招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
参与底盘电控AI平台的前后端开发，完成模块设计、编码、联调与上线迭代。
负责平台后端接口（Spring Boot / RESTful）与前端页面（Vue / React）的开发与维护。
参与数据库表结构设计与SQL编写，完成日常数据读写及查询优化。
参与智能体（AI Agent）搭建、知识库与向量检索等AI应用功能的开发与落地。
结合底盘电控实际业务场景与工作流，推动AI能力在电控开发、测试、诊断等环节的业务落地。
配合项目开发、测试、上线及后续迭代，及时反馈任务进展。
任职要求
计算机、软件工程、人工智能、数据科学、电子信息、自动化等相关专业在读，可实习3个月及以上。
扎实掌握 Java / C++ / Python 至少一门语言，具备数据结构、算法、计算机网络、操作系统及面向对象基础。
了解 Vue 或 React 前端技术；具备 Java / Spring Boot、RESTful 接口等后端开发基础，有完整前后端项目经验者优先。
熟悉 MySQL，能编写日常SQL，了解表结构设计、索引及基本查询优化；熟悉 Redis、RabbitMQ 等中间件者优先。
了解大模型API调用、Prompt Engineering、RAG、向量检索、文档解析或AI Agent等技术，有AI应用开发实践者优先。
熟悉 HTTP、JSON、Git 等基本工具与规范，能进行前后端联调与问题定位。
具备主动学习能力、较强的问题分析与独立解决能力，沟通协作良好，有责任意识。
加分项
有编程竞赛、开源项目、个人项目、科研项目或软件开发实习经历。
有 GitHub / Gitee 代码仓库或可展示的项目作品。
有 Docker / Linux 使用经验。
对汽车电子、底盘电控（制动、转向、悬架等）或整车电子电气架构有兴趣或了解者优先。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、跟进视觉大模型前沿技术动态，开展行业技术调研、方向探索与算法可行性验证；
2、负责手机相机影像核心功能的方案定义、算法设计、模型研发与持续迭代优化；
3、推进前沿技术向相机端侧功能落地，支撑旗舰机型量产交付，完成技术能力商业化落地与价值转化；
4、参与研发体系、训练推理框架、数据平台及工程基建的搭建与优化，提升整体研发效率；
5、沉淀核心技术与创新成果，推动技术学术化输出，产出高价值、行业级科研成果与技术专利。
任职要求
1、学历与专业：计算机、人工智能等相关专业博士学历；研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别、深度学习、视觉大模型、多模态模型等；
2、大模型能力：精通大模型训练范式与开发流程，对大模型预训练、后训练、强化学习（RLHF/RL）、Agent体系等具备深入理解与成熟项目经验；
3、影像算法背景：具备扎实的手机影像知识，熟悉基础画质、场景理解等核心模块；了解 ISP 流程与图像后处理算法，包括但不限于去噪、超分辨率、HDR、人像虚化（Bokeh）等；
4、模型与工程能力：熟练使用 PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架；深入理解 Stable Diffusion、FLUX 等主流视觉大模型及多模态模型；精通模型蒸馏、剪枝、量化等小型化与端侧优化技术；
5、开发基础：熟练掌握 C/C++、Python 编程语言；熟悉 Linux 开发环境，能熟练使用 Git、CMake 等工程化工具；
6、加分项：具备传统计算机视觉理论与实践经验优先；在 CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS 等顶会或顶刊发表论文者优先；在国际权威算法竞赛中取得优异成绩者优先。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、跟进视觉大模型前沿技术动态，开展行业技术调研、方向探索与算法可行性验证；
2、负责手机相机影像核心功能的方案定义、算法设计、模型研发与持续迭代优化；
3、推进前沿技术向相机端侧功能落地，支撑旗舰机型量产交付，完成技术能力商业化落地与价值转化；
4、参与研发体系、训练推理框架、数据平台及工程基建的搭建与优化，提升整体研发效率；
5、沉淀核心技术与创新成果，推动技术学术化输出，产出高价值、行业级科研成果与技术专利。
任职要求
