百度2027AIDU-基础模型架构师(J99976)

1. VLM/VLA -设计和训练创新的大模型（应用生成学习、模仿学习和强化学习等），以提升自动驾驶系统的规划和推理能力； -构建、预训练和微调VLM/VLA模型，实现在车端和云端系统的工程化部署； 2. 数据与模型迭代 -探索新颖的数据生成和收集策略，以提高训练数据集的多样性和质量。

1. 负责多模态大模型的算法研发与迭代，覆盖图文、视频、语音、3D等多模态融合理解与生成； 2. 研究跨模态对齐、对比学习、扩散模型、视频生成、图像编辑、3D生成、风格迁移等前沿技术； 3. 参与多模态数据pipeline建设、评测体系设计与业务落地，推动模型在搜索、推荐、AIGC、健康、自动驾驶、网盘文库、视频理解、解题等核心场景中的应用； 4. 研发方向包括但不限于：视觉感知算法、多模态理解模型、图像/视频生成、模型压缩轻量化、文档多模态等； 5. 建设多模态数据管线，优化模型训练与推理效率，完成算法模型的训练、优化和部署。

1. 负责大模型（LLM）的核心算法研发，包括预训练、指令微调（SFT）、RLHF、对齐优化、推理增强等； 2. 探索高效的模型调优策略、高质量数据建设方法，研究MoE稀疏化、Latent Attention等前沿模型结构； 3. 支持大模型在搜索、推荐、对话、AIGC、语音、网盘文库、出海等多元业务场景的应用落地与效果优化； 4. 设计、实现并优化大规模分布式训练与推理框架，提升训练稳定性和推理效率； 5. 参与大模型平台化建设，推动模型能力向创新产品转化。

1. 研究跨模态数据表征方法、高质量数据萃取方法、高效算法算力融合的创新算法，探索跨模态端到端大模型的前瞻技术和趋势； 2. 支持大模型平台化及规模化创新应用落地。