岗位职责1.负责OCR相关大模型（如文本检测、识别、结构化理解、多模态等方向）的算法研发、优化及落地应用。2.跟踪学术界与工业界OCR领域的前沿技术（如Transformer-based模型、端到端系统、多语言支持等），推动技术迭代。3.针对复杂场景（如低质量图像、多语言、手写体、表格、票据等）设计高效的OCR解决方案。4.参与大模型训练与调优（包括数据构建、分布式训练、模型压缩、推理加速等）。5.与工程团队合作，实现算法的高效部署，满足性能、精度和稳定性要求。6.输出技术专利、论文或开源项目，提升团队技术影响力。岗位要求1.计算机、数学、电子工程等相关专业硕士及以上学历，3年以上OCR或深度学习研发经验。2.精通OCR领域核心技术（如CNN/Transformer、CRNN、Attention-based模型、DBNet等），熟悉主流框架（PaddleOCR、MMOCR等）。3.熟悉大模型技术栈（如LLM、多模态模型训练、****优化、LoRA微调等），有实际项目经验者优先。4.扎实的编程能力（Python/C++），熟练使用PyTorch/TensorFlow，熟悉分布式训练和性能优化。5.具备较强的论文复现能力，能快速验证新算法的有效性。加分项6.在ICDAR、CVPR等会议发表过OCR相关论文，或有开源项目贡献。7.熟悉文档结构化、信息抽取（如LayoutLM、Donut等模型）。8.有海量数据训练或超大模型（10B+参数量）优化经验。9.熟悉模型量化、剪枝、ONNX/TensorRT部署等工程化技术。