图像生成模型工程师-生图模型后训练

深入阿里云各行业客户的真实业务场景，基于多模态生成大模型如Wan、Qwen-Image、Z-Image等，攻克一致性与可控性难题，打造高效率、个性化的AI视觉内容供给模式，实现学术研究与商业产出的双重价值。 工作内容包括并不限于：

1. 前沿技术攻关：聚焦生图模型领域，解决“角色/主体一致性”难题，攻克复杂的多轮生成、跨图一致性及风格迁移等技术难点；
2. 算法优化与落地：提升模型在图像编辑任务（如局部重绘、背景替换、风格迁移）中的指令遵循能力，确保编辑区域精准变化的同时保持全局协调；
3. 学术产出与创新： 在资深Mentor指导下进行技术研究，针对上述难点提出创新性解决方案，目标产出高质量顶会（CVPR/ICCV/ECCV等）论文及技术专利；
4. 业务协同： 推动核心算法在电商、营销、设计、游戏、教育等实际业务场景的落地，直接参与提升模型商业化应用效果。

1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、模式识别、机器学习等相关专业，有扎实的理论基础和丰富的实践经验；
2. 具备优秀的编码能力与数据结构基础，熟练掌握Python，有ACM-ICPC、NOI等算法竞赛奖牌者优先；
3. 熟悉PyTorch等主流深度学习框架，熟悉分布式训练框架（如Pytorch2, DeepSpeed等），熟悉扩散模型（Diffusion Models）、Transformer等主流架构，有大模型微调（SFT）、RLHF/DPO或多模态大模型（如QwenVL/Stable Diffusion/FLUX等）相关项目经验者优先；
4. 在CVPR, ICCV, ECCV, ICML, NeurIPS, ICLR等国际顶级会议发表过多模态/CV相关论文者优先；
5. 具备极强的钻研精神和解决复杂问题的热情，逻辑清晰，沟通协作能力强。