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1.负责混元大模型游戏生成与理解能力的提升，从零到一构建高质量、可运行、可玩的游戏，持续探索大模型在游戏创作场景的能力边界；
2.主导多轮长程游戏迭代、程序化游戏内容生成（PCG）、游戏资产调度等关键技术的攻坚，沉淀可扩展、可复用的游戏生成技术体系；
3.覆盖从游戏生成 → 代码调优 → 交互优化的游戏开发全周期，端到端提升生成游戏的质量、可玩性与稳定性，充分释放基础模型的生成力；
4.搭建游戏生成的评测体系与数据闭环，以量化指标驱动模型与生成流水线的持续迭代；
5.与算法、工程、产品等团队紧密协作，推动游戏生成能力的产品化落地与应用验证。
职位要求
1.计算机、人工智能、自动化、数学等相关专业硕士及以上学历，1年及以上大模型 / AI 相关研发经验；
2.具备扎实的深度学习与大模型基础，熟悉 Transformer、LLM、多模态生成、RL / RLHF 等主流技术，有大模型微调（SFT / RLHF）或 Agent 的工程落地经验；
3.熟练掌握 Python 与主流深度学习框架（PyTorch 等），具备较强的工程实现、性能调优与系统化落地能力；
4.对游戏开发全流程有基本理解（游戏引擎、程序化内容生成、渲染 / 交互），能独立完成从算法到可运行系统的闭环；
5.对 Gaming 感兴趣者优先，有游戏开发、游戏 AI、程序化内容生成（PCG）、游戏引擎使用经验者优先。
工作年限（官方顶部字段）
一年以上工作经验
官方重要事项
1.在 Agent 领域有代表性工作 / 实习经验 / 开源项目者优先（如 LLM Agent、多智能体协作、工具调用、RAG、环境交互等方向）；
2.在 NeurIPS / ICML / ICLR / ACL / CVPR 等顶级会议发表过论文，或有较高影响力的开源项目贡献；
3.有游戏生成、世界模型、视频生成或多模态内容生成相关的落地项目经验。
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1.负责混元大模型从研发到生产所需的硬件需求和使用规划，作为业务需求团队核心 Owner，推动基础设施资源前瞻布局、需求转化与问题闭环；
2.基础设施资源前置规划：负责 GPU、CPU、内存、带宽、存储等资源规划，提前半年至一年进行硬件筹备与布局，避免资源瓶颈影响业务；
3.业务需求到基础设施指标转化：深入理解预训练、后训练、数据打标等场景对算力、内存、带宽、存储的要求，准确抽象为基础设施指标并推动落地；
4.现有资源分配与利用优化：解决带宽不足、专线缺失、内存瓶颈、CPU 算力不足等问题，提出技术方案并推动解决，持续提升资源使用效率；
5.机房建设与底层方案评审：参与机房建设、带宽规划、存储方案、服务器选型等设计与评审，并与运管团队对齐底层硬件需求；
6.跨团队拉通与机制建设：建立业务需求到基础设施指标的转化机制，减少沟通断层，确保需求准确传递并推动复杂问题闭环。
职位要求
1.本科及以上学历，计算机、通信、电子、网络工程等相关专业，3 年以上大规模云基础设施、自建机房或基础设施资源管理经验；
2.具备扎实的基础设施底层知识，熟悉机房、网络带宽、存储、服务器（CPU/GPU/内存），能独立解决带宽不足、专线缺失、内存瓶颈等问题；
3.理解大模型业务需求，熟悉预训练、后训练、数据打标等场景对 GPU、CPU、内存、带宽、存储的具体要求，有服务大模型训练经验者优先；
4.具备优秀的跨团队沟通与协调能力，能作为核心 Owner 拉通业务团队与运管团队，推动复杂问题闭环；
5.具备较强的技术抽象与规划能力，能提前识别资源瓶颈并制定前瞻性方案，有大规模云资源调度、自建机房或大型存储团队经验者优先；
6.责任心强，项目推进能力好，能与 PM 高效协作，在团队规模精简的情况下独立承担核心工作。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
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1.负责Agent 基模训练数据的质量检测与评测，制定并维护数据 schema、质检标准、流程与工具，保障进入训练环节的数据质量；
