1.负责 摄影相关的内容理解 模型训练与优化，覆盖场景/主体/构图理解、拍摄意图推断、成⽚质量评估等。 2.参与 摄影动作编排 模型建设，将「⽤⼾意图 → 拍摄建议 → 分步动作/参数」建模为可学习策略。 3.主导或参与 后训练 全流程：SFT、偏好对⻬、RLHF / RLVR / DPO 等的选型、实验与落地。 4.围绕 强化学习 设计 reward 与采样策略，搭建反馈闭环，提升真实场景下的可⽤性与稳定性。 5.与产品、客⼾端、后端协作，把业务⽬标拆解为 数据、评测、迭代计划；建设评测与 badcase 分析能⼒。 6.跟踪多模态对⻬、Agent 规划等前沿进展，在业务约束下做 务实选型与创新验证。

1.0-3年相关经验，双一流及以上统本教育背景。 2.机器学习基础扎实，熟悉深度学习、Transformer、多模态建模；熟练使⽤ PyTorch。 3.有⼤模型后训练经验，了解 SFT、RLHF、DPO、GRPO 等⾄少⼀种⽅法及其 trade-off。 4.有强化学习背景，理解 reward modeling、policy optimization、训练稳定性等核⼼问题。 5.实验素养强 ：会设计对照实验、控制变量、沉淀结论，⽽⾮只靠调参。 6.对视觉内容理解 与摄影场景有兴趣，学习快，沟通主动，能把⽅案与结果 讲清楚、做闭环。