招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
我们在做什么：
为大模型训练和评估提供高质量的数据供给。我们需要从各类公开数据源中大规模采集文本、对话、代码等多种类型的数据，部分场景涉及复杂的接口协议和安全策略分析，对工程能力和问题拆解能力有较高要求。
你会参与：
1. 分析目标数据源的接口协议与安全策略
2. 主流 Web 安全防护机制的研究与适配
3. JS 代码分析与调试，提取关键业务逻辑
4. Web 协议分析与接口还原
5. 移动端数据通路建设（协议分析、安全机制适配）
6. 设计并开发高可用数据采集系统，完成大规模数据的清洗与结构化存储
任职要求
我们希望你具备：
1. 熟悉 Python / JavaScript，有数据采集或安全研究相关项目经验
2. 能独立完成主流 Web 安全防护的分析与适配
3. 熟练使用 Chrome DevTools、Fiddler、Charles、mitmproxy 等调试工具
4. 具备 JS 代码分析能力：能阅读混淆代码，定位核心逻辑
5. 做事靠谱，能独立推进任务
加分项：
1. 有移动端安全研究经验（Frida、Xposed、IDA 等）
2. 熟悉人机验证机制的研究与对抗
3. 有大规模数据采集经验，熟悉分布式架构
4. 了解 TLS 指纹、浏览器指纹等 Web 安全技术
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 2026-10-19
1、大规模语音模态预训练
研究如何用千万小时级别语音数据在百亿级别参数模型上进行高效预训练，有效提取与利用通用声学与语义特征，提升语言理解及语音生成的一致性和自然度。
2、多语言语音理解与生成
研究跨语言语音数据的共享表示方法，提升语音模型对多语言、方言的适配能力。
3、噪声环境及复杂声学场景下的处理能力
研究语音大模型在嘈杂、混响、远场等典型场景下的泛化性。
4、探索高效语音信息压缩方法
研究语音模态压缩方法，以实现长时理解，并适配不同类型的设备（云侧和端侧）的部署需求。
任职要求
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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来源显示在招 · 最近观察 2026-10-19
1.负责WorkBuddy与CodeBuddy产品的商业化策划与售前技术支持，针对多行业客户需求定制化设计解决方案，并向客户清晰阐述方案的价值与优势，提供专业的技术咨询与建议；
2.与销售团队紧密协同，主导从产品技术交流、方案设计到投标签约的售前全流程工作，对产品销售收入与市场份额增长负责；
3.深入研究WorkBuddy与CodeBuddy的产品架构、功能特性、技术优势及应用场景，独立完成产品功能演示与解决方案设计，持续沉淀售前技术方案与标准化交付物；
4.与产品研发团队保持紧密协作，及时传递市场需求与客户反馈，驱动产品持续迭代与优化。
职位要求
1.计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历，2年以上售前或架构师岗位经验，至少熟悉一个行业（如消费电子、传媒、泛互联网、游戏等）的业务流程与技术架构；
2.熟练掌握至少一种主流编程语言，熟悉DevOps流程，了解AI Coding类产品（如CodeBuddy、Cursor、Claude Code）及OpenClaw等AI应用工具；
3.熟悉常见AI应用的产品架构与工作原理，具备丰富的解决方案设计经验；
4.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技术方案。
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.持有腾讯云TCA/TCP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，熟悉全球化项目交付流程；
3.具备从0到1打造标杆客户案例的经验，能够清晰梳理并复制成功方法论；
4.在AI代码生成、大模型应用等前沿技术领域有专项研究、技术博客输出或专利成果。
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1.负责以下工作中的若干个方向；
2.负责游戏性能优化和底层Bug、Crash等疑难问题；
3.负责渲染管线的优化和定制开发，并且推动落地；
