岗位职责
面向多模态基础模型能力建设，负责图像、视频、文本、音频等多模态模型的训练与优化，包括预训练、后训练、跨模态对齐和能力增强，持续提升模型在多模态理解与生成方面的表现。
- 原生多模训练 负责全模态原生训练方案推进，实现音频/视频/图片/文本 在语义层面的深度对齐，持续优化训练阶段 和 全模态数据质量
- 全模态强化学习与对齐 构建全模态强化学习框架，将RL输入从纯文本 拓展至 音频/视频/图片/文本 全模态序列，优化模型跨模态推演能力同时，实现全模态间的协同进化。 利用生成式奖励模型（Reward Model）与细粒度的人类偏好学习，在审美、情感、文化等感性维度 和 人类偏好 进行对齐。
- 视觉驱动的行动力优化 推动模型从“认知工具”演进为具备高阶行动力的智能体。负责以视觉为中心的前端代码合成 和 工具调用（Vision-centric coding/Tool Use），通过引入视觉反馈闭环提升模型纠错能力， 实现从像素级视觉输入到高保真前端代码的端到端转换。
- 图像/视频可控生成 负责研发多维度生成控制与编辑技术，支持内容增删改、风格迁移及属性调整，提升多轮交互编辑的精度与自然度，实现“AI版PS”式的可控图像生成及编辑。
- 数据和评测体系 参与多模态大模型数据体系与模型评测体系建设，覆盖数据采集、清洗、标注、增强及多维度能力评估，建设基于Agent驱动的数据合成链路，实现对模型效果的量化分析与持续迭代。
- 语音理解 参与语音识别方向的能力建设与持续优化，提升模型在多方言、多口音、多噪声场景下的准确率与鲁棒性，推动模型的识别能力从转录向细粒度、深度语义理解延伸。
- 语音/音乐生成 参与语音合成与音乐生成方向的能力建设与迭代优化，提升合成语音的自然度、表现力与可控性，推动音乐生成在旋律、编曲、风格迁移等维度的质量提升。
- 语音对话 参与端到端语音对话方向的能力建设，涵盖语音输入理解、对话生成与语音输出的效果提升，优化模型在实时性、上下文建模与多轮交互体验上的表现。
职位要求
基础要求
- 学历背景：计算机、数学、统计学等相关专业硕士/博士优先，优秀本科生不受限制；
- 编程功底：熟练掌握 Python 编程语言，熟悉主流深度学习框架（如 PyTorch）；熟悉常用的大数据处理框架（如 Spark、Hadoop 等）；
- 理论基础：具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，了解自然语言处理（NLP）或多模态大模型的基本架构与原理。 专业能力
- 熟悉图像、视频、文本等多模态数据处理流程和工具；
- 熟悉常见的多模态预训练、跨模态对齐、理解/生成模型，并有实际训练 或 应用经验；
- 熟悉 Transformer/Diffusion 等大模型结构原理、分布式调度系统、大模型训练/推理/Agent 系统、高性能软硬件架构等任一领域的专业知识；
- 能够熟练阅读多模态前沿论文，并有论文复现能力。 加分项
- 顶级竞赛：参加过国内外知名算法竞赛（如 Kaggle、ICPC、ACM等）或信息学、数学、物理等学科奥林匹克竞赛，并取得优异成绩；
- 学术视野：在顶级国际会议/期刊（如 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、CVPR 等）以主要作者身份发表过 AI 相关论文；
- 开源贡献：有算法工程化落地经验，在主流大模型开源社区或算法库（如 HuggingFace、Megatron 等）有代码开发、维护或 PR 贡献经历。
