岗位职责：
1、算法开发：研发机器人情感计算算法（情绪识别/情感对话生成），优化多模态输入（语音/表情/生理信号）的融合策略，提升交互自然度与场景适应性。
2、部署与优化：完成情感大模型在机器人端芯片的轻量化部署，应用动态剪枝/量化感知训练等技术，平衡计算资源与实时性需求。
3、场景验证：设计居家情感交互测试用例（如高噪声/多人场景），分析用户反馈数据，迭代模型鲁棒性与个性化响应能力。
4、量产落地：协同测试团队制定验证标准，解决场景下的模型问题，确保功能通过SOP验收。
5、技术预研：探索小样本情感迁移学习、跨文化情感理解等前沿方向，输出技术原型与商业化落地路径分析。
6、跨团队协作：与HMI设计、用户研究团队共建情感交互指标体系，推动技术方案与用户体验目标对齐。
任职要求：
1、硕士及以上学历，AI/NLP/人机交互等/心理学交叉背景，3年以上情感计算项目经验，具备IoT场景落地案例者优先。
2、紧跟情感计算项目前沿进展，精通情感大模型（如AffectiveGPT）微调与部署，熟悉对话管理、情绪迁移学习等技术，掌握HuggingFace/DeepSpeed等工具链。
3、专业知识：深入理解情感计算理论（如Ekman模型/PAD维度），熟悉心理学实验设计，具备多模态数据标注与评估经验。
4、熟练优化Python/C++推理管线，掌握TensorRT/ONNX运行时加速，能解决嵌入式环境下的内存泄漏与并发冲突问题。

岗位职责：
1.主导生物信息大模型的全流程研发，整合多组学生物信息数据库。
2.对大模型架构进行设计，模型训练、优化、评测和部署。
3.跟踪国内外最新的研究动向，凝练前沿领域技术的特色与优势。
4.与团队成员紧密协作，以大科研目标完成成果落地。

任职要求：
1.计算生物、生物信息、人工智能等数据科学等相关专业的博士研究生以上学历；
2.有生命多组学领域数据分析算法经验优先；有CNS系列期刊或TOP期刊论文发表经验优先；
3.多模态AI大模型经验优先，3年以上计算生物学科研项目经验，有基因大模型的训练、调优、推理部署经验优先；强化学习经验者优先； 
4.持续自主学习能力和高效的工作习惯，能够快速融入团队，领导团队，有积极主动的沟通能力和毅力。有1年以上领导团队经验，跨部门合作经验优先。