习、人工智能或相关领域的本科及以上学历在校生。
在CV、NLP或音频处理等领域有实际项目经验。
熟悉不同模态的编码器、生成大模型的原理和前沿技术，有着多模态大模型预训练和微调经验。
熟悉多模态数据获取和清洗方式，如不同模态数据解析、处理和自动化标注。
熟悉至少一种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
具备良好的编程能力，熟练使用Python或C++。
良好的科研能力，能够独立开展研究工作。
职位描述
工作地址
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更新于：2025-01-25