4.负责版本构建、更新以及相关流程工具的建设；
5.负责建立性能监控体系，分析工具和相关流程建设；
6.对前沿技术进行预研，评估技术方案的可行性以及落地实现。
职位要求
1.本科以上学历，3年以上基于UE引擎的开发和维护经验，深刻理解现代游戏架构和制作流程；
2.熟练掌握C++，了解常用脚本(Python/TypeScript)的基本原理和用法，善于使用CodeBuddy/Cursor等现代AI编程工具；
3.对3D渲染/性能优化/内存优化/资源管理/版本构建/AgenticAI 中的一到多项有深刻理解；
4.关注行业技术发展，具备良好的沟通和学习能力，善于基于数据分析问题、解决问题，能够针对游戏特点提出优化方案；
5.积极响应和处理项目研发流程中的各种问题,开发自定义工具和插件，提升团队工作效率；
6.具备良好的团队合作精神和沟通能力、责任心强，对游戏前沿技术有热情。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
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1、负责探索具身模型架构、训练方法，打造新一代 VLA/WM模型；
2、探索自动化高质量的数采方法，探索有效的接管数采方式，以及接管数据的价值，探索离线和在线强化学习方法；
3、跟踪最新的模型训练和优化技术，复现验证其有效价值，并将其适配到代码框架。
4、参与构造具身模型评测体系，设计评测任务，搭建VLA 模型自动化评测流程；
5、参与VLA 模型相关学术 benchmark 和国内外知名公开榜单的评测，迭代优化模型效果；
职位要求
1、毕业时间介于2026年9月至2027年8月的国内外高校的本科生、硕士生、博士生，计算机科学、机器人控制、人工智能、VLA算等相关专业优先；
2. 掌握常见VLA模型（例如PI系列、OpenVLA、diffusion policy等）原理；
3、熟悉机器人运动控制，有VLA模型训练优化和实际上机部署执行经验；
4、熟练掌握主流深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow，具备优秀的系统级编程能力；有LLM、Diffusion、Flow、MoE、VLA等大模型架构的分布式训练经验；
5、精通至少一种分布式训练框架，如Megatron-LM、DeepSpeed、FSDP等；
6、具备良好的逻辑思维、沟通协作能力和学习能力，能够独立解决复杂问题；
7、ACM等程序设计比赛、自然语言处理/多模态相关顶级会议论文或比赛获奖经历者优先考虑；
8、具有技术热情及技术信仰，较强的学习能力和抗压能力。
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1、负责机器人运动控制算法的研究和开发实现,完成机器人运动学、动力学模型的搭建与仿真模拟，优化机器人运动性能；
2、发现和解决算法开发过程中出现的技术问题，根据机器人运动特性为本体/算法协同设计提出建设性意见和改进方向；
3、参与机器人前沿控制技术预研，对相关技术成果资料进行查阅、整理及归纳。
4、负责临时演示任务，能够快速定位排查调试过程中遇到的问题。
职位要求
1、硕士及以上学历，控制工程与控制理论、机械电子、计算机、自动化等相关专业
2、掌握机电系统闭环控制方法，熟悉模仿学习、强化学习算法，能够使用常见的仿真环境完成强化学习训练任务
3、熟悉机器人学、刚体运动学、刚体动力学；掌握常用的FK/IK方法，熟悉RBDL、Pinocchio等动力学库
4、熟练使用C++及python、isaac gym、isaaclab以及mujuco等仿真器，熟练使用linux系统
5、熟悉transformer，gru/lstm，CNN等的原理及其适用场景，以及在torch库中的使用
6、了解T-S与MoE架构，对前沿论文有所研究为加分项
7、需要具备一定的真机调试经验，能够快速定位问题，为加分项
8、有机器人竞赛（如RoboCup、DARPA挑战赛），优先录取
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多模态/大模型方向：
1. 多模态/大模型训练架构与方法创新：主导多模态模型的训练范式设计与系统优化策略，包括跨模态对齐、预训练目标设定（如图文对齐、语音文本联合建模）、多阶段训练（预训练+指令微调+强化学习后训练）等方法，推动大规模多模态模型在国产平台上的高效训练能力建设。
