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岗位职责:
负责多模态模型(VLM / 视频理解)的训练、微调与评估,跟踪并快速复现 SOTA 方法(如 SurgMotion、LLaVA-Med、InternVL 等),应用于手术视频分析场景
- 参与手术器械识别、动作分割、术语标注等核心 pipeline 的设计与落地
- 具备 AI 工程化能力,能独立搭建端到端训练 / 评估 / 部署 pipeline,并推动数据采集、清洗与标注流程持续优化

任职要求:
211或985本科 / 硕士,计算机、人工智能或相关专业
- 熟练掌握 PyTorch,有多模态模型(图文 / 视频)训练经验
- 有 LoRA / QLoRA / PEFT 微调经验
- 能够独立推进项目,接受技术 founder 直接指导

优先考虑:
有医疗 AI、视频理解、RLHF 相关经验
- 有顶会论文(NeurIPS / ICML / CVPR / MICCAI)
- 熟悉 vLLM / DeepSpeed / FSDP 分布式训练
- 了解手术视频数据集(Cholec80、AutoLaparo、Surg-3M 等)
- 有 benchmark 设计或数据标注 pipeline 经验
- 对 Agent 系统架构有基本认知,了解多 Agent 调度与上下文记忆管理机制,有实际工程落地经验者优先
2026-05-06 17:14
IP属地:广东

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本科经验不限图像算法自然语言处理算法语音算法多模态算法算法工程化经验发表算法相关优秀论文
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