1、学历与专业：计算机、人工智能等相关专业博士学历；研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别、深度学习、视觉大模型、多模态模型等；
2、大模型能力：精通大模型训练范式与开发流程，对大模型预训练、后训练、强化学习（RLHF/RL）、Agent体系等具备深入理解与成熟项目经验；
3、影像算法背景：具备扎实的手机影像知识，熟悉基础画质、场景理解等核心模块；了解 ISP 流程与图像后处理算法，包括但不限于去噪、超分辨率、HDR、人像虚化（Bokeh）等；
4、模型与工程能力：熟练使用 PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架；深入理解 Stable Diffusion、FLUX 等主流视觉大模型及多模态模型；精通模型蒸馏、剪枝、量化等小型化与端侧优化技术；
5、开发基础：熟练掌握 C/C++、Python 编程语言；熟悉 Linux 开发环境，能熟练使用 Git、CMake 等工程化工具；
6、加分项：具备传统计算机视觉理论与实践经验优先；在 CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS 等顶会或顶刊发表论文者优先；在国际权威算法竞赛中取得优异成绩者优先。
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1. AI Agent智能体人因机理研究：围绕大模型Agent“自主规划、主动服务、记忆迭代、行为决策”交互闭环，研究智能体拟人化行为边界、交互节奏、认知负荷特征、人机信任机制，解决Agent主动干预混乱、决策不可预期、多轮交互断层等核心人因问题。
2. 跨设备全场景协同人因研究：针对车载、穿戴、手机、家居多终端AI助手互联互通场景，研究跨端任务接续、状态同步、场景切换、设备优先级调度的人因规律，搭建多终端一致、低干扰、无缝流转的协同交互人因准则。
3. 多模态融合交互人因验证：针对语音、视觉、手势、情感感知、文本融合交互场景，开展用户行为实验、认知测评、场景模拟测试，量化分析多模态信息过载、注意力分配、交互歧义、误触发等人因痛点，输出可落地的交互优化方案。
4. 拟人化AI交互体验体系搭建：研究AI助手人格一致性、情绪共情、交互礼仪、场景化适配机制，平衡AI智能性、拟人自然度、人机可控性与认知安全性，构建适配消费电子全场景的拟人化交互人因范式。
5. 研究成果沉淀：独立负责专项课题研究，输出人因实验报告、体验规范、技术白皮书，支持专利、学术论文、行业标准沉淀，助力公司前沿AI交互体验体系搭建。
任职要求
1. 学历背景：在读博士优先，优秀硕士可酌情考虑；人因工程、工程心理学、认知心理学、人机交互（HCI）、工业工程、认知科学等相关专业。
2. 能力基础：具备扎实的认知人因、人机工效、用户行为研究理论功底，熟练掌握实验设计、量化数据分析、用户测评、人因风险研判等研究方法，有独立开展科研课题的能力。
3. 方向匹配：对AI Agent智能体、大模型人机交互、多模态交互、跨设备协同、拟人化情感交互任意方向有研究积累或浓厚研究兴趣。
4. 综合素质：逻辑严谨、科研执行力强，善于拆解前沿交互问题，能够将学术理论与工业产品场景结合，愿意长期深耕AI人机人因领域。
5. 加分项：有人机交互、智能座舱、AI助手相关课题/项目经验；有相关论文、专利、会议汇报经历；熟练掌握眼动、生理信号、行为数据采集分析工具。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1.AI 赋能战略规划与落地推进：聚焦 AI + 材料、AI + 汽车等核心赛道，制定技术赋能路线图与关键里程碑，推动 LLM、AI Agent 等前沿技术从能力验证走向规模化业务落地，实现可量化的价值交付
2.技术价值叙事与生态影响力建设：将团队技术突破转化为业务方可感知的价值语言，打造标杆用户案例，策划技术分享与成果展示，拓展集团内外种子用户并推动产品规模化采纳
3.产品全生命周期管理与用户成功体系搭建：主导 AI 产品从 0 到 1 的完整生命周期，识别冷启动关键卡点并推动持续迭代，确保技术成果落地为用户可用、好用的产品能力
4.跨团队协同与研发节奏管理：对齐算法、工程与业务团队的技术愿景，拆解攻坚任务、协调内外部资源，破解跨域协作瓶颈，保障创新项目按计划从原型验证走向工程化交付
5.价值度量与知识沉淀：建立 AI 赋能成效的量化评估体系，定期输出进展复盘与价值报告，推动项目经验与方法论的标准化沉淀，实现成效可追踪、可复用、可传播
任职要求
