负责app上通用场景下的多模态问答的算法能力建设，持续推进模型效果和应用场景落地，核心专注于提升 VQA Agent 在复杂视觉场景下的准确率，具体职责包括： 1、多模态planner的优化&探索，主要负责在复杂多轮/多模场景下的意图理解、路径规划、ToolUse、反思纠错等能力的建设，以及探索Agentic RL在复杂长程路径规划场景下的应用&创新； 2、VLM后训练技术探索&落地，包括不限于SFT/RLVR/RLHF等训练范式，以及如RFT的循环迭代机制，提升模型在多轮对话、RA引用、指令遵循、用户偏好等方面的能力； 3、建设完备的算法迭代体系，包括自动化数据飞轮流程以及数据合成体系，模拟真实用户的复杂多轮搜索需求，构建包括CoT、ToolUse及Reflection路径在内的高质量训练数据集，同时设计高可用的自动化评测体系以及建设对应完备的Benchmark；

1、计算机科学、人工智能、数学、电子信息等相关专业硕士及以上学历； 2、有扎实的深度学习基础，基本工具（python/pytorch）熟练使用，熟悉业界前沿模型架构&技术； 3、具有VLM Post-Training、Agentic RL相关的理论功底和实践经验； 4、优秀的逻辑思维和创新意识，对技术充满热情，接受挑战&持续学习；