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工作職責(zé)：
1. 負(fù)責(zé)以視覺-語(yǔ)言-動(dòng)作大模型（VLA）為核心的算法模型的訓(xùn)練及部署，推動(dòng)其在具身智能（如機(jī)械臂控制、靈巧手操作）及商物流場(chǎng)景（如運(yùn)輸、存儲(chǔ)、招采）的落地應(yīng)用。
2. 主導(dǎo)多模態(tài)大模型（VLA/VLM/LLM）的訓(xùn)練、微調(diào)與優(yōu)化，提升模型在復(fù)雜環(huán)境中的泛化與推理能力。
3. 實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)（視覺-語(yǔ)言-動(dòng)作）的對(duì)齊與聯(lián)合訓(xùn)練，并實(shí)現(xiàn)模型的 saas 化實(shí)現(xiàn)。
4. 優(yōu)化大規(guī)模模型訓(xùn)練與推理效率，包括分布式訓(xùn)練（Deepspeed/FSDP）、顯存優(yōu)化、量化壓縮及硬件加速部署（如TensorRT/ONNX）。
5. 推動(dòng)算法在嵌入式平臺(tái)與機(jī)器人系統(tǒng)中的工程化落地，完成模型部署、性能調(diào)優(yōu)與實(shí)時(shí)性保障。
6. 跟蹤VLA、具身智能、模仿學(xué)習(xí)/強(qiáng)化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域前沿進(jìn)展，推動(dòng)技術(shù)邊界與團(tuán)隊(duì)能力建設(shè)。
7. 熟練使用 AI 開發(fā)工具如 dify、百煉實(shí)現(xiàn)智能體的搭建、調(diào)試，推薦其在業(yè)務(wù)場(chǎng)景的落地。
7. 與算法、硬件、系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，完成技術(shù)方案集成與驗(yàn)證。
任職要求：
1. 計(jì)算機(jī)、人工智能、機(jī)器人、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學(xué)歷，2年以上多模態(tài)算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
2. 精通VLA/VLM/LLM（如LLaMA、Qwen-VL、GPT等）技術(shù)原理，具備大模型訓(xùn)練、微調(diào)、對(duì)齊及工程化落地經(jīng)驗(yàn)。
3. 熟練掌握PyTorch框架，深入理解Transformer架構(gòu)，具備Python/C++高性能編程與模型優(yōu)化能力。
4. 具備強(qiáng)化學(xué)習(xí)/模仿學(xué)習(xí)算法經(jīng)驗(yàn)，熟悉機(jī)器人控制、軌跡規(guī)劃、機(jī)械臂操作等具身智能相關(guān)技術(shù)。
5. 具有國(guó)產(chǎn)AI框架（如華為昇騰CANN/MindSpore、百度飛槳PaddlePaddle）或國(guó)產(chǎn)算力平臺(tái)（如華為昇騰Ascend）的開發(fā)與調(diào)試經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
6. 有千萬(wàn)級(jí)參數(shù)模型的分布式訓(xùn)練、推理加速（量化/剪枝/蒸餾）及嵌入式部署經(jīng)驗(yàn)。
7. 熟悉阿里云、騰訊云等云云生態(tài)組件與產(chǎn)品，有AI 平臺(tái)使用經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先，如 PAI、TAI 等。