招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、使用 AI Coding 工具与规范驱动开发方式，完成需求分析、任务拆解、开发实现、自测验收和上线交付。
2、参与IOT与车载业务开发，通过交付流程优化、工单提效等措施提升IOT与车载渠道适配交付效率。
3、负责在项目交付中兼顾架构合理性、稳定性、可观测性和安全性，保障方案可上线、可运行、可演进。
4、负责沉淀 AI 研发、SDD、Agent 实践中的模板、案例和最佳实践，推动团队能力复用与提升。
职位要求
1、本科及以上学历，熟悉Android相关技术，有丰富的Android开发经验。
2、熟悉除Java/Kotlin外至少一门主流编程语言，如 OC、TypeScript、Python 等，具备良好的工程实践基础。
3、有 AI Coding 工具使用经验，能够借助 Claude Code、Cursor等工具完成需求分析、编码、调试或测试补全。
4、掌握大模型应用调优、上下文优化、工具调用、工作流编排 等方面有真实项目的实践交付。
5、具备较强的问题拆解能力、协同推进能力和结果导向意识，能够在不确定场景下推动事情落地。
6、具备自驱力、良好的判断力、结构化思维与审美能力，能够在不完全确定的环境下快速学习、拆解问题并推进落地，对结果负责。
加分项
1、有 AI Coding、Agent、研发提效工具或流程自动化相关实践经验和分享推广。
2、有稳定性建设、线上问题排查、架构设计或跨栈协同交付经验。
官方顶部字段
学历：本科
年限：3-5年
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-17
1. 研究大模型和搜索推荐前沿技术，基于AI技术对搜索推荐系统进行技术升级和下一代算法架构新范式的探索。
2. 负责美团生成式搜索和交互式对话系统的设计与开发，探索Agent、RAG、领域模型调优等相关技术在生活服务场景落地。
3. 负责生成式推荐技术的探索和开发，并在美团推荐场景落地。
4. 探索大模型技术在美团平台各场景的落地应用，参与产品需求分析，通过技术提升用户体验，提供有价值的解决方案。
职位要求
1. 计算机相关专业，熟悉机器学习、深度学习，自然语言处理等领域的专业知识。
2. 优秀的编程能力，熟悉PyTorch、TensorFlow深度学习框架。
3. 熟悉主流大模型，如GPT/LLaMA等，对模型背后的原理和差异有深入的理解，有实际动手经验。
4. 逻辑思维清晰，学习能力强，自驱力好，富有探索精神，能快速适应新环境。
具备以下条件优先：
1. 有搜索、推荐、广告、AIGC应用产品研发等领域的实习经历，有复杂业务场景下大规模深度学习模型的算法研发及改进经验。
2. 密切关注业界最新进展，在SIGKDD、ACL、CIKM、ICML、ICLR、SIGIR、RECSYS等顶会发表过创新性论文，或业界最新算法的应用实践。
3. 在ACM、Kaggle等竞赛平台取得靠前名次。
岗位亮点：
1. 美团平台搜索推荐，亿级DAU、海量的用户数据、复杂的多业务场景，挑战算法的极限并提升个人技术能力。
2. 负责大模型和搜索推荐前沿技术研究，基于AI技术对搜索推荐系统进行技术升级和下一代算法架构新范式的探索，拥有广阔的技术创新空间和应用前景。
3. 充足的计算资源和海量数据，丰富的业务落地场景，场景复杂度高、挑战性大，无需为应用场景和资源操心，快速积累AI在搜推方向的落地经验。
4. 团队技术卓越，发表多篇顶会论文，技术交流分享氛围浓厚，支持进行前沿技术与业务探索，加入优秀的团队，一起快速成长。
招聘页面元信息
招聘项目：2026年（2027届）秋季校招
工作经验：未提供
有效期原值：未提供
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工作职责：-负责大模型应用系统的研发，包括大模型推理服务、工具链、数据工程管道等 -与算法团队协作，将大模型能力快速集成到业务产品，构建RAG、Agent等AI应用 -设计并优化大模型调用链路，提升系统响应速度与稳定性 -参与大模型数据工程建设，推动训练数据质量提升 -关注大模型工程化前沿（如vLLM、LangChain），推动最佳实践落地
