vivo AI研究院致力于研发业界领先的人工智能技术，通过AI技术创新持续为全球5亿+vivo用户带来无处不在的惊喜和激动人心的智慧体验。
- 负责基座大模型与端侧多模态大模型的技术研究，涵盖预训练、有监督微调（SFT）、强化学习（RL）、模型结构优化及数据策略（数据质量、配比）等方向；
- 跟进业界最新的文本、图像、多模态预训练模型与方法，结合公司重点业务场景（如图像与视频理解），研发具有自主创新性的算法，并集成到基座模型的训练与研发流程中；
- 承担端侧基座模型及端侧多模态大模型在图像与视频理解方向的重点、难点技术攻关；
- 负责大模型端侧化与高效部署技术攻关与落地，聚焦模型轻量化算法：量化、压缩、剪枝、蒸馏，以及模型的并行解码方向的研究，推动大模型在移动终端和边缘设备的实际落地；
- 与团队紧密协作，推动算法在公司产品中的有效落地与应用；
- 发表高水平学术论文、参与公开比赛刷榜及对外技术分享，提升团队技术影响力。 1、博士学历，计算机、人工智能、电子工程等相关专业，具备在人工智能方向的扎实学术积累与创新能力； 2、在多模态学习、深度学习、强化学习、模型压缩/加速、模型结构和性能优化等方向有深入研究，并以第一作者在顶级会议/期刊（如 NeurIPS、ICML、CVPR、ACL、ICLR、AAAI、TPAMI 等）发表论文者优先； 3、熟练掌握主流AI框架和编程语言（如PyTorch、TensorFlow、Python、C/C++等），具备自主算法实现与系统开发能力； 4、具备大模型（如GPT、Qwen、LLaMA、ViT、CLIP、LLaVA等）研发和实际应用经验，在多模态融合、端侧化、RL等领域有代表性项目或开源贡献者优先； 5、具备独立思考、前沿探索和跨领域协作能力，能够识别并解决复杂的AI前沿科学与工程问题，推动团队创新突破； 6、具备良好的学术视野与英文论文写作能力，能高效参与国际学术交流。
