LongCat - 大模型基座认知分析算法研究员（具身前沿研究、多模态评测）

岗位职责

主要负责多模态大模型在全模态（包括图像、视频、语音）的生成和理解、具身智能和GUI Agent等方向的模型能力分析和训练策略优化，并且对训练数据、训练策略和模型能力之间的关系进行研究分析，产出可行的模型评测方案和训练策略，具体工作内容包括但不限于：

1. 追踪多模态大模型的前沿进展，积极学习新的模型结构、前沿模型认知，并进行深入分析。
2. 在具身智能方向中，探索VLA的data-scaling方案，指引VLM的关键能力提升；探索视频生成基座以及统一模型的潜力，包括但不限于世界模型训练和效果度量；积极探索VLA/VLM同环境交互的学习方法，涉及仿真和真机实验，研究通过强化学习的下一代智能提升的关键途径。
3. 在全模态统一生成理解方向中，研究达到理想态的关键演进路径并进行度量分析，指引长期有潜力的模型迭代方向。
4. 与各相关部门保持良好沟通，深度参与多模态模型的训练过程，共同推动多模态大模型持续优化。

任职要求

1. 硕士及以上学历，计算机、数学、统计学或相关专业。
2. 熟悉Python/C++等编程语言，良好的编码习惯和一定的工程能力 。
3. 具有深度学习和大模型原理的基础知识，具有多模态大模型和具身智能之一的研究经验。
4. 良好的沟通能力、团队合作精神以及较强的问题解决能力。
5. 对每一行代码负责，对业务方负责，具备工匠精神。