2.负责 SFT 训练班车的日常运维，保障训练任务的稳定调度、异常监控与快速恢复，持续提升训练流水线的稳定性与效率；
3.参与一系列数据实验（如数据配比实验、数据缩量提质实验、数据难度实验）的实验方案设计、执行训练、分析实验结果，并基于结论推动后续迭代；
4.主导内部工具链建设，开发数据质检、问题发现、评测分析等效率工具，提升团队整体研发效能；
5.与算法、数据、平台团队紧密协作，对数据、模型与系统进行对抗性质量挑战，主动发现并定位质量隐患与薄弱环节，打通从数据准备到训练产出的质量闭环。
职位要求
1.计算机、软件工程、数学等相关专业，具备扎实的计算机基础与数据结构、算法功底，有 OI、ACM 等信息学 / 算法竞赛经历者优先；
2.熟练掌握 Python，具备扎实的工程编程能力与良好的代码品味，能稳定输出可读、可维护、可测试的高质量代码，有大模型（LLM）数据、训练、评测相关工程经验者优先；
3.具备任务调度、服务运维或工具链开发相关经验，理解分布式训练与大规模数据处理的流程与挑战，有大型复杂系统设计与开发经验者优先；
4.责任心强，对质量与稳定性有执念，具备批判性思维，习惯主动挑战与质疑既有方案；
5.有 CTF 安全竞赛、红队测试或对抗性测试背景者优先。
工作年限（官方顶部字段）
一年以上工作经验
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1.主导 Visual2Code 能力建设：负责多模态大语言模型在 Visual2Code 方向的核心算法研发，围绕“视觉输入—代码理解—代码生成—执行验证”完整链路，持续提升模型从界面、图表、文档、图像等视觉信息中理解结构并生成高质量代码的能力；
2.建设高质量数据体系：负责 Visual2Code 训练数据的设计、构建与迭代，包括真实数据挖掘、自动化数据合成、难度分层、质量过滤及数据配比等，建立覆盖多场景、多语言、多任务形态的数据生产与数据飞轮体系；
3.推进模型与算法创新：深入探索 Visual2Code 场景下的 SFT、强化学习、代码执行反馈、Verifier/Reward Model 等后训练方法，研究视觉理解、代码推理与执行反馈之间的协同机制，持续提升模型在复杂任务中的正确率、泛化能力与稳定性；
4.强化复杂视觉编程能力：聚焦视觉结构解析、布局理解、图表/文档理解、视觉逻辑推理以及代码生成等关键能力，提升模型从复杂视觉输入中完成结构还原、逻辑抽取、程序生成与迭代修正的能力；
5.建设系统化评测体系：搭建 Visual2Code 能力评测与诊断体系，从视觉感知、结构理解、代码正确性、执行结果、视觉还原度、复杂推理等维度建立 Benchmark 与自动化评测链路，持续定位模型能力瓶颈并指导训练迭代；
6.探索 Agentic Vision 新范式：探索视觉模型与代码执行、工具调用、环境反馈等能力的结合，推动模型从一次性 Visual2Code 生成进一步走向“理解—生成—执行—观察—修正”的 Agentic Vision 闭环，提升模型自主解决复杂视觉任务的能力。
职位要求
1.计算机视觉、人工智能、机器学习、计算机科学等相关方向硕士及以上学历，具备扎实的深度学习与编程基础；
2.在多模态大模型、代码大模型、Agent、视觉理解或相关方向具有研究或研发经验；
3.熟悉 Transformer、LLM、VLM 等模型架构，对 SFT、强化学习、代码生成与执行反馈等技术有较深入理解；
4.具备较强的数据构建、算法研究与实验分析能力，能够独立推动从数据、模型、训练到评测的完整研发闭环；
5.对 Visual2Code、Agentic Vision 及多模态智能方向具有强烈兴趣，能够持续跟进并探索前沿技术。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
官方重要事项
1.有 Visual2Code、Screenshot-to-Code、Chart-to-Code、Document-to-Code 等相关研究经验；
