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1、负责 PE Model、Caption Model、Reward Model 三类 VLM 的训练与优化，基于千卡级算力进行大规模模型训练，探索 SFT、RL、Agentic RL 等训练方法，持续提升模型在视频理解、视频描述和视频质量评价等任务上的能力，训练业界 SOTA 的视频理解 VLM 和流式视频理解 VLM； 2、负责 VLM Agent 的设计与训练，探索 VLM 在复杂视频理解任务中的 Agent 化能力，包括任务规划、工具调用、多轮推理、长视频分析等，结合 Agentic RL 等方法提升模型复杂任务的自主推理与问题解决能力； 3、负责三类 VLM 的训练数据构建与优化，针对视频理解、视频描述、视频质量评价等任务，通过规则匹配、自动化方法及外包标注团队进行数据筛选、标注和质检，持续提升训练数据的规模与质量，并探索适用于 Agentic RL 的训练数据与反馈信号构建方法； 4、负责三类 VLM 的 Benchmark 构建与迭代，设计评测任务、评测数据和评价指标，建立完善的模型评测体系，通过 Benchmark 定位模型能力短板，指导模型训练、数据和 Agent 策略迭代； 5、负责 PE Model、Caption Model、Reward Model 的 System Prompt、推理策略及使用方案优化，根据模型能力和具体任务持续调整 Prompt 与推理策略，探索 VLM Agent 的任务规划、工具调用和多步推理策略，充分挖掘模型能力； 6、围绕模型训练效果建立「数据 → 训练 → Agent → 评测 → 优化」闭环，持续探索视频理解 VLM 的 Scaling、RL 和 Agentic RL 等方向，推动模型能力达到业界领先水平。
1、专业：计算机、人工智能、软件工程、电子信息等相关专业； 2、VLM训练经验：具备 VLM/LLM 的大规模训练经验，熟悉 SFT、RL 等训练方法，理解数据、训练策略与模型能力之间的关系；有视频理解、多模态大模型训练经验者优先； 3、Agent / RL 能力：了解或具备 VLM Agent、Agentic RL、RLHF、RLAIF、Reward Model 等相关经验，理解 Agent 训练、奖励设计、轨迹采样和策略优化等基本方法；有实际 Agent 训练或复杂推理任务优化经验者优先； 4、模型优化能力：熟悉 VLM 的训练与推理流程，具备较强的模型效果分析和问题定位能力；有 PE Model、Caption Model、Reward Model 相关经验者优先； 5、数据与评测能力：具备 VLM 数据构建、数据标注、数据质检或 Benchmark 构建经验，能够从模型效果出发反向分析数据问题并设计针对性的优化方案； 6、其他加分项：有顶会论文；熟悉主流 VLM、强化学习、Agent、视频理解模型及视频生成模型，对 VLM Scaling、RL、Agentic RL 等方向有深入理解，并具备较强的独立研究和问题分析能力。
