网易人工智能算法工程师 （多模态VLM大模型方向）
任职要求
1、硕士及以上学历，具有多模态模型（VLM、跨模态模型、混合模态模型）等相关的研究经验； 2、具有vllm部署相关经验，具备大模型压缩（如模型剪枝、量化、蒸馏等）相关的研究或实践经验； 3、熟悉机器学习、深度学…
工作职责
1、负责多模态大模型在检索与推荐场景下的算法设计和模型开发，包括多源数据（文本、图像、音频等）的特征融合与相关性建模； 2、研究并实现多模态内容的智能检索与个性化推荐，参与召回、排序等系统模块的研发，推动多模态大模型在实际业务中的应用。
1、探索和研究多模态V-LLM大模型相关前沿算法，理解算法原理并进行深度定制和优化微调； 2、根据业务场景需求，进行数据搭建、模型设计、指令微调、偏好对齐、Benchmark等一系列算法优化工作； 3、提出创新性的算法解决思路，结合前沿算法成果改进现有算法系统，探索多模态VLM大模型在特定业务场景上的赋能；
1、探索和研究多模态V-LLM大模型相关前沿算法，理解算法原理并进行深度定制和优化微调； 2、根据业务场景需求，进行数据搭建、模型设计、指令微调、偏好对齐、Benchmark等一系列算法优化工作； 3、提出创新性的算法解决思路，结合前沿算法成果改进现有算法系统，探索多模态VLM大模型在特定业务场景上的赋能；
1.推进机器人多模态大模型（VLM/VLA）、3D感知算法的工程化落地：涵盖预训练、微调、训练加速和效果调优。 2.基于issac sim搭建仿真环境验证操作模型，设计real2sim2real迁移框架，加速算法验证与落地。 3.具身智能算法研发，包括不同数据配比/网络结构/本体构型，在toC场景完成长序列任务和技能泛化。 4.研发自动化标注算法（2D/3D/VLA等），降低标注成本和提升标注质量。 5.设计多模态数据（图像、视频和点云等）生成算法，增强数据多样性。
1. 推进机器人多模态大模型（VLM/VLA）的工程化落地：涵盖预训练、微调、训练加速和效果调优； 2. 基于issac sim搭建仿真环境验证操作模型，设计real2sim2real迁移框架，加速算法验证与落地； 3. 具身智能算法研发，包括不同数据配比/网络结构/本体构型，在toC场景完成长序列任务和技能泛化； 4. 研发自动化标注算法（2D/3D/VLA等），降低标注成本和提升标注质量； 5. 设计多模态数据（图像、视频和点云等）生成算法，增强数据多样性。