2. 行业趋势洞察与场景牵引：深入分析多模态AI应用发展趋势，跟踪典型应用场景（如语音视觉联动、图片/视频生成、图文理解、多模态对话、视频理解、理解生成统一模型、Agentic 大模型等），洞察其模型结构、算力需求、系统瓶颈，输出具备前瞻性的能力演进路线和资源规划建议。
3. 训练-推理协同优化策略：跟踪并推动多模态场景下的训练-推理协同设计策略，如模型结构对推理效率的影响、量化/稀疏/模型切分
4. 协助完成多模态理解、多模态生成模型的训练和推理加速。
搜广推方向：
1. 负责推荐训推解决方案竞争力规划，支撑构筑基于国产硬件、业界领先推荐系统；
2. 洞察当前业界主流推荐系统和N+1代推荐系统技术发展趋势，跟踪业界动态，行业市场需求，牵引竞争力规划；
3. 分析推荐领域的算法策略制定，对召回、粗排、精排、策略等进行分析 ；
4. 协助落地定制推荐模型，对模型训练，上线执行进行支撑，解决性能和精度问题。
5. 展开针对业务场景、模型架构、训练方法的洞察，结合硬件特点产出搜广推垂直洞察报告，并根据洞察结果，设计适合国产硬件的差异化竞争方案。
任职要求
语言要求:
简体中文,英语
教育背景要求:
本科及以上
模态/大模型方向 业务技能要求：
1. 计算机科学、电子通信、统计学、应用数学等相关领域专业；
2. 具备机器学习、深度学习的知识基础。
3. 熟悉python、C/C++中的一种或多种语言。
4. 具备团队合作精神。
搜广推方向 业务技能要求：
1. 了解业界主流推荐系统全流程：召回、粗排、精排、重排等，具备推荐系统真实业务上线hands on经验；
2. 了解推荐典型算法，具备推荐系统底层GPU/国产计算卡性能优化经验优先；
3. 推荐系统、计算广告、搜索引擎相关领域有经验者优先
4. 了解Transformer在搜索推荐领域应用、GR模型落地经验者优先
专业知识要求：
1. 具备大规模机器学习分布式训练或者高性能推理系统开发和优化经验。
2. 熟悉Diffusion， DIT, QwenVL， AR生成式模型。
3. 具备扎实的机器学习，深度学习理论知识。
4. 具备一线的AI算法（NLP，语音，CV）落地经验。
5. 拥有大型C/C++ 项目软件开发经验。
6. 高并发服务开发经验
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作为云AI高级架构师，负责OTT客户需求洞察和中高层技术交流，主导昇腾云重大解决方案整体方案设计、调优适配和昇腾云解决方案的项目成功，具体职责如下：
岗位职责:
1、需求理解&洞察：洞察客户业务和发展趋势，深入理解客户需求，从客户业务发展中识别对公有云的机会点和核心诉求，并开展公有云解决方案的联合创新，参与研发产品规划，推动产品竞争力提升。
2、重大解决方案设计：作为方案架构师，深度参与并牵头重大战略项目技术方案设计，把握技术方向，完成整体需求分析和解决方案设计，分析竞争对手信息并制定竞争策略，解决关键问题，对重大战略项目成功负责；
3、支撑技术中高层交流：支持重要客户的交流活动，尤其是技术中高层的交流，能够以专业视角展示公司产品与解决方案优势，牵引客户未来技术规划，构建云业务相关的稳固的中高层技术客户关系。
任职要求
语言要求：英语
教育背景要求：计算机/软件/AI人工智能等相关理工科本科以上学历
技能要求:
1、有AI软件从业经验，能够对客户的业务系统有理解能力，从而针对性的设计解决方案。
2、有较好的沟通，理解能力，能够和客户的CXO和运维/技术人员开展对话和交流。
能力要求:
1、熟悉AI产业技术栈，熟悉业界主流大模型产品和头部AI应用，具备AI应用系统或大模型设计开发经验者优先；
2、对大模型的训练推理框架、流程、技术方案，及业界主流大模型的架构、关键技术、性能测试调优等非常熟悉；
3、熟悉Tensorflow/Pytorch/Mxnet/Mindspore等主流AI框架的一种或多种，熟悉主流AI算法，包括并不限于自然语言处理、图像视频类、决策优化类等；
4、具备3年以上AI应用或大模型相关解决方案的相关经验，包括方案设计、适配调优、需求分析、架构设计和规划等。
知识要求:
1、有公有云从业经验，或熟悉某一到多个行业应用领域者优先。
2、具备华为云HCIP/HCIE认证优先；3年以上云服务开发经验优先；
3、在AI 技术等领域的一个领域中有丰富经验及深入理解，有良好的洞察能力。
专业证书要求:CET-4及以上英语水平资格证书
其他要求:具备海外留学背景或海外工作经验优先