1.具备 AI 产品从 0 到 1 的落地经验，能独立主导大模型、AI Agent 等技术在汽车研发 / 生产 / 运营或材料研发等场景的赋能项目，有相关成功案例者优先。
2.具备敏锐的行业洞察与商业判断，能精准识别汽车智能化、AI for Science 等领域的技术趋势与业务痛点，通过数据驱动验证产品价值，逻辑分析能力突出。
3.具备极强的项目推动力与 Owner 意识，跨团队沟通协调能力出色，能高效整合多方资源，主导复杂场景下 AI 产品从需求定义到落地交付的全流程。
4.具备产品运营与品牌传播意识，能精准传递 AI 赋能产业的核心价值，对前沿技术与行业应用有强烈热情，学习能力与适应力强。
5.认同并践行 AI 驱动的科研与工作新范式，勇于突破传统边界，具备颠覆式创新思维与抗压能力。
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、负责汽车配件后端研发工作，包括需求沟通，及功能设计与开发等；
2、和产品、测试、运营进行密切沟通，能够根据需求提出合理技术方案；
3、负责服务端的架构设计和开发、维护和升级；
4、参与老项目梳理和改造；
5、技术预研和技术难点攻关，保障系统性能、可用性、扩展性、伸缩性、安全性
任职要求
1，计算机相关专业本科及以上学历，拥有7年以上后端开发经验；
2，有AI实际应用经验，包括AICoding、AIOPS、AI工作提效等；
3、具备扎实的Java编程基础，熟悉常用的算法、数据结构、设计模式的应用，熟悉Spring-Boot、Dubbo、MyBatis等常用框架原理，对Redis、RocketMQ、MySQL等常用中间件有丰富使用经验；
4，参与过高并发或高可用系统设计与开发，能够从架构和细节分析解决系统问题和瓶颈；
5，深刻理解企业应用设计模式，有大型分布式系统设计开发经验，有架构经验，有领域驱动经验；
6，有强烈的上进心，团队沟通协作能力出色；
7，有Agent设计和实现经验者优先，有AICoding背景下复杂系统设计或重构经验者优先，有高可用性、高扩展性系统维护和升级经验者优先。
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、负责车载电源供应商软件研发管控，覆盖全流程节点评审；
2、参与需求定义、软件设计评审、过程审核及样件验收，把控供应商交付质量；
3、运用FMEA、FTA工具进行失效分析与问题闭环管理；
4、主导基于ISO 26262、ASPICE等标准的软件合规性评估，审核供应商测试报告；
5、将AI应用于FMEA智能辅助分析、测试报告智能审核、供应商风险预警等核心流程；
6、搭建供应商管理知识库与AI工具，将专家经验结构化、可复用化，缓解专家资源瓶颈；
7、探索大模型在需求分析、文档生成、智能问答等场景的落地。
任职要求
1、电力电子与电力传动、电气工程、自动控制、汽车电子等相关专业博士；
2、扎实的电力电子功底：深入理解PFC、LLC、DAB等拓扑及软开关技术，熟悉SiC/IGBT等功率器件特性与失效模式；
3、了解嵌入式软件架构（AUTOSAR CP）、CAN通信、功能安全（ISO 26262）基本原理；
4、熟练掌握Matlab/Simulink，有数字电源开发调试经验者优先；
5、熟练掌握Python及常用机器学习/深度学习框架（PyTorch/TensorFlow等）；
6、有将AI应用于工程问题的实际经验（故障诊断、寿命预测、知识图谱、NLP等均可）。
7、优秀的逻辑分析与结构化表达能力，善于跨部门沟通；
8、有创新意识，能主动识别流程痛点并推动改进；
9、有车载电源（OBC/DCDC）或功能安全（ISO 26262）/ASPICE相关项目经验；
10、有AI Agent、RAG、大模型应用开发经验；
11、发表过电力电子或AI方向高水平学术论文。
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、多模态数据建模与表征学习：构建涵盖用户生理信号（如心率、呼吸）、运动数据（如步频、速度）与生活作息的多模态数据体系，开展数据清洗、对齐与标准化处理，设计面向时序与多模态融合的表征学习方法，支撑大模型训练与跨模态理解能力提升；
2、领域大模型设计与训练：基于运动健康领域知识，设计融合时序建模与语义理解能力的预训练大模型，探索多模态融合与个体长期建模方法，支持健康状态刻画、行为理解与意图识别，并参与模型架构与训练策略优化；
3、健康状态分析与趋势预测：构建面向个体的健康评估与发展趋势预测模型，实现对当前生理状态的精准分析及中短期风险预警，推动从指标计算向健康理解与推理的建模范式升级；
