研究方向一：围绕工业环境下多模态大模型算法开展研究 1、负责大语言模型与视觉模型的多模态融合对齐、框架设计、算法实现和性能评测等； 2、结合钢铁行业训练垂类大模型，在钢铁工艺预测、数据分析等领域的落地； 3、深入研究AIGC等各类生成式算法与应用研究，在多场景、长时间、高动态可控视频生成。 研究方向二：围绕钢铁行业大模型与智能机器人开展研究 1、大规模预训练模型的架构设计和量化推理加速研究，尤其针对在机器人领域的应用潜力开展研究； 2、大模型与多模态研究领域进行探索，主要从事跨模态场景分析研究，综合利用多传感信息和多元知识，深度理解和分析场景语义； 3.、从事机器人（包括但不限于四足机器人、人形机器人、机械臂、无人车）相关任务，包括控制决策、导航规划等； 4.、研究深度强化学习算法，包括鲁棒强化学习、多智能体强化学习，离线强化学习和模仿学习等。 一、应聘资格： 1、已获人工智能、机器学习、深度学习、强化学习、机器人相关方向博士学位；年龄不超过35周岁（含）； 2、有实操训练多模态大模型、大语言模型者优先； 3、熟练使用Python、C/C 等编程语言，深入理解主流大模型(GPT/LLaMA/GLM/T5等)的原理、结构、差异； 4、具备扎实的机器学习和深度学习基础知识和算法实践能力，熟悉大模型的设计和训练流程； 5、以第一作者或者通讯作者发表中科院SCI二区及以上论文不少于 2 篇。 二、岗位待遇： 1、按博士后资助规定，额外享有课题组博士后补贴和奖金，根据科研贡献给予绩效奖励。 2、可提供博士后公寓、子女入学(非京籍)；享受社会保险、补充医疗和住房公积金；享受出站落户； 3、支持申请博后基金等科研经费，提供出国交流机会； 三、申请方式: 邮箱地址：**************************【邮件标题和简历附件命名为“研究方向 学校名称 姓名”】 咨询电话**************张老师） 备注：应聘者请提交个人详细简历和成绩单，简历需要包括个人基本情况、教育背景(学士、硕士、博士学习时间、所在院系及专业名称)、科研工作经历、曾参与的科研课题曾获得学术奖励、已发表论文论著情况及其它科研成果。