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作为昇腾大模型训练专家，负责对接客户业务大模型训练，具体职责如下：
主要职责:
1、负责大模型训练领域技术洞察与竞争力识别，持续跟踪行业和友商动态，识别大模型训练竞争力构筑点；
2、负责对大模型训练领域领域的技术需求、方案进行识别、组织关键技术方案攻关，并牵引产品及解决方案改进；
3、洞察昇腾主流场景需求和行业技术发展趋势，引入创新技术，确保产品及方案竞争力持续领先；
4、识别对MindX、AI框架、加速库、芯片硬件等需求，推动昇腾训练解决方案竞争力提升，实现持续商业成功。
任职要求
语言要求: 中文、英语
教育背景要求: 本科及以上，计算机/软件工程/人工智能等相关专业
技能要求:
1、熟悉PyTorch、TensorFlow、MindSpore等任意一种深度学习框架；
2、熟悉CV/NLP/搜索推荐等任一AI研究方向；
3、熟悉掌握Python/C/C++/Go/Java等编程语言；
4、熟悉Megtron、DeepSpeed等开源三方库者优先；
能力要求:
1、熟悉典型AI业务应用场景（如互联网广告推荐、语音识别、文本处理、内容审核等场景）及关键业务处理流程，熟悉使用到的关键算法；
2、有复杂系统软件架构设计和开发经验，在GPU、FPGA、x86或ARM等硬件平台上进行过设计开发等相关工作。
3、掌握大模型预训练、微调、强化学习等，并掌握相关实现及优化方案，有模型训练应用经验者优先；
4、有容器应用开发、分布式训练性能优化等工程优化经历者优先。
专业知识要求：计算机或软件工程、人工智能或大数据等相关专业。
专业证书要求：CET-4及以上英语水平资格证书
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
标准职责:
多模态/大模型方向：
1. 多模态/大模型训练架构与方法创新：主导多模态模型的训练范式设计与系统优化策略，包括跨模态对齐、预训练目标设定（如图文对齐、语音文本联合建模）、多阶段训练（预训练+指令微调+强化学习后训练）等方法，推动大规模多模态模型在昇腾平台上的高效训练能力建设。
2. 行业趋势洞察与场景牵引：深入分析多模态AI应用发展趋势，跟踪典型应用场景（如语音视觉联动、图片/视频生成、图文理解、多模态对话、视频理解、理解生成统一模型、Agentic 大模型等），洞察其模型结构、算力需求、系统瓶颈，输出具备前瞻性的能力演进路线和资源规划建议。
3. 训练-推理协同优化策略：跟踪并推动多模态场景下的训练-推理协同设计策略，如模型结构对推理效率的影响、量化/稀疏/模型切分
4. 协助客户完成多模态理解、多模态生成模型的训练和推理加速。
搜广推方向：
1. 负责昇腾推荐训推解决方案竞争力规划，支撑构筑基于昇腾、业界领先推荐系统；
2. 洞察当前业界主流推荐系统和N+1代推荐系统技术发展趋势，跟踪友商动态，行业市场需求，牵引竞争力规划；
3. 分析客户推荐领域的算法策略制定，对召回、粗排、精排、策略等进行分析 ；
4. 协助客户落地其定制推荐模型，对模型训练，上线执行进行支撑，解决性能和精度问题。
5. 必要时协助客户完成昇腾算子的开发工作。
6. 展开针对客户业务场景、模型架构、训练方法的洞察，结合昇腾特点产出搜广推垂直洞察报告，并根据洞察结果，设计适合昇腾的差异化竞争方案。
自定义职责:
" 多模态/大模型方向：
1. 多模态/大模型训练架构与方法创新：主导多模态模型的训练范式设计与系统优化策略，包括跨模态对齐、预训练目标设定（如图文对齐、语音文本联合建模）、多阶段训练（预训练+指令微调+强化学习后训练）等方法，推动大规模多模态模型在昇腾平台上的高效训练能力建设。
2. 行业趋势洞察与场景牵引：深入分析多模态AI应用发展趋势，跟踪典型应用场景（如语音视觉联动、图片/视频生成、图文理解、多模态对话、视频理解、理解生成统一模型、Agentic 大模型等），洞察其模型结构、算力需求、系统瓶颈，输出具备前瞻性的能力演进路线和资源规划建议。
3. 训练-推理协同优化策略：跟踪并推动多模态场景下的训练-推理协同设计策略，如模型结构对推理效率的影响、量化/稀疏/模型切分
4. 协助客户完成多模态理解、多模态生成模型的训练和推理加速。
搜广推方向：
1. 负责昇腾推荐训推解决方案竞争力规划，支撑构筑基于昇腾、业界领先推荐系统；
2. 洞察当前业界主流推荐系统和N+1代推荐系统技术发展趋势，跟踪友商动态，行业市场需求，牵引竞争力规划；
3. 分析客户推荐领域的算法策略制定，对召回、粗排、精排、策略等进行分析 ；
4. 协助客户落地其定制推荐模型，对模型训练，上线执
