多模态大模型算法工程师

岗位概述 负责“多模态大模型 + 工业视觉质检”核心算法的研发与落地，利用视觉-语言大模型、跨模态融合技术，解决传统工业质检中样本少、缺陷泛化难、产线换型频繁等痛点。全权负责从多模态数据构建、模型微调到产线端侧部署的全流程，将前沿 AI 能力转化为高精度、高鲁棒、可快速适配的工业质检产品。 主要工作职责 1. 多模态质检算法研发：①图文联合缺陷检测：利用视觉-语言模型（如 LLaVA、Qwen-VL）直接输出缺陷类别、位置及严重程度。②少样本 / 零样本缺陷适配：通过文本 prompt 定义新缺陷类型，无需大量标注样本即可快速部署新产线或新缺陷检测。③ 缺陷根因分析：基于多模态大模型的推理能力，结合图像和上下文文本（如工艺参数、操作记录），自动生成缺陷可能原因及改进建议。 2. 模型微调与多模态融合优化：采用 LoRA、QLoRA、Adapter 等高效微调技术，适配小样本质检数据。设计多…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。