工作职责： 1.深入基础大模型前沿技术研究，突破长文本理解、复杂推理和知识应用瓶颈； 2.设计创新的多模态对齐与融合机制，实现文本-图像-音频等跨模态深度理解； 3.研发高效训练方法，解决大规模预训练和多模态学习中的关键技术挑战； 4.探索模型涌现能力和指令跟随能力提升路径，推动语言与视觉能力协同增强； 5.紧跟前沿技术与合作，引领团队攻克语言与多模态模型前沿难题，支撑公司技术领先。 任职要求： 1.人工智能、计算机或相关领域博士学位（优秀硕士需3年以上强相关经验），在大语言模型或多模态领域有深厚研究积累； 2.精通Transformer及MoE、State Space Models等新型架构设计，对模型涌现能力有深刻理解； 3.深入掌握自监督预训练、对比学习、对齐学习和指令微调等核心技术路线； 4.具备大规模分布式训练经验，熟悉混合精度、流水线并行、张量并行等训练加速技术； 5.熟悉CLIP、ImageBind等视觉-语言对齐技术和Diffusion Models等生成模型原理； 6.了解Chain-of-Thought、Tree-of-Thought等推理增强技术和RLHF、DPO、RLAIF等对齐优化方法； 7.在NLP、CV或多模态领域顶级会议发表高水平论文，或主导过业界重要模型项目优先。