1、负责App端财富保险业务的内容理解，运用CV、NLP及多模态融合技术，完善内容标签结构，优化检索与推荐系统的性能和用户体验；

2、开展多模态预训练语言模型的研究，涵盖图文、视频与文本联合预训练任务；推进多模态大模型在理解与生成方向的技术研发，并应用于跨模态检索、内容生成、视觉问答等实际场景；

3、聚焦多模态领域的前沿课题，参与构建并持续提升团队在行业内的技术领先优势，在推动技术创新的同时，实现SOTA模型的迭代优化与线上落地，产生实际业务价值。

职位要求
1、具备扎实的深度学习、自然语言处理或计算机视觉理论基础，有在顶级会议发表论文者优先考虑；

2、拥有2~7年相关经验，具备较强的数学建模与算法优化能力，能结合业务需求进行模型设计与调整，曾在高水平竞赛（如Kaggle、天池）获奖或在Github等平台贡献优质开源项目者优先；

3、熟练掌握主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）及Linux开发环境，具备良好的数据结构与算法基础；

4、具备较强的抗压能力，善于持续发现问题并追求更优解决方案。