学历要求： 大学本科及以上
实习时长： 至少6个月，实习地点北京
岗位职责：
参与研究院多模态生成与识别方向的核心算法研发工作，包括前沿技术调研、算法设计、实验验证与系统落地，主要包含以下方向：

与多模态团队紧密合作，优化生成与识别效果，提升模型在复杂场景下的性能与泛化能力。
探索先进的多模态架构、训练方法与推理优化技术，将前沿研究成果快速应用到实际系统中。
参与算法稳定性、鲁棒性建设，开展消融实验与问题诊断，推动相关技术在学术与产业中的落地。
积极参与国内外顶级竞赛（如CVPR、NeurIPS、ICCV相关赛道等），并有机会参与高水平论文撰写与发表。

岗位基本要求：

计算机、人工智能、电子工程、数学或相关专业本科及以上学历；
熟悉Python开发，具备PyTorch深度学习框架使用经验，扎实的算法与数据结构基础，编程风格良好；
良好的学习能力和研究热情，对多模态（图像、视频、文本、音频等）生成与识别方向有浓厚兴趣；
具备较强的动手能力和实验调试能力，能够独立或协同完成研究任务。

具备以下条件者优先：

有编程竞赛（ACM、Kaggle、天池等）获奖经验，或在GitHub上有高质量开源项目贡献；
有论文阅读与复现经验、或已发表过相关领域论文者；
能够长时间实习（如实习时长达9-12个月者优先）；
具备较强的中英文文献阅读与写作能力。

岗位亮点：

直接参与北京通用人工智能研究院多模态前沿方向研究，有机会接触和贡献顶尖通用人工智能技术。
充足的算力支持与数据资源，可参与高水平学术竞赛与论文发表，显著提升研究能力与简历含金量。
导师制培养，组内氛围开放包容，资深工程师和研究员手把手指导，提供从算法研究到工程落地的完整训练。
表现优秀者可获得正式offer及论文共同署名机会，过去实习生多有在顶级会议发表成果并留院/进入头部企业的案例。

简历投递方式：
请将简历投递至 hujuewen@bigai.ai（标题请包含“多模态算法实习生简历+姓名+学校+实习时长”，方便我们及时查收）。

附加说明：
研究院组内科研氛围浓厚，导师资源优质，面试注重基础与潜力，整体氛围轻松且高效。
特别欢迎对多模态生成（图像/视频生成、AIGC等）与识别（多模态理解、检索等）方向有热情、能长期实习的同学加入！期待与您一起推动通用人工智能技术发展。

希望同学们继续关注，长期招聘！