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多模態(tài)大模型訓練:qwenvl 多模態(tài)全量，lora微調，數(shù)據(jù)集構建
負責 文生圖、文生視頻模型的 LoRA 與全量微調，實現(xiàn)風格化、角色一致性、長視頻連貫生成（針對 SDXL、SD3、Wan2.1、flux等）
需掌握yolo系列訓練，數(shù)據(jù)處理
一、崗位職責
負責以 Qwen-VL 為底座，在目標檢測、實例/語義分割等核心視覺任務上，完成全量訓練、LoRA/QLoRA 高效微調及模型優(yōu)化，持續(xù)推動多模態(tài)大模型的性能與落地邊界。
多模態(tài)大模型訓練
? 基于 Qwen-VL 或同類架構，設計并實施 Full-parameter & LoRA／QLoRA 訓練方案；
? 構建大規(guī)模圖文配對、檢測/分割標注、指令微調等數(shù)據(jù) Pipeline；
? 負責訓練穩(wěn)定性、收斂加速、顯存優(yōu)化（ZeRO-3、FSDP、Flash-Attention2 等）。
檢測 / 分割任務落地
模型壓縮與推理部署
? 負責量化（INT8/INT4）、剪枝、蒸餾，保障端側/云端實時推理；
? 與工程團隊共建高并發(fā)推理服務（TensorRT-LLM、vLLM、Triton）。
二、崗位要求
? 精通 PyTorch，熟悉 DeepSpeed、Megatron-LM、Transformers 生態(tài)；
? 熟悉 LoRA、AdaLoRA、DoRA 等參數(shù)高效微調方法，具備 7B+ 大模型實操經(jīng)驗；
? 具備扎實的 Python/C++ 編程能力，熟悉 Linux 環(huán)境與 Git 協(xié)同開發(fā)。
? 有 Qwen-VL/LLaVA/MiniGPT-4 等 VLM 訓練或貢獻經(jīng)歷；
? 熟悉 Stable Diffusion、ControlNet 等生成式模型；
? 精通 CUDA、CUTLASS、TVM、TensorRT 等性能優(yōu)化；
? 基于 YOLOv8/v9、YOLO-World 等框架，定制 Detection & Segmentation Head，持續(xù)提升 mAP、Mask IoU；
? 研究 YOLO- grounded、Referring YOLO 等新方向，實現(xiàn)文本指代目標檢測與分割。
三、其他說明
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2、上班地址：深圳灣科技生態(tài)園