智能体化多模态生成模型研究：从系统设计到实践应用-阿里星/C-Star

1、探索研究多模态生成大模型的设计与开发，探究高效生成、生成理解统一、多模态理解、强化学习/RLHF后训练和高效数据管线设计等方向； 2、参与研发多模态生成大模型开发等下一代人工智能核心技术，参与大规模生成基础模型预训练与后训练开发; 3、负责跟踪和研究多模态生成大模型前沿技术调研、落地、对业务进行优化； 4、参与图像编辑大模型建设，通过算法创新，不断提升在生图质量、指令理解、图像理解和推理效率等各维度指标，构建具有行业影响力的模型和业务能力； 5、基于AIGC的可控性编辑，探索如何精准实现内容生成与修改，满足多样化的业务需求。 【任职要求】 1、计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士或博士学位； 2、在扩散模型、自回归模型、多模态生成理解、计算机视觉、NLP、AIGC、计算机图形学、机器学习等一个或多个领域有较深入的研究； 3、具有出色的分析、解决问题的能力，能深入解决大模型训练、应用存在的问题，有自主探索解决方案的能力者； 4、能够积极创新， 乐于面对挑战， 负责敬业，优秀的团队合作精神，一起探索新技术，推进技术进步。 【加分项】 1、具有优秀的基础算法、扎实的机器学习基础，在CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、ICML、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等顶级会议/期刊上发表论文者优先； 2、具有优秀的代码能力，在ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先； 4、在多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL、渲染生成领域，主导过大影响力项目者优先； 5、具有R1、Diffusion、MoE、DPO和RLHF在生成模型中应用经验优先； 6、具有deepspeed，megatron和FSDP使用和开发经验同学优先； 7、具有多模态生成模型训练经验，熟悉数据管线、预训练和后训练相关方向优先； 8、在算法竞赛中获得优异成绩（ACM-ICPC/挑战赛TOP10等）或者顶会论文发表。