1、负责多模态大模型（文本 / 图像 / 语音 / 视频 / 传感器数据）的核心架构设计与算法研发，主导从技术选型到模型训练的全流程实施，重点突破跨模态语义对齐、动态融合机制等关键技术瓶颈。 2、带领团队构建面向家庭安防视频场景、智能视觉场景的 “感知 - 决策 - 行动” 闭环多模态智能系统，重点实现视频图像与传感器数据（如毫米波雷达、门窗传感器）的融合分析，落地异常行为识别（如老人跌倒、陌生人徘徊、儿童危险攀爬）、场景化视觉判定（如低光 / 逆光下的人形 / 包裹 / 宠物精准识别）、多设备联动响应等核心功能。。​ 3、优化多模态模型在边缘 - 云端协同环境下的部署方案，通过模型分片、联邦学习等技术实现轻量化推理，确保在资源受限设备上的高性能表现（如 500ms 内完成多模态紧急事件响应）。​ 4、制定技术发展路线图，跟踪国际前沿动态（如 LLM 加持的多模态模型、统一视觉系统等方向），将科研成果转化为产品竞争力，支撑智慧家居、智能安防等核心业务场景。​ 5、主导跨学科协作，与产品、工程团队紧密配合，定义多模态技术评估标准，推动解决方案从原型验证到规模化商用的全生命周期管理。

1、计算机科学、人工智能、机器人学等相关领域博士学位，拥有 5 年以上多模态大模型研发经验。​ 2、在顶级学术会议（NeurIPS/ICML/CVPR/ACL 等）发表过多篇多模态研究论文，有 CLIP/GPT-4V/PaLM-E 等模型的研发或优化经验者优先。​ 3、精通 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架，熟悉分布式训练、模型量化等工程化技术，具备百万级以上多模态数据处理经验。​ 4、具备良好的英语沟通能力，有海外知名 AI 实验室或科技公司核心团队工作经历（如 Meta FAIR/Google DeepMind 等）者优先。​ 5、有智能家庭（如智能家居控制系统、家庭安防设备、全屋智能联动方案）和穿戴设备（如智能手环、智能手表、健康监测穿戴产品）领域相关的研发或落地经验者优先，熟悉该领域多模态数据交互（如设备协同感知、跨场景功能联动）技术者更佳。