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大模型算法工程師同時有VLM&LLM兩個大模型方向
VLM崗位職責(zé)：
1.基于業(yè)務(wù)場景（行為識別）對InternVL、QwenVL等VLM模型進(jìn)行領(lǐng)域適配性微調(diào)，優(yōu)化圖像理解、動作識別、多模態(tài)推理能力；
2.構(gòu)建零售場景專屬數(shù)據(jù)集，設(shè)計數(shù)據(jù)增強策略，解決遮擋、光照變化等實際場景挑戰(zhàn)；
3.實現(xiàn)CV&VLM模型在邊緣設(shè)備（如Jetson系列）/云端的輕量化部署，優(yōu)化推理速度與資源占用；
4.開發(fā)模型服務(wù)化接口，支持實時視頻流分析與行為事件觸發(fā)機(jī)制；
5.設(shè)計時序行為分析框架，融合目標(biāo)檢測（如定位、姿態(tài)估計、動作分類等多模塊協(xié)同工作；
6.構(gòu)建基于VLM的異常行為識別系統(tǒng)（違規(guī)操作等場景）；
7.跟進(jìn)VLM前沿技術(shù)（如多模態(tài)prompt工程、模型蒸餾），探索3D視覺與VLM的融合方案；
8.輸出可復(fù)用的算法組件庫，建立零售場景算法基準(zhǔn)測試體系；
崗位要求：
1.熟練掌握PyTorch框架及HuggingFace生態(tài)，具有InternVL/QwenVL等開源VLM實戰(zhàn)調(diào)優(yōu)經(jīng)驗；
2.精通模型壓縮技術(shù)（量化/剪枝/知識蒸餾），有VLLM/LMdeploy等部署工具實戰(zhàn)經(jīng)驗；
3.熟悉視頻理解技術(shù)棧（OpenCV/FFmpeg/Decord），具備多線程視頻處理系統(tǒng)開發(fā)能力；
4.具備強工程實現(xiàn)能力，主導(dǎo)過至少1個完整AI項目從研發(fā)到落地的全生命周期；
5.理解行為場景特性：能通過算法設(shè)計應(yīng)對監(jiān)控視角差異、制服相似度、復(fù)雜背景干擾等挑戰(zhàn)；
6.有行為識別項目經(jīng)驗者優(yōu)先，熟悉NTU RGB+D、AVA等行為數(shù)據(jù)集者加分；
7.具備產(chǎn)品化思維，能協(xié)同硬件團(tuán)隊優(yōu)化計算資源分配方案；
8.具有技術(shù)文檔撰寫習(xí)慣，代碼符合工業(yè)級可維護(hù)性標(biāo)準(zhǔn)；
9.在CVPR/ICCV/ECCV等會議發(fā)表過多模態(tài)學(xué)習(xí)相關(guān)論文；
10.有成功通過模型微調(diào)提升特定場景指標(biāo)30%以上案例；
11.具備模型服務(wù)高并發(fā)處理經(jīng)驗；

LLM大模型崗位職責(zé)：
1.負(fù)責(zé)中焙智能引導(dǎo)助手及門店經(jīng)營分析Agent實現(xiàn)，支持業(yè)務(wù)目標(biāo)提升；
2.負(fù)責(zé)LLM在智能對話和內(nèi)容生成場景中的應(yīng)用，提升KA商家經(jīng)營效率
3.負(fù)責(zé)LLM的微調(diào)SFT、偏好對齊、知識增強RAG等技術(shù)探索，積極跟進(jìn)AIGC業(yè)內(nèi)應(yīng)用趨勢，包括并不限于MoE、RLHF、Long context+上下文工程、自主規(guī)劃Agent等方向；
4.與其他團(tuán)隊密切合作，包括數(shù)據(jù)工程師、前后端工程師、產(chǎn)品經(jīng)理等，實現(xiàn)高質(zhì)量的產(chǎn)品和解決方案。
崗位要求：
1.碩士及以上學(xué)歷，計算機(jī)科學(xué)、人工智能、自然語言處理或相關(guān)專業(yè)；
2.扎實的算法基礎(chǔ)，熟悉自然語言處理相關(guān)理論，熟悉Transformer/BERT/GPT等基礎(chǔ)模型結(jié)構(gòu)，熟悉大模型的微調(diào)和評估方法；
3.熟練掌握至少一種深度學(xué)習(xí)框架，如PyTorch、TensorFlow等；
4.善于分析和發(fā)現(xiàn)問題，具備較強的自驅(qū)力，具有良好的溝通能力和跨團(tuán)隊協(xié)作能力，熱衷于追求技術(shù)創(chuàng)新，對解決有挑戰(zhàn)性的問題充滿激情。