职责要求：-本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业优先 -熟练掌握Python，有大模型API调用与应用开发经验 -了解RAG、Agent、Prompt Engineering等大模型应用技术 -有大模型工程化或AI应用开发实习经历者优先 -熟悉Docker、Kubernetes等容器化技术者优先
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工作职责：-模型推理服务产品设计：参与千帆MaaS平台的推理服务产品建设，协助设计API调用、控制台、性能监控等功能模块。调研开发者对模型推理的需求，输出竞品分析与用户需求文档 -订阅制产品体系建设：协助设计面向企业/个人的订阅制套餐，参与定价策略、配额管理、账单结算流程的产品设计。跟进订阅制用户生命周期管理，包括免费试用、续费提醒、升级引导等转化路径优化 -跨团队协作与落地推进：与算法、工程、运营团队紧密配合，推动推理服务性能优化与订阅系统开发上线。收集用户反馈与数据埋点，通过分析调用量、留存率、转化率等指标，迭代产品功能 -文档与市场支持：撰写推理服务API文档、订阅套餐说明、最佳实践指南，协助解答客户推理相关问题
职责要求：-具备大模型领域的基础认知，理解推理性能优化、KV Cache、Prefill-Decode（PD）分离等关键技术点，熟悉主流开源模型（如GLM、DeepSeek等）的架构特点与性能优势 -对Token经济或SaaS订阅制商业模式有一定理解，能分析按量计费、套餐订阅等机制对用户行为与收入模型的影响，有产品实习或相关项目经验者优先 -对大模型技术演进及AI Agent应用充满热情，具备强自驱力与快速学习能力，乐于主动探索前沿技术并推动产品落地
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工作职责：-负责大模型智能体（Agent）系统全链路设计与开发，搭建具备自主规划、复杂推理、动态决策能力的智能体架构，推动智能体在实际业务场景的规模化落地 -主导智能体核心算法研发与迭代优化，深耕意图理解、多步任务规划、工具调用、长短期记忆管理、多智能体协同等核心模块，持续提升任务完成准确率与系统鲁棒性 -搭建多维度智能体评估体系，建立效果、效率、资源成本一体化量化指标，驱动产品与算法持续迭代与自进化 -推进基于智能体驱动的业务创新，挖掘并孵化高价值应用场景，实现从技术验证到产品落地的闭环，构建差异化业务模式与增长飞轮
职责要求：-本科及以上学历，包含但不限于计算机、信息工程、人工智能、软件工程、电子工程、统计学、应用数学等相关专业 -深入理解 ReAct、CoT、Plan-and-Execute 等主流 Agent 原理，熟练使用 PyTorch、LangChain、AutoGen等框架，具备 Agent 系统从算法设计到工程落地的完整能力 -深入理解大模型技术原理，追踪大模型、智能体、强化学习等领域前沿技术，具备快速将学术成果落地为商业化产品的实战能力 -业务理解力强，自驱力突出，沟通表达清晰，具备良好的跨团队协作能力 -有智能体产品从早期搭建经历，顶级会议论文（CVPR/ACL/ICML等），ACM、IOI、IMO等竞赛获奖，知名开源项目核心贡献者优先
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1.研发新一代3D场景生成大模型、重建大模型，突破质量、速度、场景规模的边界，并推动其在游戏、仿真等领域的应用；
2.结合3D/2D生成技术，研发新一代世界模型，实现实时交互、精准可控、符合物理规律的世界交互。
职位要求
1.计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，有AIGC方向顶级论文者优先；
2.满足以下任意一种技术栈要求：
1）生成式模型 ：深入理解DiT、self- forcing等模型原理，有3D生成、图像生成或者可控视频生成经验，对世界模型有深入理解；
2）三维重建：熟悉Gaussian Splatting、3R、VGGT、MVS、SLAM等方法，对3D重建任务有深入理解；
3）后训练及加速技术：深入理解RL算法或者DMD等模型蒸馏算法，有3D、图像、视频等生成模型后训练经验或者蒸馏加速经验；
