岗位职责
1.模型部署:根据水下多种传感器（声纳、光学）数据特点，选择合适的多模态端到端大模型架构，以及Deepseek大模型，并将其部署于国产GPU硬件平台，确保模型能够满足实际应用的准确性和效率要求，实现多种传感数据的融合，输出所需检测与控制结果。
2.模型训练与优化:制定训练策略并调整模型参数，以提高模型的收敛速度和效果。
职位需求
1、学历与经验：硕士及以上学历，3年及以上相关工作经验。计算机视觉、自然语言处理或多模态方向背景优先；
2、学术背景：具备较强的学术调研能力，能快速理解和实现论文中的算法；有高质量论文发表、开源项目贡献、ACM竞赛或相关学术比赛获奖经历者优先；
3、深度学习能力：熟悉常见神经网络架构（Transformer），熟练掌握深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），有模型训练、压缩、蒸馏和微调经验；熟悉DeepSeek等模型优先；熟悉GPU加速等技术；
4、工程能力：具备优秀的独立开发与调试能力，熟悉Python服务开发，Hive大数据处理等技术；
5、团队协作：具备良好的沟通能力，乐于学习与分享，能够与团队高效协作解决问题。