多模态大模型后训练算法工程师

1、大模型技术研发：负责多模态理解和视频流大模型的后训练。包括数据生产、跨模态预训练、指令微调与强化学习，结合高效训练框架，提升模型对视频流内容的理解与交互能力。 2、数据工程建设：包括数据采集、清洗、标注、存储与管理，确保数据质量、多样性与合规性，设计高效的数据清洗、标注、增强及评估流水线、为大模型训练提供坚实的数据基础。 3、业务落地支持：支持公司现有的人脸核心业务，利用大模型能力提升业务指标，增强人脸对抗攻防、虚假内容鉴别、图像视频流理解等方向的能力，解决实际业务中的困难问题。 4、技术前沿跟踪：紧跟多模态与视频流大模型前沿，专注时空序列建模、长视频上下文理解及全模态后训练技术的研发与业务落地，持续驱动AI前沿能力演进。 【任职要求】 1、教育背景：计算机科学、人工智能、电子信息、自动化、数学等相关专业硕士及以上学历。 2、算法经验：熟悉大模型后训练流程，具备SFT、DPO/RLHF等实战经验，精通数据、策略与评测的闭环调优。 3、工具应用：熟练使用PyTorch等主流深度学习框架，具备大型模型分布式训练经验（熟练使用DeepSpeed, Megatron-LM等工具）。 4、业务经验：具有3年以上计算机视觉或者多模态大模型在实际业务落地的研发经验。