来源显示在招 · 最近观察 2026-10-17
1. 智能体应用工程化开发：负责基于大模型的智能体（Agent）应用的架构设计、工程实现与迭代优化，涵盖任务规划、工具调用、多轮对话、记忆管理等核心能力建设，完成工作流编排、多 Agent 协作、Human-in-the-Loop 交互、RAG等功能的工程化落地与优化。
2. 前后端全栈开发：负责智能体应用的后端服务开发，基于 Python 或 Go 构建高可用 API 服务，实现流式输出、异步任务、模型服务调度等核心能力；负责前端交互界面开发：基于 React 或 Vue 3 构建智能体对话界面、任务可视化面板、管理后台等，实现前后端联调与数据交互；负责数据库设计（PostgreSQL/MySQL）、缓存策略（Redis）及系统集成，保障系统性能与数据一致性。
3. 系统部署与现场交付：负责基于 Docker/K8s 的容器化部署方案设计与实施，搭建 CI/CD 流水线，保障项目的高效迭代与稳定运行。承担项目到用户现场的部署交付工作，包括私有化环境适配、系统安装部署、性能调优、上线护航等。负责系统的运维监控体系建设，保障生产环境的稳定性与可观测性。
4. 需求协同与技术沉淀：对接产品与业务团队，拆解客户需求并转化为可落地的技术方案。协同算法团队完成模型服务化封装与推理优化，推动 AI 能力的产品化落地。沉淀工程化最佳实践，参与团队技术能力建设与知识沉淀。
职位要求
1. 教育背景与经验：硕士及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业。3 年以上全栈开发经验，有 AI 产品或智能体应用落地经验者优先。
2. 技术能力
- 智能体与大模型工程：熟悉 LLM 应用开发框架，具备 Agent 工作流编排、工具链开发的实践经验。了解 RAG 系统构建流程，熟悉向量数据库（Milvus/FAISS/Chroma 等）的使用与优化。熟悉 Prompt 工程、多模型调度、流式输出等大模型工程化技术。
- 后端开发：精通 Python，熟悉 FastAPI/Flask/Django 等后端框架，具备异步编程与微服务架构经验。熟悉数据库设计与优化（PostgreSQL/MySQL），了解 Redis、消息队列等中间件。
- 前端开发：熟练掌握 React 或 Vue 3 等主流前端框架，能独立完成交互式 Web 界面开发。
- 部署运维：熟悉 Docker/K8s 容器化部署，具备 CI/CD 流水线搭建经验。熟悉 Linux 运维、Nginx 配置、服务监控等基础运维技能。
3. 综合素质
- 具备良好的需求拆解与问题排查能力，能独立完成从需求分析到交付上线的全流程。
- 具备 To B 项目或私有化交付经验者优先。
- 具备强烈的 Owner 意识与跨团队协作能力。
- 善用 AI 编程工具（如 Cursor、Copilot 等）提升开发效率。
四、加
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1. 智能体后端系统开发
- 负责基于大语言模型的智能体（Agent）应用后端架构设计、核心模块开发与持续优化，涵盖：
- 任务规划、任务拆解与执行调度；
- 工具调用、插件系统及外部系统集成；
- 多轮对话、上下文管理与长期记忆；
- 工作流编排、多 Agent 协作及 Human-in-the-Loop 机制；
- RAG 检索增强生成、知识库服务及数据处理流程；
- 模型路由、多模型调度、失败重试与降级策略。
2. 高性能后端服务建设
- 使用 Python 或 Go 构建高可用、高并发的 API 服务和微服务系统；
- 实现模型请求编排、流式输出、异步任务、任务队列及长耗时任务管理；
- 负责模型服务接入、调用链路管理、限流熔断、超时控制及异常处理；
- 负责服务接口、数据结构和系统模块设计，保障系统的稳定性、可扩展性与可维护性；
- 负责数据库设计与优化，包括 PostgreSQL/MySQL 的表结构、索引、事务及数据一致性；
- 使用 Redis、消息队列等中间件提升系统性能和可靠性；
- 负责向量检索、文档解析、Embedding、Rerank 等 RAG 相关后端能力建设。
3. 模型服务化与推理工程