4、Agent系统设计与实现：基于大模型构建运动健康智能体，设计具备规划（Planning）、记忆（Memory）与工具调用（Tool Use）能力的决策机制，支持多轮交互与动态决策，实现从被动分析向主动健康管理的能力演进；
5、个性化干预与建议生成：结合大模型推理能力与领域知识库，构建多维度个性化运动健康建议生成机制，覆盖运动计划、恢复策略与生活方式调优，提升建议的科学性与可执行性；
6、系统集成与端云协同优化：完成运动健康AI助手系统集成，设计端侧与云侧协同推理方案，优化模型在可穿戴设备上的部署效率与性能表现，并通过真实用户数据进行效果验证与持续迭代。
任职要求
1、博士学历，人工智能、机器学习、生物医学工程、电子工程、运动科学等相关专业；
2、熟悉大模型构建与训练，具备多模态建模、时间序列分析等经验，理解预训练、对齐与推理等基础原理；
3、具备Agent系统或复杂AI系统设计能力，理解规划（Planning）、记忆（Memory）、工具调用（Tool Use）等机制，能够支持多轮决策与系统实现；
4、具备扎实的算法与工程能力，能够独立完成从数据建模、模型设计、训练优化到部署验证的完整流程，具备良好的编程能力（Python/C++等）；
5、具备跨领域建模能力，能够将运动健康、生理信号等领域知识与AI方法深度融合，提升模型专业性与应用价值；
6、具备系统与架构意识，了解端云协同推理或模型部署优化方法，有可穿戴或资源受限环境下模型落地经验者优先。
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1. 深入理解自研芯片架构、指令集及性能瓶颈，开展面向业务场景的芯片亲和性算法设计与优化 。
2. 结合人车家等业务场景研究并实现前沿的模型优化、量化等技术 ，并针对目标芯片进行定制化适配与验证，并形成指导下一代芯片设计的算法输入 。
3. 探索并应用AI Agent等新范式开发与优化面向自研芯片的高性能AI Infra框架、编译器、算子库及运行时系统等系统软件。
4. 参与构建从算法模型到芯片部署的完整工具链、性能分析平台与自动化优化流程 。
任职要求
1. 算法与优化能力： 对主流神经网络模型（CNN, Transformer等）有深刻理解，有模型压缩（剪枝、量化、蒸馏）、神经网络架构搜索（NAS）或轻量化网络设计等研究或实践经验。
2.芯片与AI Infra能力： 熟悉至少一种处理器架构（CPU/GPU/NPU/DSP）的微架构特性，了解并行计算模型；具备AI编译器开发（如TVM, MLIR）、算子优化（如CUDA Kernel, Triton, TileLang等，有利用AI Agent新范式研发Kernel经验者将获特别青睐 ）、AI Infra框架开发或在特定硬件上进行深度性能调优的经验。
3. 系统与部署能力： 熟悉模型推理全流程（图优化、编译优化、内存管理等），有在边缘端或车载平台部署优化复杂模型的经验者优先。
4. 核心软性特质： 具备极强的好奇心、自驱力与跨界沟通能力 ，能够主动连接算法、AI Infra、芯片等多个领域的技术专家，高效协作推动复杂问题解决。
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1. 深入理解自研芯片架构、指令集及性能瓶颈，开展面向业务场景的芯片亲和性算法设计与优化 。
2. 结合人车家等业务场景研究并实现前沿的模型优化、量化等技术 ，并针对目标芯片进行定制化适配与验证，并形成指导下一代芯片设计的算法输入 。
3. 探索并应用AI Agent等新范式开发与优化面向自研芯片的高性能AI Infra框架、编译器、算子库及运行时系统等系统软件。
4. 参与构建从算法模型到芯片部署的完整工具链、性能分析平台与自动化优化流程 。
任职要求
1. 算法与优化能力： 对主流神经网络模型（CNN, Transformer等）有深刻理解，有模型压缩（剪枝、量化、蒸馏）、神经网络架构搜索（NAS）或轻量化网络设计等研究或实践经验。
2.芯片与AI Infra能力： 熟悉至少一种处理器架构（CPU/GPU/NPU/DSP）的微架构特性，了解并行计算模型；具备AI编译器开发（如TVM, MLIR）、算子优化（如CUDA Kernel, Triton, TileLang等，有利用AI Agent新范式研发Kernel经验者将获特别青睐 ）、AI Infra框架开发或在特定硬件上进行深度性能调优的经验。
3. 系统与部署能力： 熟悉模型推理全流程（图优化、编译优化、内存管理等），有在边缘端或车载平台部署优化复杂模型的经验者优先。
