多模态大模型算法工程师
岗位摘要
构建核心数据引擎：主导多模态大模型在预训练、指令微调（SFT）及偏好对齐（RLHF）等全阶段的数据体系建设；攻克多模态语料的智能采集、多维清洗、去重过滤、自动化标注与深度挖掘等核心技术壁垒
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岗位职责
- 构建核心数据引擎：主导多模态大模型在预训练、指令微调（SFT）及偏好对齐（RLHF）等全阶段的数据体系建设
- 攻克多模态语料的智能采集、多维清洗、去重过滤、自动化标注与深度挖掘等核心技术壁垒
- 建立“数据合成与构造->模型训练->能力评测”的全链路闭环验证体系，突破模型基础能力上限
- 参与设计并优化PB级多模态训练数据的全生命周期管理架构，支撑千亿级模型的高效分布式训练
- 持续追踪并复现Scaling Law在数据端的演进、合成数据生成等前沿成果，敏捷落地于实际业务
任职要求
- 极客级别的工程能力：精通Python、Shell等语言，具备卓越的编码品味与架构设计能力；熟练掌握Git及敏捷开发流程
- 深厚的AI算法底蕴：扎实的深度学习、CV与NLP理论基础，精通PyTorch等主流框架
- 深入理解GPT-4V、Gemini、LLaVA、MiniCPM-V等主流多模态大模型的底层架构与训练机制，具备丰富的模型微调与评测经验
- 敏锐的数据嗅觉（Data Intuition）：对高质量数据有深刻直觉，善于从原始数据中发现提升模型能力的Key Point
- 具备优秀的英文文献阅读能力，能够快速学习并解决无先例可循的开放性难题
- 在CVPR、ICCV、ACL、NeurIPS、ICLR等顶级会议发表过多模态/数据驱动相关论文者优先
- 知名开源项目（大模型、多模态或数据处理框架）的核心贡献者优先
- 拥有千亿级大模型数据预处理、大规模分布式训练或数据合成实战经验者优先
加分项
- 在人工智能顶级会议（如 CVPR, ICCV, ACL, NeurIPS, ICLR 等）发表过多模态/数据驱动相关论文
- 知名开源项目（特别是大模型、多模态或数据处理框架）的核心贡献者
- 拥有千亿级大模型数据预处理、大规模分布式训练或数据合成（Synthetic Data）实战经验者优先
- 董女士 刚刚活跃
福利待遇
- 有竞争力的薪酬：50-80K·15薪，提供行业内领先薪资水平
- 参与打造下一代多模态大模型，直接定义模型的认知与生成边界
- 扁平化的团队氛围，与顶级AI研究者协作，接触最前沿的技术方向
- 探索Data-Centric AI领域，在AGI核心路径上贡献力量
工作地址
成都双流区三利广场4栋
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