- 协同算法团队完成大模型、Embedding、Rerank 等模型的服务化封装；
- 负责模型调用网关、推理服务编排及模型资源调度；
- 参与 vLLM、Ollama 等模型服务部署与性能优化；
- 针对吞吐、延迟、并发、显存使用及调用成本进行优化；
- 建立模型服务的监控、评测、日志追踪和故障排查机制。
4. 系统部署与现场交付
- 负责基于 Docker/Kubernetes 的后端服务容器化部署；
- 设计并维护 CI/CD 流水线，提升研发交付效率；
- 负责私有化环境适配、系统安装部署、配置管理和版本升级；
- 支持项目现场交付、生产上线、性能调优及问题排查；
- 建设服务监控、日志采集、链路追踪和告警体系，保障生产环境稳定运行。
5. 需求协同与技术沉淀
- 对接产品、业务及客户团队，完成需求分析、技术拆解和方案设计；
- 与前端、算法及交付团队协作，推动智能体能力产品化落地；
- 沉淀智能体后端架构、服务治理、模型接入及私有化部署的工程实践；
- 参与技术规范、代码质量、自动化测试和团队知识库建设。
职位要求
1. 教育背景与工作经验
- 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业；
- 3 年以上后端开发或分布式系统研发经验；
- 有大模型应用、智能体系统或 AI 产品后端落地经验者优先。
2. 后端开发能力
- 精通 Python，熟悉 Go 者优先；
- 熟练掌握 FastAPI、Flask、Django 等至少一种后端框架；
- 熟悉异步编程、并发处理、微服务架构和 RESTful API 设计；
- 熟悉
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1. 负责企业级 Agentic Infra 私有化部署架构设计，覆盖 Kubernetes、GPU / NPU 资源、模型 Serving、对象存储、消息队列、日志监控、权限与网络安全等关键组件。
2. 面向运营商、金融民生等客户复杂 IT 环境，完成部署方案、资源评估、容量规划、网络拓扑、数据安全、容灾与运维方案设计。
3. 负责大模型推理服务、Agent Runtime、RAG 服务、Workflow 编排、工具调用、权限网关、审计日志等能力的工程集成。
4. 针对客户私有化环境中的性能、稳定性、成本和兼容性问题，进行系统级优化，包括推理吞吐、延迟、显存利用、缓存策略、并发控制和服务降级。
5. 建设标准化部署包、环境检查工具、自动化验收脚本等，提升项目交付效率。
6. 与 FDE、解决方案、产品团队协同，将灯塔项目中的部署经验沉淀为可复制的 Agentic Infra 行业交付基线。
职位要求
1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业。
2. 3 年以上后端、平台架构、云原生、AI Infra、模型 Serving或企业级私有化交付经验。
3. 熟悉至少一种大模型推理或 Serving 框架，如 vLLM、SGLang、TensorRT、ONNX等。
4. 理解 RAG、Agent Runtime、Tool Use、Workflow 编排、权限与审计等大模型应用基础设施。
5. 具备复杂线上问题排查能力，能从网络、资源、服务、模型、数据、并发和客户环境多维度定位问题。
加分项
1. 有运营商、金融、政企、央国企等客户私有化交付经验。
2. 有 GPU 集群、国产化算力、昇腾 / 昆仑 / 寒武纪等平台适配经验。
3. 有 LLMOps 平台、智能体平台、RAG 平台或模型网关建设经验。
4. 有信创、数据不出域、内外网隔离、权限审计等合规场景经验。
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1.产品成本与资源管理：建立 Token / Credit 模型推理成本核算体系，追踪单 Seat 服务成本与边际成本趋势，协同工程团队优化 GPU / 推理资源利用率，推动成本优化落地，识别高成本低价值功能路径，建立月度成本复盘与异常告警机制；
2.报价与价格管理：主导企业版套餐设计与定价——Seat / Token / Credit 混合模型，维护报价审批流程与折扣管理机制，确保定价纪律与商业灵活性的平衡，持续监控竞品定价动态，输出定价分析与应对建议；