2.有代码大模型、Code Agent、Tool Use 或代码执行反馈训练经验；
3.有 SFT、RLHF、PPO、GRPO、RLVR、Verifier / Reward Model 等后训练经验；
4.有大规模多模态或代
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1.主导视频能力建设：负责多模态大语言模型（VLM）的视频感知与理解能力研发，围绕视频数据、训练方法与评测体系开展系统性建设，持续提升模型对动态视觉世界的理解能力与能力上限；
2.攻坚视频基础理解：聚焦视频中的时序、运动、事件、行为及空间关系等核心能力，提升模型对复杂动态场景、细粒度视觉信息及长程上下文的感知和理解能力；
3.提升复杂视频推理：探索面向视频场景的多步推理、时空推理、因果推理及组合推理能力，研究视频信息与大语言模型推理能力的深度融合，提升模型解决复杂视频任务的泛化能力；
4.建设视频评测与数据飞轮：建立系统化的视频能力评测体系，持续分析模型能力边界与核心 Badcase，形成“评测—数据—训练—验证”的研发闭环，驱动模型能力持续迭代；
5.推进视频全流程研发：负责视频方向的 预训练、中训练、后训练的数据生产，开展SFT、强化学习等后训练算法研发，建设高质量视频训练数据及自动化数据生产流程，探索更高效的视频能力学习与对齐方法。
职位要求
1.计算机视觉、人工智能、机器学习等相关方向硕士及以上学历，具备扎实的深度学习基础；
2.在视频理解、多模态大模型、视觉语言模型或相关方向具有研究或研发经验；
3.熟悉 Transformer、LLM、VLM 等模型架构，对多模态模型训练及后训练方法有较深入理解；
4.具备较强的算法研究、实验分析与工程实现能力，能够独立推动研究问题从定义到落地；
5.对多模态基础模型及视频智能方向有强烈兴趣，具备持续探索前沿问题的研究热情。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
官方重要事项
1.有大规模 VLM / Video-LMM 训练或后训练经验；
2.有 SFT、RLHF、PPO、GRPO 等强化学习或大模型对齐经验；
3.在 CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP 等顶级会议发表过相关工作；
4.有高质量开源项目、大规模视频数据建设或多模态评测体系经验；
5.有 Agentic Vision、长视频理解或多模态复杂推理相关研究经验。
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1.负责混元大模型 Post-training 研发与应用，根据落地场景优化混元模型能力和 AI PaaS效果，包括 Agent 构建与强化、多轮对话、翻译等；
2.负责混元在公司内相关业务场景落地，根据业务需求优化混元模型，提升业务效果；
3.跟踪和探索大模型的前沿问题，结合实际场景，提供全面的技术解决方案，参与前沿算法与应用的研究。
职位要求
1.硕士或博士学位，机器学习、人工智能、自然语言处理或相关领域的专业背景；
2.3年以上相关工作经验，有大型语言模型算法研究或落地经验者优先；
3.高质量相关论文NeurIPS、ACL、ICML、EMNLP作者优先；
4.良好的团队协作和沟通能力，能够与不同背景的团队成员有效合作；
5.热爱探索AI前沿技术，具有团队精神和良好的沟通能力。
工作年限（官方顶部字段）
两年以上工作经验
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1.通过分析网络流量/用户行为数据，挖掘海量数据中的恶意行为，分析动机并制定打击策略，并转化为业务认可的价值；
2.负责大模型业务相关的风控对抗工作的工程化落地，并保证线上策略效果持续运营；
3.跟进业内SOTA，关注前沿安全对抗技术，结合业务需求进行落地。
职位要求
1.本科及以上学历，5年以上业务安全相关经验，具备体系化的风控应对能力，善于通过数据发现和定性风险，并制定防御解决方案；
2.负责后台策略安全相关的数据分析、风控算法、模型建设和解决方案工作，能够落地实施；
