工作內(nèi)容:
1、負(fù)責(zé) VLA/VLM 大模型的研究和開發(fā)工作,探索基于 VLA/VLM 的端到端大模型技術(shù)方案,推動其在機(jī)器人、自動駕駛等領(lǐng)域的應(yīng)用。
2、跟蹤和研究 VLA/VLM 領(lǐng)域的前沿技術(shù),設(shè)計(jì)和優(yōu)化模型架構(gòu),包括對模型的數(shù)據(jù)處理、訓(xùn)練以及部署等工作,確保模型的高效性和準(zhǔn)確性。
3、負(fù)責(zé)對LLM進(jìn)行訓(xùn)練以及微調(diào),包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練參數(shù)調(diào)整、訓(xùn)練過程監(jiān)控與優(yōu)化等,確保訓(xùn)練出高質(zhì)量的模型。
4.基于LLM,針對具體的應(yīng)用創(chuàng)建智能體。
5、與團(tuán)隊(duì)成員緊密合作,共同解決項(xiàng)目中遇到的技術(shù)難題,推動項(xiàng)目的順利進(jìn)行。
任職要求:
1、碩士及以上學(xué)歷,計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、自動化等相關(guān)專業(yè)
2、熟悉機(jī)器人模仿學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論,有相關(guān)領(lǐng)域paper或?qū)嶋H落地經(jīng)驗(yàn);
3、深度理解LLM原理,熟悉深度學(xué)習(xí)框架,如TensorFlow、PyTorch 等,能夠基于框架進(jìn)行模型開發(fā)、訓(xùn)練和優(yōu)化。
4、有VLA (Vision Language Action Model)、VLM、LLM模型訓(xùn)練的實(shí)際經(jīng)驗(yàn),熟悉DeepSpeed、FSDP、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架4、具有大語言模型、多模態(tài)大模型、生成式模型(diffusion policy)、世界模型等算法背景;
5、有機(jī)器人領(lǐng)域或自動動駕駛領(lǐng)域AI算法經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先,。