3.经营分析：建立产品 P&L 视图，按产品线 / 客户群拆解收入、成本、毛利，追踪 CAC / LTV / Payback Period / Gross Margin per Seat，协同财务完成收入预测与预算管理；管理渠道返点与合作伙伴经营；
4.合规管理：管理产品合规资质矩阵：国内（等保 2.0+ / 信通院 / 个人信息保护法 / 数据安全法 / 数据出境）· 全球（SOC2 Type II / ISO27001 / GDPR / HIPAA / CSA STAR），建立企业客户安全审查标准响应流程与模板库，跟踪国内外区域数据驻留要求、数据出境合规审批及个人信息保护合规状态；
5.企业客户增长与续约：追踪客户健康度（Seat 渗透率 / 活跃率 / Token 消耗），建立红黄绿预警，对 NRR / Seat 净增负责，建立续约流程与账户扩张机制，维护产品发布日历，协调产研 / 安全 / 法务 / 销售跨职能上线对齐，系统性采集企业客户反馈，输出 VoC 报告支撑产品迭代决策。
职位要求
1.6年及以上ToB 产品运营 / 商业运营经验，3+ 年 AI / Cloud / 企业 SaaS 方向；完整经历过一个 ToB 产品从 0 到规模化商业运营的完整周期；
2.具备产品级 P&L 分析、成本核算、收入预测、Unit Economics 建模能力；熟练使用 SQL / Python / BI 工具，能独立完成从数据提取到经营决策建议的全流程；
3.理解 ToB SaaS / Cloud 产品成本结构，有产品成本优化或定价策略经验；理解 Seat / Token / Credit 定价模型，能参与报价体系设计与毛利管控；
4.理解国内外 ToB 产品合规要求——国内（等保 / 信通院 / 个人信息保护法 / 数据安全法）及全球主流标准（SOC2 / ISO27001 / GDPR / HIPAA），能协同安全法务团队管理跨区域合规资质矩阵与客户安全审查响应；
5.深度使用过 Claude / ChatGPT / WorkBuddy / CodeBuddy 等 AI 产品，理解 Agent / LLM / MCP / Skill 基本概念，能与产研团队用同一语言沟通；
6.能在产品
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1.负责CodeBuddy/WorkBuddy产品的稳定运行，支持服务部署与版本发布等环节；
2.优化服务的部署流程，包括持续集成、持续部署（ CI / CD ）和自动化工具；
3.负责集群管理和服务治理，设计容灾方案并实施演练，保障系统高可用和稳定性；
4.负责资源成本管理与规划，优化计算和存储资源；
5.关注业界前沿技术动态，探索复杂业务系统运维自动化和智能化的技术和方向。
职位要求
1.本科及以上学历，3年以上工作经验，有机器学习平台相关开发或运维经验；
2.熟悉容器技术，掌握K8s、 Docker 的技术原理，有实际使用和运维经验；
3.熟练使用 Go /Python/ Shell 等一种或多种编程语言，善于使用自动化／智能化方法让服务稳定高效；
4.有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分；
5.具有良好的沟通协调能力，较好的团队合作精神、责任心和一定抗压能力。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
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1. 参与百川大模型核心业务的应用算法开发
2. 综合运用微调、强化、Agent技术，面向真实场景设计端到端解决方案并实现
职位要求
1. AI原住民，对医疗或医学兴趣浓厚；
2. 极富创造力、思维不受限，工作经验不超过2年，接受应届同学实习转正；
3. 熟悉理解各种算法的第一性，擅长组合创新、解决实际问题，代码能力优秀
4. 具有良好的逻辑思维和语言表达能力，能够应对工作压力和新事物的不确定性
职位亮点
1. AI原生岗位，适应时代发展
