职位详情
1、负责场景下的多模态大模型研发,包括基座预训练、指令微调(SFT)、强化学习(RLHF)等核心技术探索;
2、推动模型在复杂审核和风险识别任务中的泛化能力与鲁棒性;
3、设计并优化端到端的内容审核体系,构建高召回、高准确的风险识别、排序与召回模型;
4、推动数据驱动的模型优化,包括复杂风险的Chain-of-Thought标注框架、强化学习数据挖掘与对齐训练;
5、跟踪前沿研究成果(如NeurIPS,ICLR,CVPR,ACL等),将最新技术引入业务落地并形成突破;
6、在团队中发挥技术领军作用,指导核心研发工作,推动跨团队协作与技术标准化。
职位要求
1、扎实的机器学习与深度学习基础,在LLM/VLM、计算机视觉或多模态领域有多年研发经验;
2、熟悉大模型的预训练、微调与对齐方法,有实际落地或开源大模型项目经验者优先;
3、精通PyTorch/TensorFlow等深度学习框架,具备大规模分布式训练与模型优化经验;
4、对内容安全、风险建模或审核场景有深入理解者优先;
5、在顶会/顶刊(NeurIPS,ICML,ICLR,CVPR,ACL等)有论文发表,或在业界大模型相关项目中担任核心研发角色者优先。
2、推动模型在复杂审核和风险识别任务中的泛化能力与鲁棒性;
3、设计并优化端到端的内容审核体系,构建高召回、高准确的风险识别、排序与召回模型;
4、推动数据驱动的模型优化,包括复杂风险的Chain-of-Thought标注框架、强化学习数据挖掘与对齐训练;
5、跟踪前沿研究成果(如NeurIPS,ICLR,CVPR,ACL等),将最新技术引入业务落地并形成突破;
6、在团队中发挥技术领军作用,指导核心研发工作,推动跨团队协作与技术标准化。
职位要求
1、扎实的机器学习与深度学习基础,在LLM/VLM、计算机视觉或多模态领域有多年研发经验;
2、熟悉大模型的预训练、微调与对齐方法,有实际落地或开源大模型项目经验者优先;
3、精通PyTorch/TensorFlow等深度学习框架,具备大规模分布式训练与模型优化经验;
4、对内容安全、风险建模或审核场景有深入理解者优先;
5、在顶会/顶刊(NeurIPS,ICML,ICLR,CVPR,ACL等)有论文发表,或在业界大模型相关项目中担任核心研发角色者优先。
2026-03-03 22:10
IP属地:广东
职位福利
硕士

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