4. 核心软性特质： 具备极强的好奇心、自驱力与跨界沟通能力 ，能够主动连接算法、AI Infra、芯片等多个领域的技术专家，高效协作推动复杂问题解决。
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1. 协助开发面向 IoT 场景的 Agent 能力，包括任务拆解、工具调用、结果汇总与异常处理。
2. 协助构建 Agent 工作流（如 ReAct / Plan-Execute），配合完成设备控制、状态查询、知识问答等场景的端到端联调。
3. 参与 Prompt 设计与迭代，协助完成 Agent 的效果评测与问题复盘，持续优化响应质量与稳定性。
4. 借助 AI 工具辅助编码，实现 IoT 场景相关功能开发，参与 AI 在 IoT 业务中的落地实践。
5. 协助维护 Java/Python 相关后台接口，基于 Spring Boot 等框架实现基础服务逻辑，配合团队完成开发任务。
6. 了解并协助处理常规数据清洗与结构化任务，保障 Agent 输入数据质量（不以大数据平台开发为核心工作）。
任职要求
1. 在读本科生/研究生，计算机、电子信息、自动化等相关专业，能保证稳定实习时长（优先 3 个月及以上）。
2. 熟练掌握 Java、Python、Golang 等至少一种编程语言，具备良好的工程编码习惯。
3. 对 LLM/Agent 应用开发有兴趣，了解函数调用（Tool Calling）、工作流编排或多轮对话管理者优先。
4. 具备基础的 Prompt 编写与调试能力，了解评测集构建、效果评估与迭代优化方法者优先。
5. 了解 IoT 基本概念、架构及核心通信协议（如 MQTT、CoAP），有 IoT 设备或平台使用经验者优先。
6. 熟悉数据库基础与 SQL 操作，能完成常见数据查询与分析。
7. 大数据相关经验（如 Hadoop、Spark）为加分项，不作为硬性要求。
8. 具备较强学习能力和自我驱动力，逻辑清晰，工作认真负责，有良好的沟通协作能力。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、负责代码智能体（Coding Agent）系统全流程研发：数据构建（代码语料清洗、代码/对话/工具轨迹标注）、预训练/持续预训练、指令微调（SFT）与后训练（DPO/ORPO/RLHF/RLAIF），在 HumanEval、MBPP、SWE-bench、RepoBench 等基准及业务集上达成目标。
2、基于主流 Agents 框架（LangChain、AutoGen、Agno 等）搭建具备规划、工具调用、记忆与多步推理能力的多代理系统，落地代码生成、调试与单测生成、仓库级理解、自动修复、PR 评审与CI修复等核心场景。
3、以 MCP（Model Context Protocol）为核心构建工具生态：设计与实现 MCP servers/tools，标准化接入代码搜索、编译/运行、CI/CD、Issue/PR、知识库与内部服务；支持安全沙箱执行与资源隔离，提升可观测与可维护性。
4、设计并优化 ReAct/Plan-Act/Tree-of-Thought 等推理策略及函数调用，结合 RAG（向量/符号/结构化检索与代码图）实现大规模代码库检索增强，支持跨文件、跨仓库的复杂问题求解。
任职要求
1、计算机基础扎实，熟练使用 Python，至少掌握一门强类型语言（Go/Java/C++/Rust 优先）；熟悉 Git、Linux 与容器化开发。
2、熟悉主流 Agents 框架与范式：有 LangGraph/LangChain/AutoGen/LlamaIndex/CrewAI 之一的实战经验；理解 MCP 协议并能实现自定义 MCP 工具；熟悉 ReAct、RAG、Function Calling、Planner/Memory 等方法并能落地。
3、了解大模型训练与推理：可使用 PyTorch/DeepSpeed/Lightning/Colossal-AI 等完成 SFT/LoRA/QLoRA；理解后训练与对齐方法；熟悉 Transformers/vLLM/TGI 等高效推理与服务化。
4、具备良好的实验设计与问题定位能力，能分析 Agent 轨迹、工具失败率、检索召回与推理路径，提出可量化改进方案。
5、良好的沟通与团队协作能力，关注用户体验，能与产品/前端/平台协同推进落地。
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
工作职责