2. AI原生团队，年轻，氛围活跃
3. AI工具支持，免费配备企业级Cursor、Claude Code
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1、熟悉LLM、了解RAG全流程，探索 graphrag、lightrag 等前沿方案，构建医疗等专业领域的知识库；
2、设计开发搜索召回算法，dense模型、sparse模型，粗排模型等，提升搜索效率与召回率；
3、设计开发搜索排序算法，深度语义相关性模型、LTR模型等，参与RAG系统效果优化；
4、设计开发文本、图像、音频、视频等多模态内容理解算法，包括但不限于：多模态分类、主题建模、实体抽取、知识图谱、语义聚类、目标检测、ASR等；
5、针对医疗等专业领域建立合理的相关性评测方法，进行数据挖掘和数据合成，积累医疗等专业领域知识数据资产；
6、深入研究大模型和搜索算法的最新发展趋势，提出并实施创新性解决方案。
职位要求
1、工作经验：0-5年相关领域工作经验，计算机科学或相关专业本科及以上学历；
2、编程技能：至少精通一门编程语言，如Python或C++；
3、技术栈要求：熟悉Linux操作系统，掌握PyTorch等深度学习框架，具备深度学习、机器学习、自然语言处理等领域的基础知识；
4、研究背景：有在国际顶级会议和期刊（如ICLR、ICCV、CVPR、ECCV、NeurIPS、ICML、TPAMI、ACL、EMNLP等）上发表研究成果者优先；
5、专业经验：熟悉预训练算法，了解对比学习，具有Embedding Model、Rerank Model、GNN和大规模语言模型（LLMs）等方面的实际操作经验者优先；
6、个人素质：具备出色的团队合作精神和沟通能力，能够自我驱动，具有良好的抗压能力，对技术有强烈的求知欲和热情，拥有优秀的数据分析和逻辑思维能力。
我们提供
竞争力的薪资待遇和福利
广阔的职业发展空间和学习机会
与行业顶尖专家共事的机会
舒适的工作环境和灵活的工作氛围
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-17
1.负责项目的计划制定、进度驱动和跟踪、风险识别以及应对，确保项目按计划完成；
2.统筹产品-工程-算法团队协作、协调需求对接、资源分配优化、质量管控及敏捷迭代保障全流程；
3.及时发现并跟踪解决项目问题，有效管理项目风险；挖掘项目痛点，提升整体协作和交付效率。
职位要求
1.计算机、通讯、人工智能或相关专业本科及以上学历，5年以上互联网项目管理经验；有AI类项目管理经验更佳；
2.精通软件项目过程管理，能够及时跟进项目进度、管理项目风险，发现问题并驱动相关资源快速跟进解决；有大型项目管理经验和技术研发经验优先；
3.具备结果导向思维，有效推动各部门间项目开展，确保项目按期落地；
4.具备优秀的沟通能力、组织协调能力、快速学习能力和出色的团队合作精神，具备一定的技术洞察力。
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 2026-10-17
1.负责AI搜索中大模型后训练方向的核心技术研发、优化与创新，优化Post-training 算法的训练效率和回复效果；
2.研究各领域高质量数据的自动化合成方法，建设高效的线上数据飞轮链路；
3.跟踪AI搜索领域的前沿技术，参与前沿算法研究，推动研究成果在业务场景的落地应用；
4.参与产品讨论，基于技术对产品提出改进建议。
职位要求
1.计算机科学、人工智能等相关专业硕士及以上学历；
2.具备良好的LLM技术基础，熟练使用深度学习训练和推理框架，深入理解Transformer、GPT等模型架构；
3.在Post-training方向有一定研究基础，熟悉SFT/DPO/PPO/GRPO/Reward Model等；熟悉数据合成技术；
4.具备良好的分析和解决问题的能力，针对具体的应用场景能合理设计和优化算法并应用；
5.有相关领域顶会论文者优先。
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
1.负责大语言模型在知识问答能力上的算法设计优化及实现工；
2.建设RAG体系，对RAG链路中的重要模块进行优化，提升模型的性能效果；
