岗位职责
-负责多模态内容理解算法的研发与优化，包括图像、视频、文本、音频等多种模态信息的融合与理解 -优化内容理解模型效果，建立 LLM-as-a-Judge 的自动化评估体系，探索Agent系统的反思与自我修正机制，构建自进化驱动的内容理解Agent -面向 Agent 工具调用与长链路复杂任务执行场景，构建可验证、可规模化的 Agentic RL 技术体系，以内容理解能力牵引内容生态建设，实现业务价值增益 -持续跟进学术界和工业界在 LLM4Rec、Generative Recommendation 领域的最新进展，协助推动推荐系统重构
职位要求
- 计算机、模式识别、人工智能、电子信息工程、自动化、软件工程、统计学、应用数学 等相关专业硕士及以上学历 - 精通 LLM/Reinforcement Learning/Agent 中一种或多种技术，熟悉多模态模型（如CLIP、BLIP等）原理，具备图像、视频、文本等至少两种模态的算法实践经验 - 对新技术和新算法保持敏锐的触觉，具备快速学习和应用的能力；良好的沟通能力、团队合作精神以及较强的问题解决能力 - 顶级会议论文（CVPR/ICML/NIPS/ACL 等）或开源项目核心贡献者优先