3.有运营意识，具备较强的执行力与扎实的数据能力，能够系统化梳理及解决问题。 结果导向，工作主动性高、自驱力强，有较强的抗压能力；
4.跨团队沟通能力强，思维敏捷，能拿结果，具备良好的应变能力者优先。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
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1.协同主美术确定项目整体场景美术风格，搭建并输出场景、地编标准化制作流程与规范；
2.统筹关卡白盒搭建、地形地编、资产整合、灯光氛围及展示背景制作，全程把控画面品质与资源性能优化；
3.统筹小组工作，内外包场景资产审核、进度管控与制作指导，对接外包把控交付质量；
4.联动策划、程序、动效等团队，落地关卡玩法需求，持续迭代优化场景体验；
5.沉淀制作经验与优化方案，赋能团队，提升整体产出效率。
职位要求
1.重点需要熟练运用AI流程，熟练运用Tripo3D或混元3D等；
2.美术相关专业，5 年以上游戏 3D 场景 / 地编制作经验，具备团队带队管理经验，拥有完整上线项目经历；
3.扎实美术功底，精通空间构图、光影氛围塑造，具备成熟审美与风格把控能力；
4.熟练 3dsMax、Maya、ZBrush、Substance Painter、PS 等工具，精通 Unity/UE 任一引擎，擅长地形编辑、资源性能调优；
5.理解力、创新与统筹规划能力突出，可独立完成关卡资源规划与落地；
6.主动钻研美术新技术，善于总结沉淀流程规范，跨团队沟通协作顺畅；
7.热爱游戏，重视玩家场景体验，责任心强，可适应项目节奏、抗压完成团队目标。
工作年限（官方顶部字段）
五年以上工作经验
官方重要事项
1.拥有射击项目地编主导经验；熟悉场景程序化、引擎性能深度优化；有美术规范体系搭建经验优先；
2.能够运用codebuddy/Claude等AI工具辅助者优先。
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1.主导 Agent 方向评测体系整体设计与落地实施，完成模型能力定义，搭建面向复杂智能体场景的评测任务体系；围绕多步推理、环境交互、工具编排、长程规划、异常错误恢复等核心维度，搭建贴合真实 Agentic 工作流的端到端评测方案；
2.搭建评测数据全链路质量管控体系，落地试题查重、数据污染检测、难度分级标定校准、标注规范制定、标注一致性审核等机制，保障评测结果可信、稳定、可复现；
3.联动模型训练团队深度对齐，提炼评测结论与优化洞察，输出模型能力迭代改进方向；协同工程团队推进评测基础设施建设，搭建可支撑高频次、大规模自动化评测的流水线；
4.持续跟进 Agent 领域学术界、工业界前沿技术动态，输出评测体系迭代演进策略，持续优化评测方案，精准衡量大模型智能体真实能力边界；
5.探索融合多模态能力的 Agentic 评测新思路、新方案，并完成方案验证与落地实施。
职位要求
1.本科及以上学历，拥有 2 年及以上互联网 / 人工智能领域相关评测工作经验；
2.具备从 0 到 1 独立设计 Agent Benchmark 完整实战经验，深刻理解评测数据集在区分度、数据抗污染、生态效度等维度的设计取舍与平衡；
3.熟悉 WebArena、OSWorld、GAIA、AgentBench 等主流 Agent 评测基准，掌握各类评测集底层设计思路、适用场景与固有局限性；
4.熟练使用 Python，具备扎实的数据处理、统计分析与数据可视化能力；熟悉主流大模型推理服务调用方式，了解相关工程落地约束；
5.精通 Agent 主流框架核心机制，掌握 ReAct、工具调用（Tool Use）、任务规划（Planning）等经典范式，具备 MCP 等工具协议相关认知或项目实践经验；
6.强结果导向，拥有良好的技术文档撰写能力，突出的跨团队沟通协调、项目推进落地能力。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