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
主要负责互联网领域昇腾云项目的解决方案方案规划与设计、昇腾业务调优和适配、内部技术规划与能力建设等技术专家类工作。
1、昇腾云调优&适配：负责客户昇腾云项目调优和适配的工作任务，包括算子适配、推理框架适配、性能调优等；
2、技术方案设计：能清晰理解客户AI应用、大模型业务场景和技术需求，负责客户昇腾云项目的方案设计，包含云上训练、云上推理等，支撑AI集群的高效、稳定运行，保障客户数据安全；
3、内部技术能力建设：支持部门技术能力建设，总结客户昇腾云项目实战经验，促进团队整体技术水平提升。
任职要求
语言要求:英语、简体中文
教育背景:计算机/软件工程/AI与大数据等相关理工科本科以上学历
技能与能力要求:
1、熟悉AI产业技术栈，了解业界主流大模型产品和头部AI应用，具备AI应用系统或大模型设计开发经验者优先；
2、熟悉大模型的训练推理框架、流程、技术方案，熟练运用业界主流大模型的架构、关键技术、性能测试调优手段等；
3、熟悉Tensorflow/Pytorch/Mxnet/Mindspore等主流AI框架的一种或多种，熟悉主流AI算法，包括并不限于自然语言处理、图像视频类、决策优化类等；
知识要求:
熟悉AI引擎平台、AI基础层算法、AI应用层算法：AI计算框架和引擎(训练/推理/AI引擎等)；
熟悉机器学习理论与方法、神经网络与深度学习、计算机视觉、计算机图形学、自然语言处理NLP等知识。
其他要求:云或AI领域相关工作经验五年以上
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
训练方向：
1. 调研和洞察业界大模型训练MFU提升的关键技术，结合大模型训练负载(Dense、MoE、Agent、RL、多模态等)和国产硬件架构特点，制定优化方案并实施落地
2. 调研业界训练集群利用率和训练可靠性的关键技术，针对训练集群特点参与设计技术方案并实施落地
3. 从实际业务场景出发，深度参与算法-系统协同优化，开展可商用的颗粒化技术创新和落地
4. 解决在模型训练中遇到的性能、精度问题；并完成问题总结复盘，形成作战指导书
5. 支撑在国产硬件上完成大语言模型、多模态大模型的预训练和强化学习后训练
6. 展开针对业务场景、模型架构、训练方法的洞察，结合国产硬件特点产出训练侧垂直洞察报告，并根据洞察结果，设计适合国产硬件的差异化竞争方案。
7. 行业趋势洞察与场景牵引：深入分析大语言模型应用发展趋势，跟踪模型能力提升路径（如COT, RLHF, PPO, GRPO, MOE，超长序列扩展等），洞察模型结构演进、算力需求、训练方法演进、输出具备洞察结果。
推理方向：
1. 调研洞察业界大模型推理优化的关键技术，包括不限于量化、KV压缩、投机推理、PD分离、大EP MOE优化等，融合客户景需求和硬件架构特点，制定深度优化方案并实施落地
2. 深刻理解国产算力架构，必要时开发融合算子，算法和系统结合，端到端完成关键优化特性的交付和落地
3. 熟练使用性能分析工具，发现负载性能瓶颈并优化之
4. 大模型推理服务化引擎和框架的开发和优化。从业务端到端视角审视优化空间，并推动技术方案设计、实施和商用交付。
5. 展开针对业务场景、模型架构、推理加速方法、推理框架的洞察，结合硬件特点产出训练侧垂直洞察报告，并根据洞察结果，设计适合国产硬件的差异化竞争方案。
6. 行业趋势洞察与场景牵引：深入分析大语言模型应用发展趋势，跟踪典型应用场景（如聊天机器人，RAG, Agent，Agent Group），洞察模型结构、算力需求、系统瓶颈，输出具备前瞻性的性能优化建议。
任职要求
语言要求:
简体中文,英语
教育背景要求:
本科及以上
业务技能要求：
1. 有 5 年以上工作经验；
2. 有较强的逻辑/概率思维能力，善于分析、归纳、描述、沟通、和解决问题；
3. 能独立承担系统设计、开发、调测等开发任务；
4. 能快速接受和掌握新技术，有较强的独立、主动的学习能力。
5. 对AI Infra领域有强烈兴趣优先
专业知识要求：
1. 熟练掌握 Python、C++等编程语言；
2. 具备计算机系统、软件设计、AI模型或者集合通信等专业知识中的一种或多种；
3. 了解大模型相关的概念和知识。
4. 了解大模型训练原理，强化学习原理
5. 有大模型精度调优经验，有基模训练经验或者RL训练经验
6. 了解算子融合、量化、KV压缩、投机推理、PD分离等常用大模型推理技术
7.