1. 负责 AI 漫剧创作平台后端系统设计与研发，建设覆盖剧本生成、角色设定、分镜创作、图片生成、视频生成等全链路 AI 工作流；
2. 负责 AI Workflow 编排能力建设，设计灵活、可扩展的任务调度、状态管理和流程执行框架，支撑复杂创作流程稳定运行；
3. 负责模型服务接入与统一管理，支持大语言模型、多模态模型、图片生成、视频生成等能力的集成与调度；
4. 建设高并发、高可用的任务系统，持续优化任务执行效率、资源调度能力及系统稳定性；
5. 参与平台基础能力建设，包括 Prompt 管理、模型路由、上下文管理、缓存、监控、日志及可观测体系；
6. 与客户端、产品团队协作，持续优化 AI 创作体验，推动新能力快速落地。
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机相关专业，5 年以上后端开发经验，具备扎实的 Java 基础；
2. 熟练掌握 Spring Boot、Spring Cloud 等主流开发框架，具备良好的系统设计能力；
3. 熟悉 MySQL、Redis、Kafka/RocketMQ 等常用中间件，具备高并发系统开发经验；
4. 熟悉分布式系统设计，理解服务治理、缓存、消息队列、异步任务等核心技术；
5. 对 AI 应用开发有浓厚兴趣，了解大语言模型、多模态模型及 AI Agent 基本原理；
6. 熟悉 AI Workflow、任务编排或 DAG 调度等相关架构，有复杂业务流程设计经验者优先；
7. 具备良好的工程化能力，能够抽象公共能力，持续优化系统架构及研发效率；
8. 责任心强，具备优秀的问题分析、跨团队沟通及项目推动能力。
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、研发下一代AI驱动的软件工程范式
- 构建面向移动端及嵌入式OS的智能编程系统，探索LLM在代码生成、架构设计、静态分析及测试用例生成等全流程的自治能力；
- 研发智能编程辅助系统，实现需求文档→技术方案→代码实现→测试验证的端到端闭环开发。
2、构建软件工程Agent体系架构
- 设计具有记忆、规划与工具调用能力的多智能体框架，实现复杂功能开发的自主决策与执行；
- 开发基于强化学习的Agent协作机制，优化代码质量、构建成功率等核心指标。
3、研发超大规模代码检索增强生成系统
- 设计高效的多粒度代码索引结构与语义检索框架，实现亿级代码片段的高精准召回与排序；
- 研发代码知识库与LLM深度融合的混合检索技术，提升复杂项目上下文理解与跨文件依赖分析能力。
4、微调和评估软件工程领域专用模型
- 针对IDE补全、对话等场景微调专用小参数大模型，提升代码生成率；
- 评估大模型在特定软件工程领域的能力，针对具体研发场景选择适合的模型。
5、前沿技术探索与专利布局
- 跟踪代码大模型、程序分析、AI软件工程等领域国际顶会（ICSE/PLDI/NeurIPS等）最新进展；
- 主导技术创新点的专利撰写与学术论文产出。
任职要求
1、计算机科学、软件工程、人工智能等相关领域博士；
2、研究方向与代码大模型、程序分析、AI软件工程强相关（需提供顶会论文或学位论文佐证）；
3、熟练掌握Transformer架构及大模型训练技术（预训练/微调/RLHF），有实际参与LLM研发经验；
4、精通Python/C++，具备大型代码库（10万行+）的工程实践或分析经验；
5、深入理解软件开发生命周期（需求分析→架构设计→测试部署）；
6、具备独立设计实验、量化评估模型性能的科研方法论；
7、对AI前沿技术有浓厚兴趣，具备优秀的快速学习能力和创新性思维；
8、熟悉程序分析（静态分析/符号执行）、编译器原理等基础理论；
9、对代码检索、知识图谱、Agent协作等至少一个方向有深入研究。
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1. 参与 AI-Native 平台产品的需求调研、竞品分析、用户访谈与场景梳理,洞察用户在 AI 应用构建、提效、协作等方面的真实需求。
2. 协助完成产品方案设计,包括功能规划、交互流程、原型设计、PRD 撰写及需求评审。
3. 跟进产品研发全流程,协调算法、研发等团队,推动需求高质量上线。
4. 参与大模型、Agent、Prompt 工程、工作流编排、知识库、数据分析等 AI 产品模块的设计与优化。
5. 关注产品上线后的使用数据、用户反馈和业务效果,持续推动产品迭代和体验优化。
6. 跟踪 AI 行业前沿趋势、优秀产品实践和技术演进,输出产品洞察和创新建议。
任职要求
