工作职责：
1. 负责智慧渔业多模态大模型系统方案设计，围绕水面相机、双目相机、声呐水质等多源数据开展模型研发与集成；
2. 负责鱼群品种识别、数量估计、体重/规格估计、摄食状态识别、异常行为识别等算法模型的设计、训练、优化与评估；
3. 负责构建多模态训练数据集，包括视频、图像、双目深度、声纳回波、投喂记录、环境与养殖生产数据等数据的采集规范、清洗、标注、对齐与管理；
4. 负责多模态信息融合算法研发，实现单一模态缺失或质量下降情况下的稳定识别与鲁棒决策；
5. 负责结合专家系统、规则引擎或状态机，建立鱼类摄食状态判断、投喂量推荐、风险预警和趋势预测模型，降低大模型幻觉对实际投喂控制的影响；
6. 负责模型训练、微调、推理部署和性能优化，支持模型在边缘设备、服务器或海上养殖现场环境中的测试与应用；
7. 负责编写算法设计文档、数据集说明文档、模型评估报告和项目技术资料，协助完成项目申报、验收和成果转化。
任职资格：
1. 人工智能、计算机视觉、机器学习、控制工程、水声工程、海洋信息工程、计算机科学等相关专业，硕士及以上学历优先；
2. 熟悉深度学习、多模态学习、大模型微调、目标检测、图像分割、行为识别、时序预测等相关技术，具备实际项目经验者优先；
3. 熟悉 PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架，熟练使用 Python，具备良好的数据处理、模型训练和工程实现能力；
4. 具有视频图像、双目视觉、声纳、水下机器人、水产养殖智能化、智能投喂等相关研发经验者优先；
5. 熟悉多模态数据采集、时间同步、数据标注、数据集构建和模型评估流程，能够独立设计数据规范和实验方案；
6. 了解 RAG、专家系统、规则引擎、置信度评估、安全约束等方法，能够针对大模型幻觉和误判风险设计可靠的控制策略；
7. 具备较强的工程落地能力、文档撰写能力和团队协作能力，能够适应海上或养殖现场测试环境。
研发方向：
智慧渔业多模态感知与决策；水面视觉、双目视觉、声纳数据融合；鱼群行为识别、智能投喂与预警预测