3.代码能力强，能快速实现idea, 有扎实工程能力；数理功底扎实，能抽象问题；
4.具备较强的自驱力、责任心、沟通能力、团队意识；
5.Aim high，认可项目影响力>>>>数量，有信心参与或主导世界模型领域最前沿的研究。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
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1.研发新一代3D资产生成大模型，突破生成质量、速度与可控性的技术边界；
2.构建工业级3D AI生成管线，解决几何拓扑优化、材质贴图生成、物理合理性等核心问题。
职位要求
1.计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，有AIGC方向顶级论文者优先；
2.满足以下任意一种技术栈要求：
1）.3D表达技术：熟悉几何处理管线（Mesh操作/UV映射等），熟悉NeRF、SDF、Gaussian Splatting等表示方法；
2）.生成式模型：深入理解Diffusion类模型、或自回归AR类模型原理，有3D生成经验者优先；
3）.后训练技术：对post-training、强化学习、多模态理解与生成有丰富经验；
4）.纹理材质技术：了解3D贴图、3D材质生成等技术；
3.代码能力强，能快速实现idea，有扎实工程能力；
4.具备较强的自驱力、学习能力、沟通能力、团队意识。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
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1.从事视频世界大模型的研发，包括训练数据的设计和构造，基础模型算法的设计，针对预训练/SFT/RL相关的优化，模型能力的评测，各种下游应用场景的探索；
2.科学分析研发中的各种问题，找到模型性能的瓶颈，从第一性原理出发找到解决方案，加速世界模型的开发和迭代，确保模型的竞争力和领先性；
3.探索实现世界模型的不同范式，研究下一代的模型架构，探索世界模型的边界。
职位要求
1.计算机、人工智能、数学等相关专业的全日制本科（优先）以上；
2.具有扎实的深度学习算法基础，具备扎实的大模型研发经验，有Diffusion Models和Autoregressive Models相关经验优先，有相关方向顶级论文者优先，有文生图文生视频实践经验者优先；
3.熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节，训练和推理模型调优，CPU/GPU加速，分布式训练推理加速，有实操经验优先；
4.有ACM竞赛、NOIP竞赛经历特别优先；
5.具备较强的学习能力、沟通能力、团队合作能力，有强烈的好奇心。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
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1.从事多模态生成大模型基础模型算法训练和优化，包括图像生成、视频生成、多模态迭代生成、多模态编辑等；
2.从事基础大模型的组建研发，如Diffusion Models、Autoregressive Models等；
3.从事大模型数据科学的设计与实现，大模型训练和推理加速，确保基础模型的竞争力领先和顺利落地。
职位要求
1.计算机、人工智能、数学等相关专业的全日制本科（优先）以上；
2.具有扎实的深度学习算法基础，具备扎实的大模型研发经验，有扩散模型优化经验优先，有相关方向顶级论文者优先，有scaling law实践经验优先；
3.熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节，训练和推理模型调优，CPU/GPU加速，分布式训练推理加速，有实操经验优先；
4.有ACM竞赛、NOIP竞赛经历特别优先；
5.具备较强的学习能力、沟通能力、团队合作能力，有强烈的好奇心。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
