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智能车舱多模态大模型算法工程师

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地点：北京薪资：41-56K 日期：2026-03-03

岗位摘要

负责智能车舱多模态大型模型的研究、设计、开发和优化工作；参与项目的需求分析、设计评审和代码评审；跟踪和研究大模型领域的前沿技术和趋势，为项目提供技术支持；协同算法、数据团队将研究成果转化为实用模型，负责架构设计、参数配置及训练流程搭建

岗位职责

负责智能车舱多模态大型模型的研究、设计、开发和优化工作
参与项目的需求分析、设计评审和代码评审
跟踪和研究大模型领域的前沿技术和趋势，为项目提供技术支持
协同算法、数据团队将研究成果转化为实用模型，负责架构设计、参数配置及训练流程搭建
运用深度学习框架(PyTorch、Hugging Face库、DeepSpeed)训练、优化模型，根据实验结果调整参数与策略
利用评估工具分析模型表现，提出改进措施
收集、整理、标注多模态数据，构建高质量数据集，为模型训练打基础
对数据进行清洗、归一化、特征提取，提升数据质量与训练效率
参与制定数据存储、备份及安全策略，保障数据安全与可访问性
密切追踪多模态大模型前沿技术，定期撰写分析报告，为团队决策提供战略依据
开展创新研究，探索新架构、新算法，钻研多模态数据融合等难题
通过实验验证推动技术突破，提升模型对多模态数据处理的性能与泛化能力

任职要求

计算机、人工智能等相关专业硕士或博士学历，需有扎实的数学基础
2年以上CV/NLP/大模型相关领域经验，有成功项目者优先
能独立完成模型设计、训练等工作
精通至少一种深度学习框架
熟悉主流多模态大模型，包括但不限于大语言模型(如GPT、Llama等)或多模态模型(GPT-4V、Gemini等)的基本原理和训练测试方法
熟悉大模型的优化方案、架构设计与Prompt工程
具备科研能力和创新思维，能解决复杂技术难题
具有良好的团队协作、沟通及学习能力
对该领域充满热情并持续关注行业动态