夸克智能信息-夸克-大模型对齐算法专家（医疗AGI方向）-杭州/北京
任职要求
1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历，具有两年以上NLP或多模相关工作经验 2. 扎实的编程基础、数理基础和预研能力，熟练使用Pytorch/Tensorflow等至少一种主流深度学习框架 3. 具备良好的沟通能力、协作精神、快速学习与开拓创新…
工作职责
我们正在构建世界级医疗垂直大模型，致力于通过AGI技术革新健康咨询与辅助诊疗场景，让精准医疗普惠每个家庭。如果你渴望在万卡算力集群上实现算法突破，用技术改变14亿人的生命质量，这是你不可错过的技术圣战。加入我们，定义医疗大模型的未来。 1. 负责后训练（Post-training）相关研发工作，提升模型在推理、Planning、RAG、指令跟随、工具调用等方面的能力； 2. 优化和迭代大模型的对齐训练策略，包括 SFT、RLHF、Self-play RL、Agent 优化等； 3. 对齐人类偏好、安全性，提升奖励信号的质量和多样性，解决 Reward Hacking 和奖励融合问题 4. 参与数据飞轮、数据合成、基准集合建设、评测工具的开发与发布等。
1.EIS算法开发与优化：设计并实现基于IMU传感器和视觉特征（如光流）的多传感器融合防抖算法，优化运动估计模型和帧间补偿算法（如网格变形、自适应裁剪），解决复杂场景下的防抖问题（如剧烈运动、低光照、运动模糊）； 2.实时性与性能优化：将算法部署到嵌入式平台，优化计算延迟和内存占用，使用NEON指令集、GPU加速（OPENCL/VULKAN）或硬件加速（DSP/NPU）提升实时性； 3.画质增强与协同处理：与ISP团队协作，优化端到端成像流水线； 4.技术预研与创新：跟踪学术界和工业界最新进展（如基于深度学习的EIS）。
1.数据采集方案设计 根据影像算法需求，设计多场景、多维度数据采集方案，覆盖不同光照条件、设备类型及环境变量。 制定传感器参数配置标准，确保原始数据的高信噪比与色彩保真度。 2.数据增强与合成 开发基于物理模型的数据增强工具，扩充数据多样性； 利用生成式AI技术（如GAN、NeRF）合成稀缺场景数据，解决长尾数据分布问题。 数据质量评估与闭环 设计数据质量评价体系，通过算法预筛选+人工复核确保数据质量达标； 建立数据-算法协同优化闭环，根据模型训练效果反向迭代数据采集策略。 3.数据资产管理与合规 构建企业级影像数据库，设计高效检索系统，实现数据版本化管理与权限控制； 确保数据采集符合隐私保护与版权合规要求，制定数据安全使用规范。
1、负责智驾云端融合算法总体方案设计与核心模块研发，包括多源数据（车辆端感知结果、轨迹、地图、交通与路侧感知等）的时空对齐、关联与融合建模； 2、主导云端目标融合、轨迹预测、风险评估与全局路径/策略生成，并与车端算法形成闭环。构建大规模数据融合与评估体系，支撑模型真值生产融合优化； 3、推进融合算法在云端分布式架构上的高可用、高性能部署，参与平台技术规划与演进，提高团队整体技术水平；
1.EIS算法开发与优化：设计并实现基于IMU传感器和视觉特征（如光流）的多传感器融合防抖算法，优化运动估计模型和帧间补偿算法（如网格变形、自适应裁剪），解决复杂场景下的防抖问题（如剧烈运动、低光照、运动模糊）； 2.实时性与性能优化：将算法部署到嵌入式平台，优化计算延迟和内存占用，使用NEON指令集、GPU加速（OPENCL/VULKAN）或硬件加速（DSP/NPU）提升实时性； 3.画质增强与协同处理：与ISP团队协作，优化端到端成像流水线； 4.技术预研与创新：跟踪学术界和工业界最新进展（如基于深度学习的EIS）。