智能互联通义实验室-多模态后训练算法专家-杭州/上海/北京
任职要求
1、计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士或博士学位。 2、在多模态、计算机视觉、NLP、AIGC、计算机图形学、机器学习等一个或多个领域有较深入的研究。 3、有多模态大模型后训练相关经验，benchmark构造经验。 4、能够积极创新， 乐于面对挑战， 负责敬业，优秀的团队合作精神，一起探索新技术，推进技术进步。 加分项： 1、具…
工作职责
1、探索研究多模态理解、视频理解等方向的前沿技术。 2、关注多模态、全模态大模型的后训练相关技术，研判RL在多模态理解上的潜力。
1、探索研究多模态理解、视频理解等方向的前沿技术。 2、关注多模态、全模态大模型的后训练相关技术，研判RL在多模态理解上的潜力。
1. 探索研究多模态生成大模型的设计与开发，探究高效生成、生成理解统一、多模态理解、强化学习/RLHF后训练和高效数据管线设计等方向。 2. 参与研发多模态生成大模型开发等下一代人工智能核心技术，参与大规模生成基础模型预训练与后训练开发。 3. 负责跟踪和研究多模态生成大模型前沿技术调研、落地、对业务进行优化。
1. 负责面向AI手机等ToB场景的多模态交互模型研发，包括语音基础模型、视觉-语言模型（VLM）、全模态大模型的后训练（CPT/SFT/RL）与推理优化。 2. 研发基于神经网络、扩散模型或大模型的端侧音频信号处理算法（如语音增强、降噪、去混响），提升复杂声学环境下的语音交互质量。 3. 构建支持自然打断、精准判停、上下文感知的实时双工交互模型，实现低延迟、高鲁棒性的流式对话体验。 4. 针对端侧资源约束，开展模型压缩、量化、蒸馏及高效部署，确保算法在DSP/NPU等嵌入式平台稳定运行。 5. 与系统、产品团队紧密协作，推动算法从原型验证到大规模商用落地。
1. 负责面向AI手机等ToB场景的多模态交互模型研发，包括语音基础模型、视觉-语言模型（VLM）、全模态大模型的后训练（CPT/SFT/RL）与推理优化。 2. 研发基于神经网络、扩散模型或大模型的端侧音频信号处理算法（如语音增强、降噪、去混响），提升复杂声学环境下的语音交互质量。 3. 构建支持自然打断、精准判停、上下文感知的实时双工交互模型，实现低延迟、高鲁棒性的流式对话体验。 4. 针对端侧资源约束，开展模型压缩、量化、蒸馏及高效部署，确保算法在DSP/NPU等嵌入式平台稳定运行。 5. 与系统、产品团队紧密协作，推动算法从原型验证到大规模商用落地。