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1.负责通用AI大模型相关的评测与应用的规划、落地以及平台化能力建设，包括但不限于：；
2.通用AI大模型评测基准的构建：建立覆盖文生文、多模态理解、多模态（音视频/3D/图/视频生成）生成等模态的评测基准，设计全面、准确的多维度指标，构建自动化评测工具链，并随着模型能力的演进持续探索全模态的评测基准；
3.评测数据的自动化生产能力构建：基于数据泛化等能力，构建领域增强型评测数据集生产链路，支持多模态场景的自动化数据扩增与效果验证；
4.自动化评测与归因分析：探索并实现各个模态大模型的自动化评测与模型缺陷归因机制。
职位要求
1.计算机或者相关专业硕士或者以上学历，2年以上CV/NLP/RL相关工作经验，有大模型调优化应用、评测经历者优先；
2.扎实的机器学习基础，能够熟练应用常用的机器学习模型解决实际的业务问题，有主流深度学习模型的项目(CV/NLP/推荐/广告/RL等均可）实践落地经验优先；
3.良好的逻辑思维能力, 数据分析能力，善于分析和解决问题；
4.在NearlPS，ICML、KDD、AAAI，IJCAI等机器学习领域会议或者期刊有第一作者发表过文章的优先。
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 2026-10-17
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。
团队介绍：TRAE（The Real AI Engineer），是字节跳动旗下的AI编程产品，一个能理解需求、调动工具、独立完成开发任务的AI开发工程师，为用户提供端到端生成真实软件的服务。TRAE是当前国内受到广泛欢迎的AI编程产品之一，也是业界首个端到端AI软件开发Agent产品，可覆盖简单到复杂全场景。我们正在寻找充满热情、富有创造力的人才。期待你的加入，与我们共同重塑开发范式，定义未来开发的形态。
1、负责代码领域的模型效果优化，深入研究LLM后训练等相关技术，提升训练效果和效率；
2、分析业务场景，设计并实现适用于不同场景的算法解决方案，支持产品效果方面的需求；
3、持续跟进LLM前沿技术，聚焦LLM在软件工程领域中的应用。
职位要求
1、2027届硕士及以上学位在读，计算机、软件工程、人工智能等专业优先；
2、具有数据合成、指令微调经验，具备优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底；
3、熟悉大模型训练、RL算法者优先；在大模型领域，发表过论文者优先；
4、熟悉Vibe Coding，有丰富的使用各类AI编码工具者优先；
5、出色的问题分析和解决能力，能深入解决大模型训练和应用存在的问题；
6、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。
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1、负责AI IDE中AI功能的探索与开发工作，专注于AI功能的交互实现，涵盖但不限于代码生成、代码理解、知识问答、AI Agent、多模态、AI生态等等，将复杂的AI功能交互以直观、易用的方式呈现给用户，并不断优化用户体验；
2、开发和维护领先的IDE基础框架，提供灵活的Ul自定义能力和IDE基础服务编排能力、IDE生态和工具链，包括但不限于插件框架、插件市场、和研发流程相关的插件等，支持各种需要IDE的业务场景；
3、持续跟进LLM领域的最新技术趋势，结合AI IDE的前端需求，提供创新的交互解决方案，并推动前端技术的迭代和升级。
职位要求
1、本科及以上学历，计算机相关专业，深刻理解前端体系架构，具备扎实的算法、数据结构基础及编程能力；
2、熟练掌握至少一种主流前端框架（如React、Vue.js、Angular），并熟练掌握JavaScript/TypeScript，拥有丰富的前端开发与用户界面设计经验；
3、熟悉前端工程化实践，包括模块化、组件化开发，以及前端性能优化、响应式设计和跨浏览器兼容性调试，了解Webpack、Rollup或Vite、Electron等；
