vivo多模态大模型算法工程师-实习
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、自动化、数学等相关专业； 2、具备深厚的计算机视觉、深度学习理论基础，熟悉PyTorch, TensorFlow等主流深度学习框架； 3、 有多模态大模型相关研究或开发经验…
工作职责
1、多模态大模型研发： 设计、开发和优化基于多模态大模型的三维重建与场景理解算法，利用图像、视频、点云等多源数据进行三维信息学习； 2、算法优化与落地： 提升模型精度、效率和泛化能力，推动算法在实际产品中落地； 3、前沿技术追踪： 持续关注多模态大模型、三维视觉、神经图形学等领域最新进展； 4、模型训练与评估： 负责大规模多模态数据集处理、模型训练、验证与评估。
1、深入调研多模态、计算机视觉和自然语言处理等方向的前沿技术 2、推进视觉信息语义分割与编码的研究，设计自监督学习任务，在大数据上训练较大参数规模模型； 3、探索视觉与语言的语义对齐方法，和多模态多任务联合训练
该职位专注于自动驾驶场景下多模态大模型（VLA：Vision-Language-Action）的工程化落地，你将有机会在千万级数据上实车验证关于自动驾驶VLA的最新想法： 多模态模型工程化部署：结合视觉、语言与行为动作的联合建模机制，优化多模态模型的推理效率，支持自动驾驶系统的实时应用； 实车测试与性能验证：参与自动驾驶场景中的模型测试与性能评估，设计测试案例，分析模型在实际驾驶环境中的响应能力与行为决策效果； 数据采集与处理：负责多模态数据（视觉、语言、行为）的采集、标注与处理，构建高质量数据 pipeline，优化数据流的实时性与稳定性； 模型优化与轻量化：探索模型蒸馏、小样本泛化等技术，提升模型在自动驾驶复杂场景中的部署效率与资源利用率； 系统集成与技术支持：协助完成多模态模型与自动驾驶系统的集成测试，解决工程化落地过程中的技术问题； 技术文档与成果转化：撰写工程化技术文档，总结实车测试经验，参与技术报告、专利申请或产品转化工作。
该职位专注于自动驾驶场景下多模态大模型（VLA：Vision-Language-Action）的工程化落地，你将有机会在千万级数据上实车验证关于自动驾驶VLA的最新想法： 多模态模型工程化部署：结合视觉、语言与行为动作的联合建模机制，优化多模态模型的推理效率，支持自动驾驶系统的实时应用； 实车测试与性能验证：参与自动驾驶场景中的模型测试与性能评估，设计测试案例，分析模型在实际驾驶环境中的响应能力与行为决策效果； 数据采集与处理：负责多模态数据（视觉、语言、行为）的采集、标注与处理，构建高质量数据 pipeline，优化数据流的实时性与稳定性； 模型优化与轻量化：探索模型蒸馏、小样本泛化等技术，提升模型在自动驾驶复杂场景中的部署效率与资源利用率； 系统集成与技术支持：协助完成多模态模型与自动驾驶系统的集成测试，解决工程化落地过程中的技术问题； 技术文档与成果转化：撰写工程化技术文档，总结实车测试经验，参与技术报告、专利申请或产品转化工作。