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職位描述
1、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)VLM模型，實(shí)現(xiàn)工作空間視覺(jué)感知和指令語(yǔ)義解析，包括但不限于Grounding/Affordance等算法 。
2、優(yōu)化VLM模型框架和算法組件，構(gòu)建實(shí)現(xiàn)zero-shot/few-shot的多任務(wù)通用感知能力。
3、負(fù)責(zé)感知決策相關(guān)多模態(tài)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建、清洗等，提升算法性能和決策質(zhì)量。
4、負(fù)責(zé)模型的訓(xùn)練策略的設(shè)計(jì)與優(yōu)化，提升模型性能與泛化能力 。
5、負(fù)責(zé)VLM的訓(xùn)練與微調(diào)，實(shí)現(xiàn)模型實(shí)際場(chǎng)景的落地需求。
6、支持VLM模型在機(jī)器人控制系統(tǒng)中的集成，確保算法的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性。
職位要求
1、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、機(jī)器人工程或相關(guān)領(lǐng)域碩士及以上學(xué)歷。
2、具備深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理的扎實(shí)理論基礎(chǔ)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
3、熟練掌握Python、C++等編程語(yǔ)言，有使用PyTorch、TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架的經(jīng)驗(yàn)。
4、熟悉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，了解常見的增量訓(xùn)練方法與大模型微調(diào)方法。
5、具備良好的團(tuán)隊(duì)合作精神和溝通能力，能夠通過(guò)團(tuán)隊(duì)協(xié)作推進(jìn)項(xiàng)目進(jìn)展。
6、加分：熟悉 CLIP、BLIP 等多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練基座，有 LLava、MiniGPT、CogVLM 等多模態(tài)大模型項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。