职位描述1.大模型高效微调方法，包括数据采样与增强、微调技术探索等，持续提升模型的知识覆盖、推理、工具调用，长文本，RAG等相关能力； 2.大模型对齐方法，包括对齐策略迭代、奖励模型优化、数据构造与优化等，提升模型在安全、可信，风格等方面的表现； 3.探索前沿的大模型相关技术，包括但不限于MoE、原生多模态、长文本技术、智能体构建等，并将前沿技术应用在业务中； 4.视觉-语言模型(VLM)优化方法，包括视觉-语言的特征对齐、VLM的优化和评估等。任职要求1.计算机、人工智能、自动化、机器人工程、电子信息等相关专业。 2.扎实深度学习基础：Transformer、ViT、注意力机制、多模态对齐原理。 3.理解 VLM/VLLM 基础架构：CLIP、Qwen‑VL、LLaVA、Cambrian 等至少一类。 4.熟悉多模态数据处理，了解 SFT、LoRA 微调、多模态指令微调流程。 5. 有机器人 / 具身 / VLN相关项目经验，或曾在CoRL、RSS、ICRA、NeurIPS、CVPR等机器人或AI顶会发表论文者优先。
