深耕用户与内容理解，推动VLM在社区推荐、商业化、增长、电商、搜索等核心业务场景的深度应用，解决实际业务难题。 - 负责VLM相关算法的研发和落地，重点包括统一标签体系与表征、生成式推荐、跨场景兴趣迁移等任务。 - 主导VLM基础模型优化，包括VLM Caption、OCR等关键能力，提升内容理解的准确性与多样性。 - 负责对各业务场景下相关技术问题进行分析、算法设计、研发以及推动上线，提升业务效果；

1.在大模型方向有一定经验，对Pre-train、SFT等技术有深入了解； 2.有良好的英文读写能力和扎实的数学基础，有快速学习新技术的能力； 3.有扎实的编程基础，熟悉Python/C++等编程语言，具有快速复现前沿论文的能力； 4.熟悉至少一个深度学习和大模型训练框架，包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、Caffe、HuggingFace、DeepSpeed等； 5.有较强的研究能力，在国际顶尖会议或期刊（包括但不限于CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, IJCAI, ACMMM, TIP, TPAMI, IJCV，ACL、EMNLP、NAACL、COLING、CoNLL、NLPCC等）上发表过论文者优先； 6.较强的业务问题到算法模型的建模能力，有强烈的求知欲、自驱力和进取心，能及时关注和学习业界最佳实践