3.调研业界前沿算法，追踪最前沿的技术动态，并应用在相关的项目中；
4.参与产品讨论，基于技术对产品提出改进建议。
职位要求
1.有大语言模型应用经验优先，包括精调(SFT)、强化(DPO,PPO)等技术的落地；
2.有RAG或LLM Agent的应用落地经验者优先；
3.熟悉TensorFlow，Keras，Pytorch等常规深度学习框架；
4.熟悉自然语言处理方向常用的理论和方法，熟悉阅读理解、问答、搜索、语言模型、预训练等核心技术；
5.具有良好的数学基础，良好的英语阅读能力,具备强烈的进取心、求知欲及团队合作精神，热衷于追求技术创新。
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 2026-10-17
1.负责搜索业务年度经营规划，承接并拆解营收、成本、用户与客户等核心经营目标，建立目标达成路径与节奏管控机制；
2.搭建覆盖 toC 与 toB 场景的经营分析体系，建立业财联动的指标树，完善数据看板与预警机制，推进经营分析智能化、自动化，对数据异常进行归因分析；
3.负责成本与损益分析：设计资源与成本分摊模型（算力、云资源、内容采买、交付与人力），建立单位成本度量体系（如单查询成本、单次调用成本、单客户交付成本），输出损益测算；
4.主导季度/月度经营看板、业务复盘与滚动预测，识别经营风险与机会，输出经营诊断与改进方案；
5.支撑商业化决策，参与定价、折扣与商务政策的测算评估，输出盈亏平衡、ROI 与敏感性分析，为重点客户与重点项目的报价与资源投入提供经营判断。
职位要求
1.本科及以上学历，5 年及以上互联网 / 咨询 / SaaS / AI 行业的经营分析、商业分析或财务分析经验；
2.具备扎实的经营分析功底，能独立搭建经营分析体系与指标树；熟悉成本分摊、损益测算，具备完整的财务建模能力；
3.熟练使用 SQL / Python 进行数据提取与分析，精通 Excel 建模分析，有 BI 看板搭建与数据分析自动化经验；
4.理解 toB 与 toC 商业模式的差异（订阅制、用量计费、项目交付 vs 流量变现、广告变现），具备其中至少一类场景的深度分析经验；
5.数据洞察与结构化表达能力突出，能从复杂数据中提炼核心结论并输出可落地的策略建议；逻辑严谨，具备出色的跨部门推动能力与抗压能力。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
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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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、负责端到端音乐/语音生成方案的架构设计与研发，实现节奏、情绪、音色、旋律等多维度的可控生成，持续打磨自然度、音质与主观听感，对标主流商用音频生成系统；
2、追踪并落地音频生成前沿技术（Audio LLM、DiT、Audio Tokenizer、Vocoder、Audio VAE 等），驱动生成模型的迭代与推理优化；
3、研发基于音频表征与大语言模型的音乐/语音/音效内容理解管线，实现自动语义打标与自然语言描述（人声特质、情绪、曲风、乐器配置等），支撑音频检索、内容管理及音频生成闭环；
4、设计并维护音频数据清洗、标注与质量评估管线，建设面向生成与理解任务的大规模高质量音频数据集。
职位要求
1、硕士及以上学历，音乐信息检索（MIR）、信号处理、人工智能、计算机相关专业；
2、熟悉音频生成/理解领域主流模型（如 CosyVoice, IndexTTS, LeVo, Yue/Yue2, Qwen-Audio, Music-Flamingo, Moss-Music 等）的架构与优化思路，有模型调优、结构改进或推理适配经验者优先；
3、熟练使用 Python，具备音频大模型分布式训练与调优经验（PyTorch / DeepSpeed / FSDP）；
4、良好的问题分析与解决能力，拥有优秀的沟通能力与团队合作精神。
加分项
1、有成功落地的 AI 音乐产品或项目经验（如参与开发过 AI 作曲工具、智能配乐软件等）；
