2027届校招-集团英才-多模态算法工程师(J23613)

岗位职责
1.负责多模态场景下的Agent圾应用开发与落地，围绕工艺、质量、工业视觉等场景，完成需求拆解、方案设计、原型开发、效果验证和落地支持。
2.参与大模型与多模态模型的应用建设，包括文档理解、图像理解、缺陷识别、工具调用、自动审核等能力开友。
3.负责基于业务流程构建Agent工作流，完成任务编排、工具调用、知识库检索、模型路由、结果校验、异常处理和结构化输出。
4.参与客户项目的售前验证、试点交付和现场实施支持，能够基于客户数据、图纸、工艺文件、图片或视频资料，快速搭建Demo，完成测试验证、结果分析、方案优化和交付沉淀。
5.负责模型评测与工程化落地，包括测试集构建、Prompt优化、Bad Case分析、推理服务调用、接口封装、日志分析、API集成和交付文档编写。

岗位要求
1.硕士及以上学历，计算机、人工智能、自动化、电子信息、软件工程、机器视觉等相关专业优先，具备扎实的算法基础和工程实现能力。
2.熟练掌握Python开发，熟悉PyTorch等深度学习框架，能够独立完成数据处理、模型训练/推理、接口封装、Demo搭建、问题排查和系统联调。
3.熟悉大语言模型与 Agent 应用开发,理解 Prompt Engineering、RAG、Function Calling、Tool Use、ReAct.
Plan andExecute、工作流编排、上下文管理和结构化输出等机制。
4.具备Agent系统工程化能力，能够围绕业务流程设计任务拆解、工具调用、知识检索、模型路由、结果校验、异常兜底和日志追踪链路，并将模型能力封装为可演示、可集成、可交付的服务。
5.具备计算机视觉基础，熟悉OpenCV与常见图像处理方法，包括图像增强、去噪滤波、二值化、形态学处理、边缘检测、轮廓提取、模板匹配、图像配准、相机标定、畸变校正等。
6.熟悉主流目标检测、图像分割与视觉识别算法，了解YOLO、DETR、MaskR-CNN、SAM、U-NetSegFormer，能够根据场景选择合适的检测、分割、识别方案。
7.熟悉目标追踪、视频分析与时序建模相关方法，了解ByteTrack、DeepSORT、StrongsORT、OC-SORT、Kalman Filter、光流法、轨迹匹配、TCN、LSTM、Transformer、Temporal Attention等技术,能够处理遮挡.漏检、ID切换、轨迹不稳定和状态识别问题。
8.熟悉多模态模型应用，了解Qwen-VL、PaddleOCR-VL、CLIP、OCR、Embedding等模型或工具链，能够完成图像、文本、表格、PDF、视频等多源数据的理解、抽取、对齐和结果结构化。
9.具备模型评测、效果优化和部署服务化能力，能够构建测试集、分析Bad Case，并通过 Prompt优化、规则约束、后处理、数据增强、模型微调或工作流调整提升系统准确率和稳定性;熟悉FastAPI、Docker、Linux、RESTful API、异步任务、日志监控等工程工具。