【职位描述】
如果您熟悉视觉或多模态大模型相关技术和算法，并对其在科研中的落地应用充满期待，我们诚挚邀请您加入我们的团队！在这里，你将深入参与“AI赋能实验表征”的前沿探索，研发面向材料显微镜图像（如SEM、TEM、OM等）的智能识别与分析算法，让人工智能理解和解析微观结构，帮助科研人员从图像中自动提取有价值的信息。我们的目标是构建下一代实验表征智能助手，让图像会“说话”、让数据自动“思考”。加入我们，一起用AI改变科研流程，加速科学发现！
【主要职责】
- 基于视觉提示的显微镜图像模式识别大模型研发；
- 基于文生图或图生图的显微镜图像多模态生成模型研发；
- 搭建和优化图像预处理、数据增强与标注流程，推动高质量数据集建设；
- 结合领域知识优化模型性能，在多种显微镜图像下实现稳健性与泛化能力；
- 与材料学专家紧密合作，理解图像背后的物理/材料机制，助力算法解释性提升；
- 跟踪CV领域前沿技术，如Transformer、Diffusion、生成式AI等，持续提升算法先进性。
【任职要求】
必备条件：
- 在读本科/硕士/博士，计算机科学、人工智能、电子信息、自动化等相关专业（材料、物理方向有一定编程经验者也欢迎）；
- 熟悉Python，掌握至少一种深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）；
- 对计算机视觉有基本了解，熟悉常见图像处理任务（如分类、检测、分割等）；
- 有良好的代码能力和工程实践能力，熟悉常用的数据处理与可视化工具；
- 每周至少实习3天，持续时间不少于3个月（时间灵活可商议）。
加分项：
- 有显微图像处理、医学图像或生物图像处理经验；
- 有Transformer、Diffusion、GAN等新一代视觉模型研发经验。