岗位职责: 参与多模态算法研发，包括但不限于图像-文本对齐、跨模态检索、多模态表征学习等前沿技术探索 负责多模型任务协同训练的设计与实施，推动算法服务的工程化部署，适应微服务架构，并协助开发与测试过程； 提供数据分析支持，包括数据清洗、预处理、构建高质量多模态数据集、探索性分析等，进行新模型技术调研，帮助搜广推团队优化算法效果与效率； 参与算法代码的实现与优化，确保算法在搜广推实际应用中的稳定性与性能； 进行文献调研，跟踪行业最新技术动态，为团队提供前沿的技术支持。 任职要求: 计算机科学、数学、统计学或相关专业的在校生，硕士生优先； 熟悉Python及主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），掌握Hadoop、Spark等大数据处理工具的应用； 对计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）及多模态技术有深入理解，具有一定的多模态融合和对齐经验； 具备多任务协同训练的相关经验，能够从海量数据中提取并发现关键特征； 扎实的数理统计基础，良好的逻辑思维能力，以及出色的问题分析与解决能力； 具有良好的沟通与协作能力，主动积极，善于学习和探索新知识与技术； 能承诺至少五个月的实习时间，每周到岗4天以上。 加分项: 熟悉MLLM与搜广推结合技术（如SimTier、Semantic IDS等）； 具备图像处理、文本处理等方面的实用项目经验； 曾参与过开源项目或有相关成果发布者优先考虑。 我们提供良好的实习环境和成长机会，欢迎充满热情与创新意识的你加入我们的团队，共同探索多模态算法的前沿领域！