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
负责视频算法架构的方案设计和演进，对旗舰机视频竞争力领先责任结果负责
1、负责视频算法架构的设计，包括噪声细节、亮度颜色、时间稳定性等；
2、牵引ISP芯片方案演进，支撑旗舰机系统相机、三方视频竞争力；
3、解决开发交付过程中的关键问题，负责重大问题攻关和技术问题闭环。
任职要求
1、有8+年以上图像算法经验，包含不限于计算机视觉、图像处理、计算摄影学；
2、熟悉ISP、芯片硬化算法；
3、了解Camera硬件者优先
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
作为昇腾大模型推理专家，负责对接客户业务大模型推理昇腾计算业务，具体职责如下：
主要职责:
1、负责搜索推荐/多模态/NLP/CV/语音等领域的大模型推理，熟悉业界推理引擎，开源框架等；
2、负责将搜索推荐/CV/NLP/语音等领域的主流模型在昇腾平台进行推理优化加速及亲和化探索；
3、参与算法在真实业务场景的落地，提供对应的算法解决方案；
4、积极跟进AI学术界和工业界的最新动态，大模型&大应用（CV/NLP等领域）的模型分析、算法选型、竞争力分析等，洞察产品变化与前沿技术与，提升产品竞争力。
任职要求
语言要求: 中文,英语
教育背景要求: 海外留学背景或海外工作经验优先
技能要求:
1、熟悉vllm、sglang等开源框架；
2、熟悉PyTorch、TensorFlow、MindSpore等任意一种深度学习框架；
3、熟悉CV/NLP/搜索推荐等任一AI研究方向；
4、熟悉掌握Python/C/C++/Go/Java等编程语言。
能力要求:
1、详见研发族软件类通用软件四级任职标准关键能力要求 ：1、掌握基本的大模型推理及微调技术等，并掌握相关实现及优化方案，有模型推理应用经验者优先；
2、有容器应用开发、推理引擎性能优化等工程优化经历者优先；
3、拥有开发者社区规划、运营经验，有高校、科研学术机构或教育培训机构合作经验者优先；
4、熟悉PyTorch、TensorFlow、MindSpore等任意一种深度学习框架，熟悉CV/NLP/搜索推荐等任一AI研究方向，具备较强的编码与业务问题解决能力。
专业知识要求：本科及以上，计算机/软件工程/人工智能等相关专业
专业证书要求: CET-4及以上英语水平资格证书
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
AI解决方案架构师(SA方向)岗位职责，具体如下：
主要职责:
1、深度洞察和了解AI技术发展趋势，全面理解客户AI业务(搜索推荐)布局与技术架构，具备客户中高层对话能力；
2、协助客户设计并用好大模型及AI应用系统架构，引导华为ICT、云等产品和技术方案以匹配客户需求；
3、主导搜索推荐业务领域的AI系统架构方案的设计交流，牵头推动解决技术难题，保障项目顺利推进并高质量完成交付；
4、深入挖掘并理解客户需求，牵引产品特性与解决方案优势，助力产品规划与竞争力提升；
5、能提供专业的AI领域前沿的技术培训与指导，带领团队提升搜索推荐领域AI综合解决方案能力。
任职要求
语言要求:英语CET-4以上
教育背景要求:AI、软件及计算机工程相关专业，优先考虑留学教育背景。
技能要求:
1、拥有丰富的搜索推荐领域AI系统架构设计经验，熟悉GPU/NPU等硬件处理器设计，具备丰富的大模型应用实践经验，对AI系统架构、昇腾/NV等主流芯片厂家硬件方案，硬件编译器、算子/算法开发、AI框架等有深刻理解和客户实战经验，互联网行业经验优先；
2、具有大规模系统设计与实践经验，熟悉搜索推荐AI、大数据等相关技术，能够应对复杂系统和问题挑战。
能力要求:
知识要求:
1、熟悉人工智能相关行业解决方案中的一种或多种；
2、熟悉主流编程语言（如Python、C/C++等）及相关开发框架与工具，具备较强的软件编码与业务问题解决能力.
