课题一：多模态AI 场景描述： 在联想与中国大熊猫国家公园野生动物保护人工智能项目中，如何精准识别熊猫个体是掌握种群动态、制定保护策略的核心基础。本课题聚焦 “千熊千面” 识别场景，旨在通过多模态 AI 技术，融合多源影像数据，实现野生大熊猫个体的自动化精准识别，建立每一只熊猫的专属画像，为种群数量统计、栖息地管理等保护工作提供高效技术支撑。 岗位职责： 1. 主导大熊猫多模态影像数据的技术预处理 pipeline 设计，构建高质量个体识别数据集。 2. 基于深度学习框架，设计并优化熊猫个体识别模型，重点提升遮挡、光照变化、姿态差异等复杂场景下的识别鲁棒性。 3. 探索少样本学习、迁移学习等技术在熊猫个体识别中的应用，优化模型泛化能力。 4. 设计并搭建模型性能评估体系和自动化测试脚本，持续推动算法迭代优化。 5. 沉淀技术方案、特征工程模板及模型优化方法论，助力团队理解与应用技术成果。 课题二：足球领域提示工程 场景描述： 联想作为FIFA唯一技术合作伙伴，将助力FIFA承办2026年世界杯，我们致力于借助AI技术帮助球迷、球员、教练、媒体等所有足球领域的伙伴可以更好的享受足球。 Football GPT是一个平台和接口，通过提示词让智能体和大模型更好的为足球领域的伙伴提供服务。 岗位职责： 1 以足球球队分析师的角度进行智能体的验证 2 通过提示词工程优化FIFA Football GPT的意图识别与问题澄清 3 通过提示词工程优化FIFA Football GPT的输出内容，更专业，更美观，更准确