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1.负责大模型研发项目的目标对齐、计划拟定、过程管理、风险控制；与算法、产品、工程、数据等多个团队深度合作，确保目标得到精准理解并高效实现；
2.建立和优化公共流程、机制、规范，提升内外协同效率，提供稳定高效的管理工具；
3.负责团队知识管理和沉淀， 赋能项目成员。
职位要求
1.计算机、数学、统计学或相关理工科专业，3年以上大模型、搜广推或数据管理相关领域项目管理经验；
2.有大型、复杂项目管理经验者优先；具备PMP或Scrum Master等项目管理认证优先；熟练使用项目管理工具，如Confluence、JIRA、TAPD等；
3.具备优秀的项目管理能力，能够激发团队成员通力协作；擅长跨部门沟通与协调，能够处理复杂问题，确保项目顺利进行；
4.具备敏锐的风险识别能力，能够及时发现并应对潜在风险；
5.具备强烈的责任心和敬业精神和承压能力。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
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1.主导后训练研发体系：负责多模态大语言模型（VLM）的后训练（Post-training）全流程算法研发，深入探索 SFT 及强化学习对齐算法（如 RLHF、PPO、GRPO 等），持续逼近并提升视觉基座模型的能力上限；
2.攻坚视觉基础感知：致力于优化模型底层的视觉感知、细粒度理解与空间感知能力。前瞻性地探索包括“带图思考”在内的 Visual Agent 解决方案，赋予模型更深层次的物理世界理解与执行能力；
3.提高大模型可靠性：致力于大幅度降低多模态大模型幻觉。深入探究幻觉产生的本质，建设完善的幻觉检测链路，实施精细化的数据清洗策略，并主导研发基于强化学习的幻觉消除（Hallucination Removal）方案；
4.赋能用户交互场景：面向真实用户场景进行模型对齐与调优，强化模型在多轮图文交互中的逻辑推理、指令遵循（Instruction Following）以及细节感知能力。搭建线上 Badcase 监控与数据飞轮反馈闭环，持续打磨并打造极致的交互体验。
职位要求
1.计算机科学/软件工程/人工智能等相关专业硕士及以上学历；
2.深入理解 Transformer 架构及大语言模型训练原理，在 LLM Alignment、RLHF、Reward Modeling、个性化大模型（Personalized LLM）、记忆机制（Memory/RAG）等后训练领域之一有深入的研究和实践经验；
3.在用户画像建模、推荐系统与大模型结合、或超长上下文/长期记忆模型优化方面有丰富实战经验者优先；
4.具备扎实的算法基础和工程实现能力，熟练掌握 Python，熟悉 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架；
5.拥有分布式训练实战经验，熟悉 Megatron-LM, DeepSpeed, vLLM 等大规模训练及推理框架，有百亿/千亿参数模型训练或调优经验者优先；
6.具备优秀的科研素养，有高质量论文发表（NeurIPS, ICLR, ICML, ACL, EMNLP 等）或在开源社区（如 HuggingFace）有高影响力项目贡献者优先；
7.具备强烈的技术热情和自驱力，善于分析和解决复杂问题，拥有良好的团队协作和沟通能力。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
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1.负责大模型预训练/AI搜索业务的全网漫爬策略设计，解决资源发现和调度问题，覆盖全语种/多模态，提升有价值数据覆盖率、时效性；
2.页面质量，基于机器学习/NLP/LLM，构建高质量内容筛选策略，识别低质量/垃圾/重复页面，提高数据质量；
3.重复问题解决，优化URL/资源内容去重策略，提升爬虫抓取效率、内容转化和留存能力；
4.内容理解，基于BERT/GPT/LLM 等技术，构建网页内容理解、网页分类，助力大模型训练数据/AI搜索效果。
职位要求