4、具备API对接、接口安全、性能调优和自动化测试等实践经验，能够独立设计并实现高质量的前端服务；
5、熟悉前后端分离架构，了解RESTful接口设计，有良好的代码规范、版本控制及团队协作经验；
6、熟悉跨平台前端开发、响应式设计和前端性能优化技术，能在不同设备和浏览器环境下保证一致的用户体验。
具备以下经验者优先：
1、对AI技术和大语言模型有浓厚兴趣，关注前端交互及用户体验领域的最新技术趋势，具备快速学习和解决问题的能力；
2、有AI功能相关的前端研发经验，熟悉交互设计和用户体验优化，能够将复杂AI功能交互直观地呈现给用户；
3、具备AI Agent相关前端交互设计与集成的经验，了解如何在前端实现AI能力的无缝集成；
4、具备Rust研发经验；
5、熟悉VSCode、IntelliJ IDEA、Eclipse等IDE的底层实现与原理及LSP、DAP协议，并有VSCode、IntelliJ IDEA、Eclipse、Chrome等IDE的插件开发经验；
6、有开源项目贡献经验或在前端技术社区中活跃者优先。
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、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
我们正在寻找一位动手能力强、视野开阔的智能体研发工程师，加入 AI for Science 团队。你将负责让智能体走出对话框，去规划、执行并闭环调控真实的科学实验系统，通过大量自动化实验与评测比对，为每一类科学任务找到最可靠的智能体设计与反馈机制。更重要的是，你将直面 AI4S 当下最硬的一个问题，模型报告的“变好”，究竟是真的变好，还是只是把指标刷高了。这里的每一天，都是在为科学发现的自动化建立可信的底座。
【岗位亮点】
- 让智能体真的动手：不是 benchmark 上的 agent，而是接到真实科学系统上的 agent。它要自己提假设、下参数、看结果、改方案，并且承担做错的后果。这类闭环经验目前非常稀缺。
- 做 AI4S 里最难的那一层：可信评测。区分“物理上真的改善”与“指标被刷高”，本质上和 reward hacking、agent evaluation、过程奖励是同一个问题，只是在这里有物理定律作为唯一裁判，对错没有模糊空间。
- 成果有双出口：顶刊论文与开源代码同时推进。你的工作会被外部复现和引用，而不是沉在内部 repo 里。
【岗位职责】
1. 智能体系统构建与闭环实验
•设计并实现面向科学任务的智能体，涵盖任务规划、工具调用、状态记忆与多轮反馈；
•将智能体接入真实实验平台，完成从需求到闭环运行的全过程，处理真实数据中的漂移、噪声与失败样本；
•针对不同任务类型，比较不同智能体架构与反馈机制的实际表现，输出方案选型报告。
2. AI4Physics 建模与物理先验融合
•将物理前向模型与神经网络结合，解决逆问题、重建与参数反演类任务；
•探索用物理仿真替代真实标注数据的可行边界，验证零样本与跨域泛化能力；
•完成系统的消融实验，说明性能提升到底来自哪里。
3. 评测体系与知识沉淀
•建立智能体评测集与实验数据库，记录不同任务、不同设定下的最优配置，形成内部选型规范；
•设计能识别指标欺骗的评价指标与对照实验，保证结论可复现、可追溯；
•定期整理典型案例，输出技术报告与开源文档，为团队积累实战经验。
职位要求
1. 教育背景
•统招全日制本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、应用数学、物理、光电、精密仪器等相关专业均可；
•【接受应届】欢迎 2026 届优秀应届生投递，我们将安排资深研究员带教，从模型实现到实验闭环全程辅导。
2. 专业与动手能力
•在以下方向中至少有一项扎实经验：大模型与智能体（planning、tool use、memory、multi-agent）、强化学习、生成模型、逆问题与优化；
•熟练使用 PyTorch，能独立完成从数据、训练到评测的完整链路，读得懂论文并复现得出来；
•有 benchmark 设计、模型评测或 reward hacking 相关经验者优先；
•对物理或实验科学有基础了解或强烈学习意愿者
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-17
