职位描述
面壁智能（简称面壁）以推动AGI终端场景革命为战略核心，专注高效大模型的全栈研发、产业应用与生态构建，致力于成为端侧智能的技术引领者。公司自主研发MiniCPM面壁小钢炮®系列端侧模型，凭借超高效能优势，赋能汽车人机交互系统、智能家居、AI手机、AIPC等终端。秉承“智周万物”的愿景使命，面壁攻关普惠的通用人工智能，助力终端产业智能化升级与垂直行业提效革新，并通过OpenBMB等开源社区开放技术成果，加速智能平权普惠进程。
岗位职责
1. 负责多模态大模型在机器人场景中的研发与应用，涵盖 SFT、RL、Agent、RAG 等方向，探索前沿训练与优化方法；
2. 基于具体业务场景，设计视觉感知+大模型决策的微调方案及端到端算法解决方案，推动模型在真实机器人平台落地；
3. 跟踪前沿技术动态，探索 VLM（视觉语言模型） / VLA（视觉语言行动模型） 在公共服务、民生机器人场景中的智能化应用，推动相关领域技术创新。任职要求
1. 硕士及以上学历，在模型训练与应用领域有工作经验；
2. 熟悉计算机视觉基础任务，如目标检测、图像分类、分割等，有实际使用 YOLO 系列或其他主流检测/识别模型的 DNN 应用经验；
3. 具备出色的问题解决能力和创新能力，能够解决复杂的技术挑战（如多模态对齐、真实场景泛化等）；
4. 良好的团队合作和沟通能力，能够与跨职能团队协作，推动项目进展；
加分项：有 VLM（视觉语言模型）或 VLA（视觉语言行动模型） 相关经验（如微调、部署、推理优化），或发表过相关领域的学术论文/专利
