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视觉语言大模型博士后研究人员招聘启事
一、团队与平台介绍
上海交通大学设计学院建筑文化遗产保护国际研究中心，是致力于建筑遗产保护、城市更新与智能设计前沿交叉研究的国家级平台。中心聚焦人工智能与建筑环境的深度融合，现诚聘视觉语言大模型方向博士后研究人员。您将加入一支由顶尖建筑师、遗产保护专家、计算机科学家组成的跨学科团队，共同研发下一代AI驱动的高效勘察诊断、智能评估与创造性设计辅助工具。我们提供一流的计算资源（高性能GPU集群）、丰富的真实场景数据与产学研转化通道，支持您在前沿领域实现突破性成果。
二、岗位职责
1）开展面向建筑环境的视觉语言大模型（VLM）研究：研发适用于建筑设计、遗产病害智能诊断、勘察数据解译的专用大模型，探索多模态预训练、领域适应与指令微调等前沿方向。
2）开发多模态数据融合与理解算法：处理并融合建筑信息模型（BIM）、倾斜摄影模型、激光点云、红外热成像、历史图纸、勘察报告及规范文本等多源异构数据，构建统一的空间-语义理解模型。
3）构建智能辅助决策与生成系统：研发基于大模型的自动化评估、合规性检查、保护方案生成或设计概念辅助生成等原型系统，推动AI在规划设计全流程中的应用。
4）推动高水平科研与转化：撰写并发表高水平学术论文，申请发明专利及科研项目，参与关键技术的产业化落地与行业标准探索。
5）参与跨学科团队协作：协助指导研究生，与建筑、土木、计算机等不同背景的团队成员紧密合作，共同解决复杂问题。
三、任职要求
1）教育背景：已获得或即将获得博士学位（我们秉持开放态度，欢迎双非院校的优秀博士申请），专业方向包括但不限于：
核心领域：计算机科学与技术、人工智能、计算机视觉、模式识别。
交叉与关联领域：智能建造、摄影测量与遥感、地理信息系统、测绘工程、应用物理学。
应用领域：建筑学、城乡规划、土木工程、建筑技术、遗产保护、设计学。
2）技术能力：
具备扎实的深度学习与计算机视觉基础，熟悉Transformer、CNN等主流模型架构。
熟练掌握Python编程，精通PyTorch/TensorFlow等至少一种主流深度学习框架。
具备良好的算法实现与实验能力。
3）优先条件（符合者优先考虑）：
具有大模型（尤其是视觉语言大模型）的预训练、微调或应用研究经验。
具有多模态学习、三维视觉（如点云处理、NeRF）、或生成式AI（如图文生成、3D生成）的研究经验。
具有建筑/土木领域的BIM、勘测数据（如倾斜摄影、激光扫描）处理或分析经验。
在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH等顶级会议或期刊以第一作者发表过论文。
对人工智能与建筑设计、遗产保护、城市科学的交叉研究有强烈兴趣和热情。
4）综合素质：具备优秀的逻辑思维能力、团队协作精神和主动沟通能力，身心健康，能全职投入科研工作。
四、薪酬福利与支持
1）有竞争力的薪酬：提供具备市场竞争力的年薪（具体面议），并享受上海交通大学博士后相关福利（如五险一金、博士后公寓或租房补贴、子女入学便利等）。
2）强大的科研支持：配备充足的高性能计算资源，支持访问丰富的建筑领域专有数据集。提供充足的科研经费，并全力支持申报国家“博新计划”、上海市“超级博士后”等人才项目与各类科研基金。
3）广阔的成长前景：提供清晰的职业发展路径，优秀者出站后可优先推荐申请上海交通大学长聘教轨职位或与中心合作的知名企业、研究机构职位。参与具有重大社会影响力的前沿项目，积累顶尖的跨学科研发经验。
一、团队与平台介绍