1.计算机相关专业优先，熟悉 python/c++编程语言；
2.有数据工程或相关领域的工作经验，具备一定的机器学习算法基础，了解BERT/GPT/LLM 等技术；
3.熟练掌握大数据技术栈，包括Hadoop、Spark 等，有使用数据库（如SQL）和数据仓库的经验。
工作年限（官方顶部字段）
两年以上工作经验
官方重要事项
1.熟悉抓取策略，包括全网覆盖、低质识别、内容理解等；熟练使用大模型、AI工具；有预训练数据处理经验。
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
1.Agent 后训练算法设计与实现：主导基模大模型的 Agent 化后训练方案研发，包括指令微调（SFT）、奖励模型（RM）训练、强化学习（RLHF/RLAIF）优化，聚焦任务规划、记忆机制、工具调用、多轮对话一致性等核心能力提升。；
2.后训练数据体系构建：设计 Agent 后训练数据的采集、清洗、标注与迭代策略，涵盖通用指令集、任务型对话数据、工具调用样本、多模态交互数据等，建立数据质量评估与筛选机制，优化数据分布与多样性。；
3.Agent 能力优化与突破：针对 Agent 在复杂任务拆解、跨领域知识迁移、动态环境适配等场景的痛点，研发创新后训练算法（如分层任务规划训练、多智能体协作训练、反幻觉优化），提升 Agent 的决策准确性与鲁棒性。；
4.工程化落地与系统协作：搭建高高效后训练流水线，支持大规模数据并行处理、分布式训练（DDP/FSDP）与模型压缩部署；与产品、工程团队协作，打通 “后训练 - 评测 - 迭代” 闭环，适配不同场景下的 Agent 产品需求。；
5.技术创新与沉淀：跟踪大模型 Agent 领域前沿技术（如 LLM+Planning、Tool Learning、Multi-Agent Interaction），主导核心技术攻关与专利申请；输出可复用的后训练算法组件、技术文档与评测基准，推动团队技术能力沉淀。
职位要求
1.计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业硕士及以上学历，1年以上大模型后训练或 Agent 相关研发经验。；
2.扎实的算法基础：精通深度学习、强化学习、自然语言处理核心理论，深入理解大模型训练原理、Transformer 架构及 Agent 决策机制。；
3.工程能力扎实：熟练掌握 Python 编程语言，精通 PyTorch/TensorFlow 框架及 HuggingFace 生态，具备大规模数据处理（Spark/Flink）与分布式训练（DDP/FSDP/DeepSpeed）实战经验。；
4.后训练实战经验：具备大模型指令微调、RLHF/RLAIF、奖励模型训练等后训练全流程经验，熟悉 Agent 任务规划、工具调用等核心场景的训练优化方法。。
工作年限（官方顶部字段）
一年以上工作经验
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
1.深入参与语音大模型的构建，搭建具有通用性和可拓展性的语音端到端大模型评测框架（对话、NLP、TTS、ASR等方向），深度配合算法、产品进行自研探索和业务落地；
2.结合行业趋势及业务应用场景，迭代更新评测标准、构建评测题库，负责语音大模型效果评测，定期反馈评估结果，产出评估报告，确保大模型评估结果置信；
3.通过PE、代码、Workflow、Agent完成数据预处理、分析和清洗，按照训练需求进行标注、分析和验证调优，提升模型效果；
4.与产品算法团队协同，积极探索自动化模型评估、数据合成等方法，提高评测效率。
职位要求
1.计算语言学、语言学、语音学、语用学、汉语言文学、翻译、小语种等相关专业，硕士或者博士学历优先；
2.1年以上语音数据相关工作经验，熟悉语音交互场景，中文基础扎实、语感良好、情绪感知力强、对语音敏感；
3.有深度学习经验，了解大模型原理或评测方案者优先；
4.具备出色的PE能力和一定的代码能力，能够独立设计Prompt策略形成工作流，提高数据生产的质量和效率，有Agent搭建经验优先；
