​​多模态大模型岗位结合AI与多领域技术，需精通编程、数据处理及大模型架构优化，要求具备顶会论文或竞赛成果，是智能驾驶、机器人等领域的核心职位。​​

多模态大模型岗位聚焦多模态信息融合与处理，需融合图像、语音、文本等多源数据，通过模型优化实现高精度感知、推理与交互。关键技能包括Python/C++编程、PyTorch/TensorFlow深度学习框架，以及大规模数据处理能力。从业者需掌握数据清洗、增强与分布式训练（如Megatron-DeepSpeed），并熟悉主流多模态大模型（如LLaVA、Flamingo）。

职责上，该岗位涉及数据pipeline构建、模型微调与评测，探索轻量化、行业适配及前沿技术（如RLHF、世界模型）在业务场景的落地。应聘者需有计算机视觉、NLP或语音识别相关经验，并在顶会论文（CVPR、ACL等）或国际竞赛中展现技术能力。

岗位要求反映技术深度与实践经验的双重需求。硕士及以上学历者，若在AI顶会发表论文、参与过大规模模型开发或开源项目，将更具竞争力。熟悉强化学习、Transformer架构及国产化技术生态者优先，尤其在智能驾驶、机器人、智能制造等领域。

多模态大模型岗位的核心竞争力在于技术跨界整合能力与解决复杂问题的实践经验。从业者需持续追踪技术前沿，强化工程化思维，以应对跨领域协作的挑战，并推动AI技术在垂直行业的深度落地。