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公开岗位资料

大模型系统优化工程师

第四范式北京、上海

先看关键条件

地点
北京、上海
团队
硬核技术研发部
雇佣形式
未确认
招聘类型
社招

尚未披露:薪资、雇主申请截止时间

来源与已知信息

来源显示在招 · 最近观察 2026-10-11

主题
未确认
公司
第四范式 · 有来源依据 · 完整性未确认
工作方式
未确认
来源类型
官方岗位页 · 有来源依据 · 完整性未确认
公司类型
未确认
招聘类型
未确认
远程范围
未确认
职能
开发 · 推测 · 完整性未确认
业务 / 团队
未确认
地域
北京、上海 · 有来源依据
雇佣形式
未确认
岗位与 AI 的关系
直接研发/交付AI · 推测 · 完整性未确认
公司 AI 属性
未确认
招聘状态
来源显示在招 · 有来源依据

未确认的信息按当前来源保留,后续有新资料时更新。

申请路径与记录

投递在官方渠道完成,完整外部回执留在本人工作区;已登录时,通过 CLI 明确记录的选择、本人自报投递和渠道观察三类最小事件默认上报平台。浏览或保存岗位不会触发上报,外部投递不会出现在“我的申请”里。

来源岗位原文

工作职责

面向企业级机器学习和生成式人工智能应用,负责推理框架研发、性能优化及国产信创硬件适配优化,具体包括但不限于:

- 负责大模型推理框架的开发与优化,提升推理性能、资源利用率和系统稳定性;
- 面向国产信创卡、GPU 及其他异构硬件平台,开展推理框架适配、移植和优化工作;
- 结合业务场景,进行软硬件协同优化,降低推理成本,提升部署和交付效率;
- 参与生成式人工智能相关基础组件和解决方案的研发与落地。

岗位要求
- 熟练掌握至少一种编程语言,如 C++ / Java / Python,并有较大规模项目开发经验;
- 扎实掌握数据结构、算法、操作系统、数据库等计算机基础知识,了解并行计算或分布式计算;
- 对推理框架、系统优化和企业级 AI 基础设施研发感兴趣,具备较强的问题分析和技术钻研能力。

加分项
- 有推理框架、异构计算、国产 AI 芯片适配、操作系统/数据库内核、存储或分布式计算相关经验;
- 有较强的开源项目贡献、竞赛成绩,或相关高水平论文成果;

认识这家公司 / 团队

第四范式

上市公司

企业AI平台、Sage AIOS、生成式AI与推理基础设施

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第四范式上海未知

上海-算法实习生

来源显示在招 · 最近观察 2026-10-11

岗位职责: •参与相关机器学习、强化学习等模型的研发、设计、训练调优和部署等工作,配合工程团队产出企业级的算法产品; •将机器学习、强化学习领域的算法应用于实际场景,解决真实业务问题; •将实践中的创新点以Github Repo/Paper/Tech Report等形式开源。 岗位要求: •本科及以上学历,熟悉机器学习、深度学习、数据挖掘、强化学习等方向之一; •具备良好的编程能力,熟练掌握python/C++等编程语言,优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性的问题充满激情; •掌握以下任一技术方向对应的算法:AutoML,强化学习、迁移学习,对抗学习,凸优化,搜索,推荐,图神经网络,知识图谱等; •较强的算法实现能力,熟悉深度学习平台,pytorch最佳。 加分项: •有较强的代码能力优先,有各类竞赛获奖经历(如kaggle,天池、DF、DC等比赛平台)、有过ACM等编程竞赛经历,或代码开源在github上并有较大影响; •在ICML/NeurIPS/ICLR/KDD/WebConf/AAAI/IJCAI等国际顶级会议或期刊上发表过论文者优先; •在大模型多模态领域有相关技术经验或竞赛经验。

第四范式未知算法

强化学习算法实习生

招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-11

【工作职责】: 1.使用领先的强化学习技术提供实际问题的优化方法和解决方案; 2.对实际问题进行抽象,设计开发强化学习组件,降低解决方案的实现复杂度; 3.创造更有价值的强化学习产品,通过技术创新推动产品提升或客户业务增长。 【任职要求】: 1.良好的数据结构、算法基础,熟悉Linux基本操作; 2.熟练掌握Python,C++等一种常用编程语言; 3.熟悉强化学习(包括深度强化学习)算法原理,有充足的强化学习实践经验; 4.有较强的业务理解能力与学习能力,与人沟通积极主动。 加分项: 1.有供应链或物流优化的相关经历 2.熟悉运筹优化算法; 3.参加知名编程比赛如ACM/ICPC并取得优异名次; 4.在GitHub等平台上创建有影响力的开源项目或成为其核心开发者; 5.在国际顶级人工智能、计算机体系结构与系统会议或期刊上发表过强化学习相关论文;