顺丰大模型算法工程师-VLM方向（顺丰科技）
任职要求
1、2026届本科及以上学历毕业生； 2、人工智能、计算机相关专业优先； 3、熟悉 C/C++/Python 编程，熟悉Pytorch框架； 4、具有多模态大模型训练及应用开发经验，如语料清洗、预训练、指令微调、强化学习等，熟悉lmdepl…
工作职责
1、针对物流领域场景进行深入的视觉算法研发，包括但不限于图像理解、视频理解等； 2、负责垂域多模态大模型的继续预训练、SFT、RFT等工作，积极跟进大模型业内应用趋势，包括但不限于MoE、Agent等方向。
工作职责： 1. 基于Vision Language Model（VLM）和Large Language Model（LLM），设计和实现自动驾驶中面向行为预测和运动规划的基座模型； 2. 参与基座模型的预训练、后训练（SFT + RL），提升基座模型的行为预测和运动规划能力； 3. 针对车端/云端部署，开展模型算法层面的性能优化工作，例如压缩，剪枝，蒸馏，训练/推理加速等，确保模型可用性、系统实时性和资源利用率； 4. 与硬件团队、部署团队和系统团队紧密协作，推动模型部署，以及在仿真和车载平台的落地； 5. 跟踪行业前沿技术，将创新性方案应用于实际项目，推动新技术在产品中的落地。
-负责 GUI Agent 专用 VLA 模型的训练与微调，包括基于 Qwen-VL、Qianfan-VL 等多模态模型的架构设计与实验迭代 -主导后训练全流程（SFT → RM → RL）的算法设计与落地，具备 RLHF / DPO 等对齐方法的工程实践经验 -设计并落地 GUI 操作轨迹数据的自动化采集、清洗与标注 Pipeline，推动数据飞轮闭环，驱动模型持续进化 -主导模型推理加速与生产部署，熟悉 vLLM、TensorRT-LLM 等推理框架及量化技术，持续优化端到端时延与吞吐量 -研究并落地适用于 GUI Agent 场景的高阶推理机制（多步规划、自我反思、动作验证等），持续跟踪前沿进展
参与交通领域多模态大模型与智能体系统的研发，核心方向包括： 交通多模态大模型（VLM）的训练、微调与效果迭代，处理图文、轨迹、地图等多源信息 交通智能体（Agent）系统开发，实现交通场景下的信息理解、推理与决策 构建和优化训练数据管线，包括数据清洗、标注质量校验与增强策略 模型效果评估与分析，定位 bad case 并提出改进方案 跟进 VLM 与 Agent 前沿技术，进行技术调研与实验验证
1、负责构建集团级多模态内容安全防控体系，研发基于VLM的内容审核与大模型安全对齐算法，保障通义千问、夸克AI等核心产品的业务安全； 2、深耕多模态大模型安全领域，重点突破跨模态通用表征、AI Agent安全防御、AIGC生成内容检测及大模型后训练安全调优等关键技术； 3、利用大模型能力构建自动化风险挖掘系统，通过合成对抗样本、长尾场景泛化及自我博弈，主动发现线上潜在的安全盲区与新型攻击模式，实现从“被动拦截”到“主动治理”的转变； 4、建立高危风险内容的快速识别与拦截机制（紧急止血方案），针对突发舆情或新型攻击手段，能在小时级内完成策略迭代与模型热更新，确保业务零重大安全事故； 5、设计并落地端到端的多模态风控解决方案，平衡安全性与用户体验，解决复杂场景下的全模态风险问题； 6、跟踪业界大模型安全最新进展，持续迭代算法策略，保持技术领先性。