大模型算法研究员

岗位职责： 1、开展深度学习算法研究，面向运动健康领域多模态大模型的具体问题，明确任务流程，组织采集或构建高质量数据集，并实施模型微调； 2、通过提示工程、模型微调、工具插件调用等手段探索特定应用的可行性，依据业务场景需求进行模型设计与优化，涵盖多模态理解、目标检测、图像分割等任务； 3、精通大规模神经网络模型的调优与适配，如BERT、GPT等，能根据不同任务和数据特点对模型结构进行调整与改进，提升其在实际业务中的表现力与效率； 4、探索增强模型在运动健康方向的能力路径，涉及高效训练策略、人工反馈对齐机制、多模态融合、可控文本生成及生成结果质量评估等方面； 5、设计并实现端到端的机器学习与深度学习方案，将算法能力与真实业务需求对接，解决自然语言处理、推荐系统等领域的具体问题； 6、主导大模型算法的技术发展战略制定与落地执行，包括技术路线图规划、团队搭建与项目推进，确保研发工作与公司整体战略协同一致； 7、与产品及业务团队密切协作，深入理解业务逻辑与核心诉求，推动AI技术在具体应用场景中的落地转化，达成业务成果与商业价值。 岗位要求： 1、全日制硕士及以上学历，计算机科学、机器学习、强化学习、模式识别、人工智能或相关专业背景； 2、具备至少3年人工智能算法开发经验，拥有深度学习模型微调与优化实践经历，熟悉多模态大模型相关任务的训练与调优流程，掌握主流模型架构及常见大型神经网络的优化方法； 3、熟练使用Python编程语言及主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch），具备良好的编码习惯与工程实现能力； 4、具有扎实的数学功底和机器学习理论基础，能够准确理解并灵活应用各类机器学习与深度学习算法； 5、具备优秀的沟通协调能力和团队协作意识，能与产品和业务团队顺畅交流，准确把握需求并推动技术方案落地； 6、对人工智能与数据科学领域保持高度热情，乐于学习前沿技术，具备持续追踪技术创新的能力与主动性。