岗位描述
岗位职责： 1. 多模态模型研发与适配负责视觉-文本-传感多模态大模型（VLM/MLLM/VLA）的选型、微调、对齐与迭代优化，聚焦锂电池涂布、卷绕、极片、电芯、外观缺陷检测、工艺参数分析、设备运维等新能源工业场景，解决工业小样本、缺陷长尾、场景域迁移、成像干扰等行业痛点；2. 工业多模态数据体系搭建主导产线多模态数据闭环建设，涵盖工业图像、高清成像视频、工艺参数文本、设备传感数据、检测报表、工程图纸等多源数据的清洗、标注、增广、对齐与高质量数据集搭建，设计适配产线的成像采集方案与数据采样策略，支撑模型精准训练与迭代；3. 模型训练优化与算法攻坚基于LoRA、QLoRA、蒸馏、量化等技术完成工业大模型轻量化微调，构建工业视觉问答、缺陷智能判定、工艺异常推理、跨模态故障诊断能力，研究自监督学习、增量学习、检索增强（RAG）等方案，解决新能源产线标注稀缺、正负样本不均衡、新缺陷难识别等问题；4. 模型评测与体系标准化搭建新能源工业场景专属多模态评测体系，从跨模态对齐精度、缺陷识别准确率、推理鲁棒性、模型幻觉、边缘推理时延、内存占用等维度，建立标准化评估流程，保障模型在多产线、多机型、多工艺场景的泛化能力与稳定性；5. 工程化落地与边缘部署负责模型剪枝、量化、算子优化、ONNX转换等轻量化改造，基于TensorRT、OpenVINO等工具完成模型云端推理、产线工控端、嵌入式边缘设备部署；对接产线视觉检测系统、工控平台，完成算法联调、性能调优与量产落地，满足工业实时检测需求；6. 前沿技术迭代与业务赋能持续跟进CVPR、ICML、ICCV等顶会多模态、工业大模型前沿技术，结合新能源智造业务痛点做技术落地创新；联动工艺、产线、设备团队，输出AI解决方案，赋能质检自动化、工艺优化、设备智能运维、生产效率提升。 岗位要求： 1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、自动化、光电、测控、机器学习等相关专业，有新能源、工业视觉落地经验优先；2. 扎实掌握深度学习、计算机视觉、自然语言处理基础理论，熟练掌握Transformer、CNN、多模态对齐、大模型微调核心原理，精通PyTorch/TensorFlow框架，熟悉OpenCV图像处理、工业视觉成像原理；3. 熟练掌握VLM/MLLM/VLA多模态模型微调、蒸馏、量化、推理优化技术；熟悉RAG检索增强、Agent智能体、小样本学习、域自适应等工业场景优化方案，具备多模态数据处理、数据集搭建、模型评测体系搭建经验；4. 熟悉模型轻量化与边缘部署流程，了解GPU推理加速、算子优化、内存泄漏排查；具备工业算法落地、产线联调、性能优化实战经验，能独立完成从模型训练到量产落地的全流程；5. 具备极强的问题攻坚能力，熟悉新能源/锂电产线工艺流程、视觉检测场景者优先；6. 具备良好的跨团队沟通能力、代码规范意识，能够快速将前沿技术转化为业务成果。