2、在 ICASSP / Interspeech / NeurIPS / ISMIR 等会议发表音频生成、音频理解相关论文，或持有相关专利；
3、具备音乐理论基础（旋律、和声、节奏、曲式），能与音乐制作团队协同定义模型目标；
4、有大语言模型预训练、RLHF / 偏好优化（DPO、Reward Model）实战经验；
5、活跃于开源社区，有高质量 GitHub 项目、技术博客或核心代码贡献。
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.岗位职责；
2.私有化方案设计与价值传递：负责WorkBuddy与CodeBuddy产品的私有化商业策划与售前技术支持。深入理解客户本地IT基础设施与网络隔离环境，腾讯TCS底座体系为金融、政务、医疗、工业、消费电子、零售、出行等多行业客户定制化设计高可用、安全合规的私有化部署方案，并向客户清晰阐述技术价值与业务优势；
3.全流程售前攻坚：与销售团队紧密协同，主导从客户需求调研、技术交流、私有化POC测试、方案设计到投标签约的全流程工作，对产品私有化销售收入与市场份额增长负责；
4.技术演示与资产沉淀：深入研究产品在各类底座上的部署架构、功能特性及应用场景，独立完成适配客户网络环境的私有化产品演示与解决方案设计，持续沉淀私有化售前技术方案、部署手册及标准化交付物；
5.产品迭代驱动：与产品研发团队保持紧密协作，及时传递私有化场景下的市场需求与客户反馈（如底座适配性、客户IT环境兼容性等），驱动产品持续迭代与优化。
职位要求
1.岗位要求；
2.学历与经验：计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历，3年以上售前、架构师或技术咨询经验；至少熟悉一个行业（如金融、政务、医疗、工业、消费电子、传媒、泛互联网、游戏等）的业务流程与技术架构，有大型客户私有化项目交付经验者优先；
3.技术栈要求：掌握至少一种主流编程语言（如Java/Python/Go），熟悉DevOps流程与CI/CD工具链（如Jenkins、GitLab CI、ArgoCD等）；了解AI Coding类产品（如CodeBuddy、Cursor、Claude Code）及OpenClaw等AI应用工具的原理与集成方式；
4.私有化部署核心能力：熟悉常见AI应用的私有化产品架构与工作原理，具备丰富的企业级私有化解决方案设计经验；能够针对客户复杂的IT环境（包括网络隔离、安全合规、算力资源、异构硬件等）进行架构适配与方案设计；
5.云原生底座体系认知：具备以下两类底座体系的实战经验（满足其一即可，两者兼备优先）：；
6.腾讯体系：了解腾讯TCS（Tencent Cloud-native Suite）底座体系或相关专有云基础设施，具备基于TCS进行应用部署、运维管理或方案整合的经验；
7.开源体系：深入理解Kubernetes架构与生态，熟悉主流发行版或管理平台，具备基于开源体系完成应用容器化部署、网络策略配置、存储对接及运维监控的实战经验；
8.综合素质：具备出色的沟通、表达与演讲能力，能够清晰地向客户与合作伙伴传达复杂技术方案，并协调多方资源推进项目落地。
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.持有腾讯云TCA/TCP/TCE认证或AI技术领域的相关专业认证；
2.参与过国际开源项目贡献（如GitHub活跃开发者）或具备跨国技术团队协作经验，熟悉全球
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。
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
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。
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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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