岗位职责
● 负责 VLM / LLM 在场景合成、空间布局生成等任务中的后训练研究与优化。 ● 研究并实践 SFT、RLHF、DPO 等后训练方法，提升模型在空间约束满足、布局合理性、搭配一致性及用户偏好对齐方面的能力。 ● 结合场景理解、空间关系建模与用户需求，推动模型实现可控生成与稳定推理。 ● 设计并开展系统性的实验、评测与效果分析，持续优化模型性能，并推动算法在真实业务场景中的落地。
职位要求
● 计算机、人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理或相关专业博士。 ● 熟练掌握 Python、PyTorch，具备扎实的深度学习基础与算法工程能力。 ● 对 LLM / VLM 的训练、对齐与后训练技术有深入理解，熟悉 SFT、RLHF、DPO 等方法。 ● 具备多模态理解、空间理解、2D/3D 布局生成或用户意图建模经验者优先。 ● 有大模型、强化学习、多模态相关研究经历，或在相关顶会发表论文者优先。 ● 具备较强的科研能力、实验分析能力与团队协作能力，能够独立推进研究与落地。