5.具备良好的数据分析和沟通能力，思维活跃、有探索精神、耐心细致。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
1.针对多模态模型开展强化学习算法研究，包括面向图像、视频生成的扩散模型，面向多模态理解的自回归模型，以及前沿统一多模态框架；
2.设计并开发强化学习训练框架与奖励建模策略，实现高效的大规模训练，提升训练稳定性，并解决奖励作弊等相关问题；
3.探索下一代强化学习范式，使其能更直接、更高效地从环境反馈中学习。
职位要求
1.本科及以上学历，计算机科学或相关专业；
2.具备出色的科研能力，在ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、SIGGRAPH等顶级会议发表过论文；
3.扎实的工程与编程能力，具备深度学习系统实现、模型训练与推理优化、CPU/GPU 加速、分布式训练与推理经验；
4.有扩散模型、自回归模型、文生图 / 文生视频生成相关经验者优先；
5.有 ACM/NOIP（信息学竞赛）参赛经历者优先。
工作年限（官方顶部字段）
两年以上工作经验
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
1.协助美术团队和AI团队制定针对各类视觉表现效果、数据生产流程需求的技术方案，并通过开发工具、制作实例、提供建议等方式在引擎中实现；
2.结合效果和硬件平台限制，与程序开发、美术团队配合制定渲染效率与质量优化方案，制定资源规范；
3.通过编写脚本工具，探索优化工作流程等方式，协助美术团队提升生产效率和质量；
4.生产一部分技术性较强的美术资源；
5.项目组工作对接和技术支持；
6.关注并思考业界新的工具、趋势在工作室内项目应用的可行性，对美术等相关岗位进行新技术相关的培训。
职位要求
1.本科及以上学历，5-8年以上工作经验；
2.优秀的口头和书面表达能力，阅读英语资料无障碍；
3.良好的团队协作能力，有开发大中型项目经验者优先；
4.熟悉AI相关软件，对AI有一定了解者优先；
5.熟练掌握商业游戏引擎（Unreal/Unity/CE等），或自研引擎经验者优先。
工作年限（官方顶部字段）
两年以上工作经验
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
1.深度参与混元大模型后训练（包括 SFT、RL ）及模型合版的研发和相关算法策略研究，提升模型泛化性、能力边界和上限；
2.后训练策略和生产范式的研究，探索更加敏捷、普适和可扩展的训练范式，提升训练和生产效率；
3.相关前沿后训练技术方向探索，包括但不限于 Reasoning/Agentic 能力增强和 Scaling， RL/OPD 等收敛性和可扩展性研究；
4.将研究成果转化为实际的模型能力或生产效率，并撰写高水平技术报告或论文，提升技术影响力。
职位要求
1.计算机科学、数学、人工智能等相关专业硕士及以上学历，具备良好的数理基础；
2.具备良好的工程实现能力，熟练使用 PyTroch、Megatraon、vLLM 等常见大模型训练和推理框架；
3.具备良好的技术视野，深入理解大模型相关技术原理，熟悉大模型 SFT、RL 及 reward 建模等训练范式，对 RL/OPD 等有深入的实践和研究经验；
4.具备良好的数据 sense 和问题分析能力，作风严谨细致，善于借助大模型及相关工具解决问题和提升效率；
5.对大模型及相关前沿技术和产品具有极强的热情，具备独立探索前沿技术的能力，有良好的团队协作和沟通能力。
工作年限（官方顶部字段）
一年以上工作经验
官方重要事项
1.有主导或参与工业界大规模模型生产和合版经验；
2.以第一作者身份发表过 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL 等论文。
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
1.长期记忆机制研发：负责大模型长期记忆全链路算法设计，实现记忆抽取、存储、检索、更新、遗忘，解决跨会话记忆一致性、冲突与时效性问题；