1、本科及以上学历,计算机、人工智能、软件工程、信息管理等相关专业优先；
2、有AI产品、智能体平台、开发者工具、大模型、低代码/无代码平台等相关领域实习经验的优先；
3、具有良好的沟通能力、逻辑能力和产品设计能力,对数据敏感,善用工具解决产品问题；
4、了解产品实施过程,包括市场分析、需求分析、产品功能设计、业务流程设计、界面设计、用户研究和可用性测试等；
5、熟悉互联网产品,熟悉PRD文档编写，能使用产品设计类软件；
6、希望你能积极主动的反馈和学习，真诚坦荡的沟通和交流；
7、加分项：了解大模型基本原理、Prompt 设计、RAG、Agent、API 调用、Python/SQL 基础或有相关项目实践。
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
参与运动开发AI平台的前后端开发，完成模块设计、编码、联调与上线迭代。
负责平台后端接口（Spring Boot / RESTful）与前端页面（Vue / React）的开发与维护。
参与数据库表结构设计与SQL编写，完成日常数据读写及查询优化。
参与智能体（AI Agent）搭建、知识库与向量检索等AI应用功能的开发与落地。
结合运动开发中的底盘硬件，软件，性能等实际业务场景与工作流，推动AI能力在项目开发集成、测试、诊断等环节的业务落地。
配合项目开发、测试、上线及后续迭代，及时反馈任务进展。
任职要求
计算机、软件工程、人工智能、数据科学、电子信息、自动化等相关专业在读，可实习3个月及以上。
扎实掌握 Java / C++ / Python 至少一门语言，具备数据结构、算法、计算机网络、操作系统及面向对象基础。
了解 Vue 或 React 前端技术；具备 Java / Spring Boot、RESTful 接口等后端开发基础，有完整前后端项目经验者优先。
熟悉 MySQL，能编写日常SQL，了解表结构设计、索引及基本查询优化；熟悉 Redis、RabbitMQ 等中间件者优先。
了解大模型API调用、Prompt Engineering、RAG、向量检索、文档解析或AI Agent等技术，有AI应用开发实践者优先。
熟悉 HTTP、JSON、Git 等基本工具与规范，能进行前后端联调与问题定位。
具备主动学习能力、较强的问题分析与独立解决能力，沟通协作良好，有责任意识。
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
围绕小米汽车智能座舱，研究端侧多模态大模型与端云协同架构，探索文本、图像、视频、音频及多源上下文信息的统一理解、推理与决策能力，推动座舱从被动响应走向主动智能，具体方向包括：
1、多模态数据与评测体系
构建多模态数据采集、清洗、标注、合成及评测体系，提升数据质量、多样性和真实场景覆盖度。
2、端侧感知算法分层能力建设
研究面向智能座舱的多模态统一建模、大模型后训练与大小模型协同机制，探索推理加速、模型压缩和端侧量化部署，提升模型在车端场景下的实时性、稳定性和理解能力。
3、端云协同智能架构
研究端侧与云端大模型的协同机制，实现端侧快速响应与云端复杂推理能力的有效结合。
4、Agent 与主动交互
构建感知、理解、推理、决策和执行链路，探索主动交互、个性化服务和智能决策能力在智能座舱中的落地。
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、计算机视觉、自然语言处理、电子工程、自动化等相关方向，博士优先；
2、长期关注并深入研究多模态大模型、Agent 等方向，理解模型架构、跨模态对齐、大模型后训练、推理优化、模型压缩与端侧部署等关键技术；
3、在大语言模型 / 多模态大模型、端侧模型优化、端云协同系统等至少一个方向有高质量研究成果或完整项目经验，包括 NLP / CV / 语音等领域顶会论文发表、开源项目、竞赛成果或系统原型；
4、具备优秀的科研能力、工程实现能力和沟通协作能力，能够面向真实产品场景抽象技术问题，并推动前沿 AI 技术在小米汽车智能座舱中落地。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1.参与集团零售、服务、整车等业务场景的风险识别与算法能力建设，围绕反黄牛、反欺诈、反作弊、反爬虫等问题，完成数据分析、特征挖掘、模型及策略设计。
2.负责风控模型的开发和迭代，包括样本及标签构建、特征工程、模型训练、离线评估、上线验证、效果监控和持续优化，对模型的准确率、召回率、误伤率及业务效果负责。
