大模型算法工程师同时有VLM&LLM两个大模型方向
VLM岗位职责：
1.基于业务场景（行为识别）对InternVL、QwenVL等VLM模型进行领域适配性微调，优化图像理解、动作识别、多模态推理能力；
2.构建零售场景专属数据集，设计数据增强策略，解决遮挡、光照变化等实际场景挑战；
3.实现CV&VLM模型在边缘设备（如Jetson系列）/云端的轻量化部署，优化推理速度与资源占用；
4.开发模型服务化接口，支持实时视频流分析与行为事件触发机制；
5.设计时序行为分析框架，融合目标检测（如定位、姿态估计、动作分类等多模块协同工作；
6.构建基于VLM的异常行为识别系统（违规操作等场景）；
7.跟进VLM前沿技术（如多模态prompt工程、模型蒸馏），探索3D视觉与VLM的融合方案；
8.输出可复用的算法组件库，建立零售场景算法基准测试体系；
岗位要求：
1.熟练掌握PyTorch框架及HuggingFace生态，具有InternVL/QwenVL等开源VLM实战调优经验；
2.精通模型压缩技术（量化/剪枝/知识蒸馏），有VLLM/LMdeploy等部署工具实战经验；
3.熟悉视频理解技术栈（OpenCV/FFmpeg/Decord），具备多线程视频处理系统开发能力；
4.具备强工程实现能力，主导过至少1个完整AI项目从研发到落地的全生命周期；
5.理解行为场景特性：能通过算法设计应对监控视角差异、制服相似度、复杂背景干扰等挑战；
6.有行为识别项目经验者优先，熟悉NTU RGB+D、AVA等行为数据集者加分；
7.具备产品化思维，能协同硬件团队优化计算资源分配方案；
8.具有技术文档撰写习惯，代码符合工业级可维护性标准；
9.在CVPR/ICCV/ECCV等会议发表过多模态学习相关论文；
10.有成功通过模型微调提升特定场景指标30%以上案例；
11.具备模型服务高并发处理经验；

LLM大模型岗位职责：
1.负责中焙智能引导助手及门店经营分析Agent实现，支持业务目标提升；
2.负责LLM在智能对话和内容生成场景中的应用，提升KA商家经营效率
3.负责LLM的微调SFT、偏好对齐、知识增强RAG等技术探索，积极跟进AIGC业内应用趋势，包括并不限于MoE、RLHF、Long context+上下文工程、自主规划Agent等方向；
4.与其他团队密切合作，包括数据工程师、前后端工程师、产品经理等，实现高质量的产品和解决方案。
岗位要求：
1.硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、自然语言处理或相关专业；
2.扎实的算法基础，熟悉自然语言处理相关理论，熟悉Transformer/BERT/GPT等基础模型结构，熟悉大模型的微调和评估方法；
3.熟练掌握至少一种深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等；
4.善于分析和发现问题，具备较强的自驱力，具有良好的沟通能力和跨团队协作能力，热衷于追求技术创新，对解决有挑战性的问题充满激情。