职责概述： 1.负责大模型的研发与工程落地； 2.整合文本、图像、音频等不同形式的数据，增强模型对复杂输入的理解和响应质量，推动应用创新； 3.主导多模态训练集及测试集的构建，确保数据质量和多样性，支持模型训练需求； 4.建立实验环境评估算法效果，分析模型表现，撰写技术报告，持续改进对话系统的性能和服务质量。 岗位要求： 1.博士研究生，计算机、人工智能等相关专业； 2.对AI大模型、LLM Agent、RAG有深入了解，对Prompt Engineering有经验； 3.精通Python或其他编程语言，熟悉常用的深度学习框架（TensorFlow，Pytorch等），了解其底层原理； 4.熟悉常见的开源大模型（例如Llama, Qwen, DeepSeek等）； 5.熟悉多模态数据集的构建流程，包括数据收集、清洗、标注和验证，能够确保数据集的质量和适用性。