3.参与大模型及AI技术在风控领域的应用，结合Agent、RAG、AI工作流等技术，探索风险发现、数据分析、策略生成、效果评估和客诉处置等场景的智能化与效率提升。
4.深入理解业务流程，主动与业务、产品和研发同学沟通，识别业务流程中的风险点，并将风险问题转化为可落地、可评估的算法和策略方案。
5.参与风控标签、特征及模型能力的沉淀，推动相关能力在不同业务场景中复用。
任职要求
1.熟练使用Python和SQL，具备良好的数据处理、离线分析及算法开发能力；熟悉常用机器学习算法、特征工程和模型评估方法。
2.了解大模型及AI应用相关技术，有实际项目经验；有Agent、RAG、AI工作流、大模型应用或相关开发经验者优先。
3.具备较强的业务敏感度和风险意识，能够从业务流程、数据异常和用户行为中发现潜在问题，并形成自己的分析和判断。
4.具备良好的沟通和协作能力，愿意深入业务一线，与业务、产品和研发共同讨论问题、设计方案并推动落地。
5.具备优秀的逻辑思维、学习能力和责任心，对反欺诈、反作弊、图算法、异常检测等方向有实践经验者优先。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
依托小米人车家全生态场景，亲手打造有影响力的创新硬件产品，覆盖智能家居、穿戴设备、AI生产力工具等方向。
岗位职责
1. 挖掘AI与硬件结合的创新点，主导AI创新硬件产品从定义到原型到落地的全流程；
2. 结合最新AI技术，打造差异化、体验感突出的新奇酷产品，探索AI硬件新形态、新场景；
3. 联动ID、结构、硬件、算法等同事，高效推进产品落地，把控产品创新度与体验感；
4. 跟踪国内外AI技术及产品动态，将前沿技术融入产品设计，确保产品具备行业引领性。
任职要求
任职要求
1. 强动手能力，对硬件产品定义、元器件选型有基本的认知，独立硬件开发者、极客优先，例如：会使用建模工具和3D打印设备手搓硬件原型；
2. 了解主流 Agent 框架及其工作原理，善于借助 Claude Code、Codex 等 AI 编程工具，将创意快速转化为可体验、可验证的产品；拥有独立完成前后端产品 Demo 的实战经验；
3. 乐于折腾，好奇心强，有强烈的Ownership，愿意亲手打造有影响力的好产品。
加分项
- 具备可穿戴设备、消费电子、智能硬件、机器人等跨领域的复合项目经验，有从原型样机推进至 EVT/DVT 阶段的相关经验优先。
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
- 岗位核心定位
作为 MiMo 大模型商业化运营的核心操盘手，全面负责外部业务运营体系搭建，聚焦 ToB/To 小 b 开发者生态、模型厂商合作与渠道拓展，直接对大模型业务商业化收入目标负责，支撑 MiMo 大模型生态的规模化商业落地。
- 岗位JD
岗位职责
1. 立足 MiMo 大模型业务基础，搭建全链路商业化运营体系，涵盖 API 定价体系、计费模式、权益分级、用户转化链路等核心模块，构建可规模化、可复制的商业化方法论。
2. 聚焦 API 订阅模式，优化 ToB/To 小 b 开发者服务全流程体验，提升付费转化效率、用户留存及 ARPU 值，构建可持续的商业化增长路径。
3. 负责外部开发者生态的全周期运营，搭建开发者准入、赋能、激励、留存体系，通过 Agent 框架工具、场景化解决方案等生态玩法，驱动开发者活跃度与付费意愿。
4. 主导头部模型厂商、行业 ISV、渠道合作伙伴的拓展与深度运营，搭建标准化合作框架、分成机制与协同流程，推动联合解决方案落地，丰富商业化收入来源。
5. 深度联动产品、技术、销售团队，推动 API 产品迭代、技术能力升级及行业解决方案落地，保障商业化业务与技术、产品能力的高效匹配。
任职要求
1. 本科及以上学历，5 年及以上 ToB/AI 大模型领域商业化运营、生态运营经验，具备 10 人及以上团队操盘经验，有从 0 到 1 搭建大模型商业化体系的成功案例优先。
2. 深度理解 AI 大模型 API 商业化逻辑，熟悉 Agent 框架、大模型应用场景及 ToB/To 小 b 客户付费需求，具备成熟的商业化策略设计能力。
3. 有明确的结果导向，曾操盘过千万级及以上收入规模的 AI 相关业务，具备生态运营与商业化增长的实战经验。
4. 具备高阶资源整合能力，拥有丰富的模型厂商、ISV、渠道合作伙伴资源，能独立推动大型合作项目落地。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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