職位描述
多模態(tài)算法
職位概要：
1.負(fù)責(zé)基于多模態(tài)大模型的算法研發(fā)與工程實(shí)現(xiàn)；
2.負(fù)責(zé)推動(dòng)多模態(tài)模型在具身智能領(lǐng)域的落地應(yīng)用；
3.負(fù)責(zé)多模態(tài)大模型的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)pipeline構(gòu)建、數(shù)據(jù)采集處理流程搭建、微調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練等工作；
4.負(fù)責(zé)追蹤具身智能領(lǐng)域前沿多模態(tài)大模型算法，掌握最新技術(shù)趨勢(shì)。
崗位職責(zé)：
1.根據(jù)產(chǎn)品需求，分析并選擇合適的多模態(tài)模型框架，完成模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)；
2.設(shè)計(jì)高效的數(shù)據(jù)標(biāo)注與處理流程，組織多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建和清洗；
3.實(shí)現(xiàn)多模態(tài)大模型的訓(xùn)練、微調(diào)及模型推理優(yōu)化，確保算法的性能和部署效率；
4.針對(duì)復(fù)雜環(huán)境優(yōu)化模型的感知、理解和決策能力；
5.參與機(jī)器人系統(tǒng)的集成測(cè)試，驗(yàn)證多模態(tài)模型在真實(shí)場(chǎng)景中的表現(xiàn)；
6.提供算法文檔、技術(shù)報(bào)告及性能評(píng)估數(shù)據(jù)，保障研發(fā)過(guò)程的可追溯性。
崗位要求：
1.研究生學(xué)歷，計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)；
2.3年以上算法類(lèi)工作崗位經(jīng)驗(yàn)，C/C++/Python等至少一種編程語(yǔ)言，PyTorch、DeepSpeed等至少一種深度學(xué)習(xí)框架；
3.VLM/MLLM模型的訓(xùn)練流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、預(yù)訓(xùn)練、模型調(diào)優(yōu)和驗(yàn)證等，了解常見(jiàn)的增量訓(xùn)練方法與大模型微調(diào)方法；
4.多模態(tài)領(lǐng)域算法，包括Llava、internVL等；
5.不同模態(tài)的算法，包括但不限于視覺(jué)ViT、DINO，語(yǔ)言Bert、GPT等。
1.負(fù)責(zé)基于多模態(tài)大模型的算法研發(fā)與工程實(shí)現(xiàn)；
2.負(fù)責(zé)推動(dòng)多模態(tài)模型在具身智能領(lǐng)域的落地應(yīng)用；
3.負(fù)責(zé)多模態(tài)大模型的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)pipeline構(gòu)建、數(shù)據(jù)采集處理流程搭建、微調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練等工作；
4.負(fù)責(zé)追蹤具身智能領(lǐng)域前沿多模態(tài)大模型算法，掌握最新技術(shù)趨勢(shì)。
崗位職責(zé)：
1.根據(jù)產(chǎn)品需求，分析并選擇合適的多模態(tài)模型框架，完成模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)；
2.設(shè)計(jì)高效的數(shù)據(jù)標(biāo)注與處理流程，組織多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建和清洗；
3.實(shí)現(xiàn)多模態(tài)大模型的訓(xùn)練、微調(diào)及模型推理優(yōu)化，確保算法的性能和部署效率；
4.針對(duì)復(fù)雜環(huán)境優(yōu)化模型的感知、理解和決策能力；
5.參與機(jī)器人系統(tǒng)的集成測(cè)試，驗(yàn)證多模態(tài)模型在真實(shí)場(chǎng)景中的表現(xiàn)；
6.提供算法文檔、技術(shù)報(bào)告及性能評(píng)估數(shù)據(jù)，保障研發(fā)過(guò)程的可追溯性。
崗位要求：
1.研究生學(xué)歷，計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)；
2.3年以上算法類(lèi)工作崗位經(jīng)驗(yàn)，C/C++/Python等至少一種編程語(yǔ)言，PyTorch、DeepSpeed等至少一種深度學(xué)習(xí)框架；
3.VLM/MLLM模型的訓(xùn)練流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、預(yù)訓(xùn)練、模型調(diào)優(yōu)和驗(yàn)證等，了解常見(jiàn)的增量訓(xùn)練方法與大模型微調(diào)方法；
4.多模態(tài)領(lǐng)域算法，包括Llava、internVL等；
5.不同模態(tài)的算法，包括但不限于視覺(jué)ViT、DINO，語(yǔ)言Bert、GPT等。
工作地點(diǎn)
杭州西湖區(qū)轉(zhuǎn)塘HIAS科創(chuàng)園總部園區(qū)轉(zhuǎn)塘科技經(jīng)濟(jì)區(qū)塊3號(hào)HIAS科技園總部園區(qū)301
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朱先生/招聘主管
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弓葉科技弓葉科技成立于2018年，是一家專(zhuān)注于AI光電分揀設(shè)備的高科技先鋒企業(yè)。憑借在回收行業(yè)超過(guò)17年的深厚經(jīng)驗(yàn)，弓葉科技已經(jīng)為全球超過(guò)1000家企業(yè)提供服務(wù)，并擁有300多項(xiàng)專(zhuān)利和知識(shí)產(chǎn)權(quán)。2023年，DataBeyond宣布完成近1億美元的B輪融資，由紅杉資本中國(guó)投資。我們?cè)O(shè)計(jì)、制造的分揀設(shè)備以及針對(duì)廢物處理和回收的智能服務(wù)。我們的尖端技術(shù)能夠在多種廢物領(lǐng)域（包括MRF、MSW、C&I和C&D）中高效分揀和回收材料。我們尤其擅長(zhǎng)瓶到瓶分揀和食品級(jí)再生PET的完整瓶分揀。通過(guò)對(duì)產(chǎn)品卓越的不懈追求，我們不僅在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)占據(jù)主導(dǎo)地位，還將設(shè)備出口到包括日本、俄羅斯、馬來(lái)西亞、印度尼西亞、巴西、烏茲別克斯坦、中東等多個(gè)國(guó)家和地區(qū)。我們的最終目標(biāo)是加速再生資源行業(yè)智能化時(shí)代的到來(lái)。DataBeyond Technology, founded in 2018, is a pioneering high-tech firm specializing in AI-optoelectronic sorting equipment. With over 17 years of profound expertise in the recycling industry, DataBeyond has catered to over 1000 global enterprises and boasts a portfolio of more than 300 patents and intellectual property rights. 2023，DataBeyond announced the completion of nearly$100M in series B funding, exclusively invested by Sequoia China.We design, manufacture, and offer connected sorting equipment alongside intelligent services tailored for waste treatment and recycling. Our cutting-edge technology adeptly sorts and retrieves materials across diverse waste sectors, including MRF, MSW, C&I, and C&D. We particularly excel in bottle-to-bottle sorting and the complete-bottle sorting of food-grade recycled PET.Through our unwavering commitment to product excellence, we not only dominate the domestic market but also export our equipment to various overseas territories, including Japan,Russia, Malaysia, Indonesia, Brazil，Uzbekistan,Middle-east and beyond. Our ultimate objective is to expedite the advent of the intelligent era in recycling.
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