崗位職責：
1、開展深度學習算法研究，面向運動健康領域多模態(tài)大模型的具體問題，明確任務流程，組織采集或構建高質量數(shù)據集，并實施模型微調；
2、通過提示工程、模型微調、工具插件調用等手段探索特定應用的可行性，依據業(yè)務場景需求進行模型設計與優(yōu)化，涵蓋多模態(tài)理解、目標檢測、圖像分割等任務；
3、精通大規(guī)模神經網絡模型的調優(yōu)與適配，如BERT、GPT等，能根據不同任務和數(shù)據特點對模型結構進行調整與改進，提升其在實際業(yè)務中的表現(xiàn)力與效率；
4、探索增強模型在運動健康方向的能力路徑，涉及高效訓練策略、人工反饋對齊機制、多模態(tài)融合、可控文本生成及生成結果質量評估等方面；
5、設計并實現(xiàn)端到端的機器學習與深度學習方案，將算法能力與真實業(yè)務需求對接，解決自然語言處理、推薦系統(tǒng)等領域的具體問題；
6、主導大模型算法的技術發(fā)展戰(zhàn)略制定與落地執(zhí)行，包括技術路線圖規(guī)劃、團隊搭建與項目推進，確保研發(fā)工作與公司整體戰(zhàn)略協(xié)同一致；
7、與產品及業(yè)務團隊密切協(xié)作，深入理解業(yè)務邏輯與核心訴求，推動AI技術在具體應用場景中的落地轉化，達成業(yè)務成果與商業(yè)價值。

崗位要求：
1、全日制碩士及以上學歷，計算機科學、機器學習、強化學習、模式識別、人工智能或相關專業(yè)背景；
2、具備至少3年人工智能算法開發(fā)經驗，擁有深度學習模型微調與優(yōu)化實踐經歷，熟悉多模態(tài)大模型相關任務的訓練與調優(yōu)流程，掌握主流模型架構及常見大型神經網絡的優(yōu)化方法；
3、熟練使用Python編程語言及主流深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch），具備良好的編碼習慣與工程實現(xiàn)能力；
4、具有扎實的數(shù)學功底和機器學習理論基礎，能夠準確理解并靈活應用各類機器學習與深度學習算法；
5、具備優(yōu)秀的溝通協(xié)調能力和團隊協(xié)作意識，能與產品和業(yè)務團隊順暢交流，準確把握需求并推動技術方案落地；
6、對人工智能與數(shù)據科學領域保持高度熱情，樂于學習前沿技術，具備持續(xù)追蹤技術創(chuàng)新的能力與主動性。