岗位职责：
1、负责参考图生成与文生图核心算法的调研、设计与实现迭代优化，聚焦基于参考图生成、风格迁移、身份一致性保持、细粒度文本可控生成及模型蒸馏加速等方向，解决现有模型在参考图保真度、文本与参考图协同对齐、生成多样性及推理效率等方面的核心痛点。
2、跟进全球生成式AI前沿研究，复现顶会基线算法（如  Stable  Diffusion系列、DiT、Flow  Matching等），结合业务场景完成算法创新与性能迭代，沉淀可复用的定制化生成方案与技术体系。
3、参与参考图生成与文生图的数据收集、数据处理、模型微调、强化学习（RLHF/DPO等）及蒸馏加速训练全流程工作。
4、配合团队完成技术沉淀，包括论文投稿、技术报告撰写、开源方案迭代，参与团队前沿技术攻坚与技术研讨。

任职条件：
1、本科及以上学历在读，计算机科学与技术、软件工程、人工智能、电子信息、自动化等相关专业，硕士及以上学历优先。
2、扎实掌握机器学习、深度学习、计算机视觉核心理论与基础知识，熟练使用Python编程语言，精通PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架，具备较强的代码编写、算法复现、模型开发与调试能力，代码功底扎实。
3、熟悉多模态表征学习、文生图（T2I）、参考图定制化生成、图像编辑、扩散模型（Diffusion）、自回归生成任一核心研究方向。有Stable  Diffusion、DiT等生成模型开发实战经验者优先。具备大规模图像生成模型训练、微调、强化学习（RLHF/DPO）、蒸馏加速及落地实战经验者优先。
4、熟悉分布式训练、模型推理加速、模型量化、参数优化等工程化技术，能够独立完成模型训练环境、测试环境、生成评测环境的搭建、调试与运维，可独立解决算法训练、测试过程中的各类工程问题。
5、具备良好的科研思维、问题拆解能力和自主学习能力，能够快速跟进前沿技术并落地应用，具备较强的团队协作能力、沟通能力和文档撰写能力。