1、负责多模态大模型（如结合视觉、文本、音频等模态的LLM）的开发、优化和部署，包括模型训练、推理加速和系统集成。 2、参与数据预处理、标注和多模态数据集构建，确保数据质量和多样性。 3、设计和实现多模态模型的工程化解决方案，如API接口、分布式训练框架和实时应用模块。 4、与团队协作，进行模型性能评估、调试和迭代优化，解决工程化中的实际问题（如计算资源管理、模型压缩）。 5、跟踪多模态AI领域的最新技术趋势，并应用于实际项目中，提升系统效率和稳定性。 6、编写技术文档、代码注释，并参与代码审查和知识分享。 1、计算机科学、人工智能、数据科学或相关专业。 2、熟练掌握Python编程，以及PyTorch或TensorFlow等深度学习框架。 3、具备多模态学习（如CLIP、DALL-E等模型）的实际项目经验，了解计算机视觉、自然语言处理等基础知识。 4、熟悉分布式计算、GPU加速和模型部署工具（如Docker、Kubernetes）。 5、良好的问题解决能力和团队协作精神，能够在快节奏环境中工作。 6、英语阅读和写作能力良好，能阅读AI相关论文和技术文档。 7、加分项：有开源项目贡献或相关实习经验。