2.个性化用户建模：基于用户交互、行为数据构建用户模型，挖掘用户偏好、表达习惯，驱动模型动态适配，提升个性化交互体验；
3.记忆方向模型后训练：使用 SFT/RLHF/ 奖励建模等技术，把记忆调用、准确性、个性化目标转化为训练信号；构建高质量训练数据，搭建用户反馈驱动的模型迭代闭环；
4.评测体系搭建：设计记忆、个性化相关评测指标，构建自动化评测集与线上实验体系，评估召回、幻觉、隐私风险等；
5.前沿技术落地：跟踪 Memory Agent、持续学习等前沿方向，推动技术成果业务落地。
职位要求
1.计算机、AI 等相关专业硕士及以上学历；
2.精通 Transformer 与大模型训练原理，在长期记忆、RAG、个性化 LLM、超长上下文、大模型 + 用户画像任一方向有扎实实践；
3.熟悉 SFT/RLHF/ 奖励建模，能将记忆、个性化目标转化为训练信号优先；
4.有向量库、知识图谱、记忆 Agent 框架、多轮对话状态管理等实战经验优先；
5.算法与工程基础扎实，熟练 Python，掌握 PyTorch/TensorFlow；
6.熟悉分布式训练、Megatron-LM/DeepSpeed/vLLM，有百亿 + 大模型调优经验优先。
工作年限（官方顶部字段）
两年以上工作经验
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
1.深度参与LLM大模型压缩加速方案研究，包括不限于：；
2.投机采样：适配LLM模型架构特性，探索Prefill / RL等场景下优化加速方案；
3.稀疏化：Sparse Attention，KV-Cache压缩，模型结构剪枝等优化技术，协同框架定制化稀疏方案，提升模型推理性能；
4.量化：优化Transformer中 Linear/KV-Cache/Attention量化算法，适配FP8/INT8/NVFP4等量化方案及不同硬件后端。探索极低bit量化训练方案，深度协同硬件联合优化，实现模型体积极致压缩和性能突破，并推动实际业务落地；
5.新技术：聚焦长上下文，多轮对话优化等压缩加速优化技术研究；
6.设计可落地的大模型压缩算法及成本优化方案，助力大模型的性能加速，不限于模型结构/软硬协同优化；
7.分析业务性能瓶颈和模型特点，定制化开发大模型压缩优化工具，实现一站式模型压缩-部署的高速推理方案；
8.参与前沿的模型压缩加速算法研究，追踪领域前沿工作，撰写并发表顶会论文。
职位要求
1.熟悉深度学习算法基本原理，熟练掌握PyTorch，具备扎实的Python编程能力与工程实现能力；
2.熟悉主流LLM模型压缩算法体系，并且了解硬件及推理库上对于模型压缩的支持方案；
3.具有扎实的数理基础，熟悉常见的算法和数据结构，具有良好的编程习惯；
4.了解大模型算法基本原理，熟悉常见LLM大模型，有顶会论文发表者优先。
工作年限（官方顶部字段）
五年以上工作经验
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
1.评测体系构建：通过紧跟先进模型及应用的前沿发展，设计全面、准确的多维度指标，建立覆盖多模态（语音/图/视频生成/编辑等）生成、多模态理解等全面、多维度的评测体系；
2.评测流程：熟悉大模型评测流程的实际执行与落地，协同多方相关团队高效完成评测工作，定期监控模型效果，分析问题并提供优化方案；
3.行业动态洞察：持续完善快速评测体系构建、快速反馈行业动态及模型能力，发现行业模型以及应用的前进方向、亮点；
4.结果归因：通过各种数据分析方法，深度分析模型评测结果，为大模型的更新调优提供精准的问题分析结论。
职位要求
1.计算机/数字媒体/影视平面（建模师、独立开发者等）等相关专业硕士或以上学历，对该领域有深度了解，1年以上工作经验；
2.了解AI大模型技术原理，对大模型相关产品有过深度体验；
3.拥有出色的沟通协调能力、严谨的逻辑思维能力与深度数据分析能力，善于发现问题并提出系统性解决方案，具备良好的团队协作精神；
4.加分项：具备一定数学能力、分析工具使用能力；如python、SQL能力及数据处理经验的优先。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
