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Contemporary Amperex Technology · 宁德市, 福建, 中国

# 多模态Mllm算法工程师

宁德市, 福建, 中国 

Listed on Contemporary Amperex Technology’s official careers site. Listed as of October 19, 2026. Check that it is still open and apply there.
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## Job description

### 多模态质检算法研发
- ①图文联合缺陷检测：利用视觉-语言模型（如 LLaVA、Qwen-VL）直接输出缺陷类别、位置及严重程度。②少样本 / 零样本缺陷适配：通过文本 prompt 定义新缺陷类型，无需大量标注样本即可快速部署新产线或新缺陷检测。③ 缺陷根因分析：基于多模态大模型的推理能力，结合图像和上下文文本（如工艺参数、操作记录），自动生成缺陷可能原因及改进建议。

### 模型微调与多模态融合优化
- 采用 LoRA、QLoRA、Adapter 等高效微调技术，适配小样本质检数据。设计多模态融合模块（如跨注意力、特征对齐），将视觉特征与文本 prompt 深度融合，提升缺陷细粒度识别能力。

### 前沿技术探索与落地
- 持续跟进CVPR、ICML、ECCV、ICCV等顶会前沿论文，探索视觉-语言模型在质检中的可解释性、增量学习、多模态检索增强（RAG）等前沿方向，并快速转化为工程能力。

### 跨团队协作与问题攻坚
- 与产线工艺团队配合，设计成像方案与数据采集策略。负责线上模型漂移监测、误检/漏检根因分析；通过多模态 prompt 调优或主动学习快速迭代模型。编写技术方案、质检模型评估报告及部署运维手册。

### 任职资格

计算机视觉、人工智能、自动化等相关专业硕士及以上学历；有高质量多模态质检项目经验的优秀本科生可放宽。 专业技能要求

### 基础理论
- 扎实的计算机视觉（目标检测、分割、异常检测）与多模态学习基础（CLIP、ALBEF、Flamingo 等架构原理）。

### 编程与工具
- 熟练使用 Python；掌握 C++/CUDA 优先；熟悉 OpenCV、PyTorch、HuggingFace Transformers等框架；熟悉 Linux、Docker、Git、MLflow 等工程化工具。

### 多模态大模型能力
- 熟悉至少一种主流多模态大模型（如 LLaVA、Qwen-VL、InternVL）的架构与微调方法。具备多模态数据构建经验。
- 能够高效阅读英文学术论文，可独立复现前沿SOTA算法；有Kaggle、COCO等视觉竞赛经历或顶会论文发表经验者优先。 综合素质要求 具备优秀的逻辑思维能力、问题攻坚能力与跨团队沟通协作能力，自驱力强，能够持续跟进计算机视觉前沿技术，主动完成技术迭代与能力提升。

## At a glance
- Posted by the employer: Not stated
- First seen by OpenNash: Oct 19, 2026
- Last checked: Oct 19, 2026
- Listed for: Under a day
- Location: 宁德市, 福建, 中国[Apply on Contemporary Amperex Technology’s careers site →](https://app.mokahr.com/social-recruitment/catlhr/98098#/job/032bd6ed-e0e1-46aa-b6f4-f9b36a239e08)

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