上海交通大学设计学院建筑文化遗产保护国际研究中心，是致力于建筑遗产保护、城市更新与智能设计前沿交叉研究的国家级平台。中心聚焦人工智能与建筑环境的深度融合，现诚聘视觉语言大模型方向博士后研究人员。您将加入一支由顶尖建筑师、遗产保护专家、计算机科学家组成的跨学科团队，共同研发下一代AI驱动的高效勘察诊断、智能评估与创造性设计辅助工具。我们提供一流的计算资源（高性能GPU集群）、丰富的真实场景数据与产学研转化通道，支持您在前沿领域实现突破性成果。
二、岗位职责
1）开展面向建筑环境的视觉语言大模型（VLM）研究：研发适用于建筑设计、遗产病害智能诊断、勘察数据解译的专用大模型，探索多模态预训练、领域适应与指令微调等前沿方向。
2）开发多模态数据融合与理解算法：处理并融合建筑信息模型（BIM）、倾斜摄影模型、激光点云、红外热成像、历史图纸、勘察报告及规范文本等多源异构数据，构建统一的空间-语义理解模型。
3）构建智能辅助决策与生成系统：研发基于大模型的自动化评估、合规性检查、保护方案生成或设计概念辅助生成等原型系统，推动AI在规划设计全流程中的应用。
4）推动高水平科研与转化：撰写并发表高水平学术论文，申请发明专利及科研项目，参与关键技术的产业化落地与行业标准探索。
5）参与跨学科团队协作：协助指导研究生，与建筑、土木、计算机等不同背景的团队成员紧密合作，共同解决复杂问题。
三、任职要求
1）教育背景：已获得或即将获得博士学位（我们秉持开放态度，欢迎双非院校的优秀博士申请），专业方向包括但不限于：
核心领域：计算机科学与技术、人工智能、计算机视觉、模式识别。
交叉与关联领域：智能建造、摄影测量与遥感、地理信息系统、测绘工程、应用物理学。
应用领域：建筑学、城乡规划、土木工程、建筑技术、遗产保护、设计学。
2）技术能力：
具备扎实的深度学习与计算机视觉基础，熟悉Transformer、CNN等主流模型架构。
熟练掌握Python编程，精通PyTorch/TensorFlow等至少一种主流深度学习框架。
具备良好的算法实现与实验能力。
3）优先条件（符合者优先考虑）：
具有大模型（尤其是视觉语言大模型）的预训练、微调或应用研究经验。
具有多模态学习、三维视觉（如点云处理、NeRF）、或生成式AI（如图文生成、3D生成）的研究经验。
具有建筑/土木领域的BIM、勘测数据（如倾斜摄影、激光扫描）处理或分析经验。
在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH等顶级会议或期刊以第一作者发表过论文。
对人工智能与建筑设计、遗产保护、城市科学的交叉研究有强烈兴趣和热情。
4）综合素质：具备优秀的逻辑思维能力、团队协作精神和主动沟通能力，身心健康，能全职投入科研工作。
四、薪酬福利与支持
1）有竞争力的薪酬：提供具备市场竞争力的年薪（具体面议），并享受上海交通大学博士后相关福利（如五险一金、博士后公寓或租房补贴、子女入学便利等）。
2）强大的科研支持：配备充足的高性能计算资源，支持访问丰富的建筑领域专有数据集。提供充足的科研经费，并全力支持申报国家“博新计划”、上海市“超级博士后”等人才项目与各类科研基金。
3）广阔的成长前景：提供清晰的职业发展路径，优秀者出站后可优先推荐申请上海交通大学长聘教轨职位或与中心合作的知名企业、研究机构职位。参与具有重大社会影响力的前沿项目，积累顶尖的跨学科研发经验。
2026-06-09 14:03
IP属地：上海
职位福利
博士经验不限留学生优先国内院校优先PythonTensorFlow/PyTorch研究导向有国际期刊/会议论文发表英文读写能力良好
上海几米那科技有限公司
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