Location
Shenzhen
Posted
June 26, 2026
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Job Description
混元多模态算法研究员(Omni模态)(北京/上海/北美) 深圳 分享 1.从事Omni多模态大模型的研发,包括训练数据的设计和构造,基础模型算法的设计,针对预训练/SFT/RL相关的优化,模型能力的评测,各种下游应用场景的探索;
2.科学分析研发中的各种问题,找到模型性能的瓶颈,从第一性原理出发找到解决方案,加速模型的开发和迭代,确保模型的竞争力和领先性;
3.探索实现Omni模态理解、生成能力的不同范式,研究下一代的模型架构,探索多模态模型的边界。 岗位要求 1.计算机、人工智能、数学等相关专业的全日制本科(优先)以上;
2.熟悉大规模多模态数据处理,高质量数据生成等实践经验者特别优先;
3.具有扎实的深度学习算法基础,具备扎实的大模型研发经验,有Diffusion Models和Autoregressive Models相关经验优先,有相关方向顶级论文者优先,有跨模态(例如音视频)研究实践经验者优先;
4.熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节,训练和推理模型调优,CPU/GPU加速,分布式训练推理加速,有实操经验优先;
5.有ACM竞赛、NOIP竞赛经历特别优先;
6.具备较强的学习能力、沟通能力、团队合作能力,有强烈的好奇心。
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收藏 TEG 点击了解更多BG信息 技术 三年以上工作经验 更新于年06月10日 岗位职责2.科学分析研发中的各种问题,找到模型性能的瓶颈,从第一性原理出发找到解决方案,加速模型的开发和迭代,确保模型的竞争力和领先性;
3.探索实现Omni模态理解、生成能力的不同范式,研究下一代的模型架构,探索多模态模型的边界。
2.熟悉大规模多模态数据处理,高质量数据生成等实践经验者特别优先;
3.具有扎实的深度学习算法基础,具备扎实的大模型研发经验,有Diffusion Models和Autoregressive Models相关经验优先,有相关方向顶级论文者优先,有跨模态(例如音视频)研究实践经验者优先;
4.熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节,训练和推理模型调优,CPU/GPU加速,分布式训练推理加速,有实操经验优先;
5.有ACM竞赛、NOIP竞赛经历特别优先;
6.具备较强的学习能力、沟通能力、团队合作能力,有强烈的好奇心。