1. 多模态大模型研发优化：负责CV领域多模态大模型研发工作，聚焦图像、视频、文本多模态融合，完成视觉大模型预训练、微调、对齐优化，包括SFT、RLHF、Prompt工程、模型量化等工作，提升模型视觉理解、细粒度识别、图文匹配、图像生成能力。 2. 视觉Agent智能体开发：负责AI Agent架构设计与开发落地，搭建视觉智能体任务编排框架，实现Agent感知、推理、规划、执行闭环能力，完成视觉任务拆解、工具调用、多智能体协同、自主决策逻辑开发，落地CV场景智能化应用。 3. 算法方案设计与迭代：结合业务场景需求，调研跟进国内外多模态大模型、视觉Agent前沿技术，设计高精度、高稳定性的算法解决方案，持续优化模型推理速度、泛化能力、复杂场景适配性。 4. 数据处理与评测体系搭建：负责多模态视觉数据清洗、标注、增强、蒸馏优化，搭建模型评测基准，针对视觉识别、Agent任务执行效果进行量化评估，输出优化迭代方案。 5. 工程化落地与优化：配合工程团队完成模型轻量化、推理部署、性能调优，兼顾算法效果、算力成本与系统稳定性，实现多模态模型+视觉Agent在业务场景的规模化落地。

1. 多模态大模型经验：具备真实可落地的多模态大模型研发经验，精通VLM、图文大模型架构，熟练掌握视觉大模型预训练、微调、量化、对齐等技术，熟悉CLIP、CogVLM、Qwen-VL、LLaVA等主流多模态模型，有CV领域多模态模型优化、训练、落地实战经验。 2. Agent智能体开发经验：具备AI Agent完整开发落地经验，精通Agent框架搭建、任务拆解、记忆模块、工具调用、规划推理逻辑，熟悉多智能体协同架构，有视觉Agent、自动化决策智能体相关实战项目经验。 3. 本科及以上学历，计算机、人工智能、电子信息、自动化等相关专业，2年及以上CV算法研发工作经验。 4. 扎实的计算机视觉基础知识，精通深度学习原理，熟练使用Python编程语言，熟练运用PyTorch/TensorFlow主流深度学习框架。 5. 熟悉多模态数据处理、向量数据库、Embedding、RAG等相关技术，了解模型推理加速、轻量化部署相关方案。 6. 具备良好的算法逻辑思维、问题排查能力，能够独立完成算法方案设计、实验验证、迭代优化。