大模型算法开发工程师（多模态心理计算）

岗位职责：

1、多模态心理数据体系建设：

1)负责构建与处理多模态心理学数据集，包括文本、语音（声学、语素）、面部视频（微表情、眼动）、以及生理信号（皮电、心电、脑电）。

2)设计数据标注体系，与研究团队协作，确保数据的高质量与科学性。

2、多模态融合算法研发：

1)研发先进的多模态融合模型，用于精准的情绪识别、压力检测、专注度评估等心理计算任务。

2)探索基于大模型（如VLMs,AudioLLMs）的跨模态表示学习、对齐与联合训练技术。

3、心理计算大模型训练与调优：

1)负责心理学领域大模型的预训练、指令微调与对齐。

2)应用SFT、LoRA、DPO等技术，将多模态心理计算能力注入基础模型，提升其在共情、心理评估等任务上的专业性能。

3)探索数据合成技术，以解决心理学数据标注成本高、隐私要求严的挑战。

4、前沿研究与技术落地：

1)持续跟踪多模态大模型、计算心理学等领域的最新学术进展，并推动其在产品中的创新与应用。

2)与应用开发团队紧密协作，将算法模型封装为可靠的服务，赋能上层智能体应用。

任职要求：

1、必备条件：

1)计算机、人工智能、生物医学工程等相关专业硕士及以上学历，2年以上多模态或NLP算法研发经验。

2)扎实的机器学习与深度学习基础，精通PyTorch框架。

3)具备丰富的多模态项目经验，熟悉至少两种模态（如语音+文本，或视觉+生理信号）的融合算法。

4)出色的数据分析和模型实验能力，能够独立完成从数据准备到模型训练、评估的全过程。

5)有强烈的研究精神和创新意识，乐于解决挑战性问题。

2、优先考虑：

1)具有生理信号处理经验，熟悉EEG、ECG、GSR等信号的特征提取与分析。

2)在语音情感识别、微表情分析、眼动追踪等任一领域有项目经验或学术发表。

3)熟悉大模型训练与微调全流程，有大规模分布式训练经验者尤佳。