深度学习

1、负责多模态大模型（如结合视觉、文本、音频等模态的LLM）的开发、优化和部署，包括模型训练、推理加速和系统集成; 2、参与数据预处理、标注和多模态数据集构建，确保数据质量和多样性; 3、设计和实现多模态模型的工程化解决方案，如API接口、分布式训练框架和实时应用模块; 4、与团队协作，进行模型性能评估、调试和迭代优化，解决工程化中的实际问题（如计算资源管理、模型压缩）； 5、跟踪多模态AI领域的最新技术趋势，并应用于实际项目中，提升系统效率和稳定性; 6、编写技术文档、代码注释，并参与代码审查和知识分享。