腾讯混元多模态大模型评测（北京）

1.负责通用多模态大模型的推理部署，包括多模态理解、生成、语音大模型等研发支持，推动算法落地； 2.多模态大模型性能优化及推理框架优化，提升整体吞吐、降低部署成本；提升框架易用性； 3.紧跟多模态生成和理解领域的技术前沿，推动技术创新在产品中落地； 4.针对落地业务，优化部署方案及适配定制化需求。

1.负责混元多模态大模型的RL后训练框架研发； 2.设计和开发高效的框架和算子，以支持各种硬件加速器； 3.参与强化学习算法的优化和实现，提高训练和推理性能； 4.跨团队协作，与算法、软件、硬件团队密切合作，提高框架性能和稳定性。

1.主动跟踪学术界与工业界在图像视频生成式模型、多模态理解模型、语音模型、多模态理解生成统一建模等方向的创新算法研究，攻克Diffusion模型加速、多模态理解模型、语音模型（ASR、TTS、Omini等）、多模态理解生成统一建模加速等技术方向，包括但不限于：（Attention量化/稀疏加速、蒸馏加速、量化、投机解码、剪枝、KV Cache 压缩等等）； 2.通过分析模型和任务性能瓶颈，设计创新的算法优化方案，提升多模态大模型的推理效率，显著降低端到端延迟； 3.作为算法与框架团队之间的技术桥梁，聚焦于图像理解、视频生成、音频理解生成、视觉多轮交互、实时对话等任务，提升模型在推理端的性能； 4.高效协同框架开发及业务算法团队，确保技术方案落地。撰写高质量的技术文档与实验报告，并组织内部分享，推动团队整体技术认知提升。