一、关于我们
我们是一家专注于端侧 AI 与大模型技术的创新企业，致力于推动大模型在汽车智能座舱、车载 Agent、多模态交互、智能车控等场景的规模化落地。随着汽车行业进入 AI 原生时代，我们正在构建下一代车载 AI 操作系统与 Agent 平台，面向主机厂、Tier1 及生态合作伙伴提供领先的端侧大模型解决方案，助力车企打造差异化的智能座舱体验与核心竞争力。
二、职位描述
作为汽车行业的 Jr 产品经理，你将负责智能座舱内大模型应用的产品规划与落地，涵盖智能语音助手、场景化服务推荐、个性化座舱等核心方向。需要深入挖掘车载场景下的用户需求与创新机会，将产品定义转化为可执行的开发任务，并协同 AI 研发、硬件、软件等多团队推动产品从工程样件走向量产落地，对最终产品体验与质量负责。
三、岗位职责
1.负责智能座舱内大模型应用（如智能语音助手、场景化服务推荐、内容生成、个性化座舱等）的产品规划、路线图制定和版本管理。
2.深入分析行业趋势、竞争格局和用户需求，挖掘大模型在车载场景下的核心价值点和创新机会，定义具有竞争力的产品特性。
3.将产品需求（PRD）转化为可执行、可测试的开发任务。深度参与开发、测试和集成全过程，确保技术实现精准匹配产品定义，并对最终的产品体验和质量负责。
4. 作为项目核心驱动者，高效协同AI研发、硬件、软件、设计、市场及供应商等多个团队，确保产品目标一致并顺利推进。
5.协同团队完成产品从工程样件到量产版本的打磨。支持解决量产过程中的相关问题，确保产品功能、性能与用户体验稳定落地于量产车型。
职位要求
1.计算机、软件工程、电子工程、车辆工程等相关专业优先。
2.3年以上产品经理经验，具备AI产品（尤其NLP/大模型相关）或智能座舱/车联网产品经验者优先。
3.出色的逻辑思维、用户洞察力和数据驱动决策能力；优秀的沟通、协调和项目管理能力，能够驾驭复杂跨团队合作；具备强烈的自驱力、责任感和在模糊领域中发现并定义问题的能力。
4.有实际的大模型应用（Prompt工程、Agent设计等）项目经验。
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-17
我们正在构建面向大模型量化场景的「自我优化」Agentic 原生基础设施，将量化研发与部署优化从人工驱动升级为自治系统，你将深度参与量化算法研究、Agentic 范式探索与跨硬件 Infra 建设，打造下一代量化工程体系。
1. 负责大模型量化算法研究与实现，覆盖 PTQ/QAT/ 低比特量化在大模型及多模态模型的落地，重点针对 GPU/NPU/ 端侧芯片等各类硬件平台设计并优化量化方案，平衡精度与推理性能
2. 构建 Agent 原生的统一量化研发工作流，实现从量化方案定义到跨硬件落地交付的全流程自治闭环
3. 搭建标准化量化评测体系，推动基础设施向自我优化的 Agent 驱动系统演进
4. 跟踪量化与 Agentic Infra 前沿技术，在真实跨硬件量化项目中完成技术落地与迭代
职位要求
1. 硕士及以上学历，计算机 / 人工智能 / 电子工程相关专业
2. 熟练使用 Python，熟悉 Transformer 架构。了解大语言模型结构特点与计算瓶颈，具备扎实的代码能力
3. 深入理解模型量化原理，熟悉 PTQ/QAT 等技术，掌握 GPTQ/AWQ/SmoothQuant 等主流量化算法实现
4. 扎实的加速器硬件和 AI Infra 系统知识，具备对应算子开发与性能调优经验
5. 具备复杂系统拆解与问题定位能力，对评测敏感，能判断量化指标可信度与实验有效性
6. 认可 AI Native 方向，具备快速跟进前沿研究与算法复现能力
加分项
1. 量化相关论文发表或开源项目贡献，具备跨硬件平台软硬协同优化经验
2. 熟悉 KV Cache/Activation 量化等大模型量化与推理优化技术，有 TVM/MLIR/ONNX Runtime 等 AI 编译器相关实践经验
3. 有 Agent 评测体系 / 量化 Harness 建设经验，或评测体系 / 评测集构建经验（用例生成、LLM-as-judge 等）
4. 对 Agent 有深入实践（tool use/planning/multi-agent 等），有活跃开源项目或对社区有实质贡献