专业证书要求: 英语CET-4及以上证书，或托福/雅思/托业等同等资格证书
其他要求:
1、性格开放，积极主动，从业经验中遇到问题能主动思考解决办法；
2、具备NV项目或AI项目经验，熟悉常用的业务迁移、常用调优方法相关经验者优先。
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
标准职责:
1、负责研究跨产品线/产品线内多产品/平台的软件技术策略与规划，引领业界软件发展方向，为软件技术发展挑战做好提前规划；
2、主导跨产品线/产品线主力产品/平台软件实现的架构，主导核心代码的实现，从事如算法、数据库等关键技术的专项研究，解决公司级技术难关；
3、主导跨产品线/产品线软件工程方法的研究与实践，提出创新性的工程方法。
自定义职责:
1、负责研究跨产品线/产品线内多产品/平台的软件技术策略与规划，引领业界软件发展方向，为软件技术发展挑战做好提前规划； 2、主导跨产品线/产品线主力产品/平台软件实现的架构，主导核心代码的实现，从事如算法、数据库等关键技术的专项研究，解决公司级技术难关； 3、主导跨产品线/产品线软件工程方法的研究与实践，提出创新性的工程方法。
任职要求
语言要求:
简体中文,英语
教育背景要求:
计算机及相关专业本科及以上
技能要求:
• 精通C/C++/Java/Python，GO等一种以上编程语言 • 熟悉CICD、DevOps、CMake、Git、GITLAB、GITHUB或Jenkins等工具 • 精通软件设计模式 • 架构设计、虚拟化、并行和分布式计算方面的工作知识
能力要求:
知识要求:
• 熟悉软件生命周期、开发工具、构建过程、版本控制、产品验证 • 在DevOps工具、软件工程、编译器、网络、数据库、操作系统、嵌入式系统等领域有丰富的工作经验 • Linux内核编程经验（内存管理、单内核、网络、RDMA、虚拟化、容器、设备驱动程序） • 具有安全编程、软件重构方面的工作经验
专业证书要求:
其他要求:
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
MiMo 大模型团队正在寻找熟悉 sandbox、容器化和云原生基础设施的研发工程师，一起建设面向大规模强化学习训练的基础设施能力。
随着大模型 Agent 和代码能力训练进入大规模 RL 阶段，我们需要构建稳定、安全、可扩展的任务执行环境。你将参与设计和实现 sandbox 执行系统、容器调度平台、训练任务环境、隔离与资源管理机制，为大规模 Agent 任务、代码执行任务和 RL 训练提供底层 infra 支撑。
工作职责
1. 设计和建设面向 RL 训练的 sandbox 执行环境，支持代码运行、工具调用、浏览器自动化、文件系统操作、网络访问控制等能力。
2. 基于 Docker、Kubernetes 等技术，构建可大规模调度的容器化任务运行平台，支持高并发、多租户、可观测、可恢复的训练任务执行。
3. 参与大规模 RL 训练 infra 的 scaling，包括任务分发、资源调度、环境复用、状态隔离、失败恢复、日志采集和性能优化。
4. 建设安全隔离机制，降低模型生成代码、Agent 工具调用和自动化执行带来的安全风险，包括权限控制、系统调用限制、网络隔离、资源限额等。
5. 与模型训练、Agent 框架、数据和评测团队合作，将训练任务需求转化为稳定可用的执行环境和平台能力。
6. 分析大规模训练过程中的系统瓶颈和故障问题，持续优化调度效率、资源利用率、任务吞吐和环境稳定性。
7. 参与内部平台工具建设，包括任务管理、运行监控、日志查询、环境调试、指标看板和自动化运维能力。
任职要求
任职要求
1. 熟悉 Linux 系统、进程模型、文件系统、网络、权限控制和资源隔离机制。
2. 熟悉 Docker、containerd、Kubernetes 等容器化和云原生技术，有实际生产环境使用或平台建设经验。
3. 理解 sandbox / 隔离执行环境的核心问题，包括安全边界、资源限制、网络隔离、文件系统隔离、进程生命周期管理等。
4. 熟悉至少一种后端或脚本语言，如 Go、Python、Rust、JavaScript / TypeScript、Shell 等，能够独立开发 infra 工具或平台服务。
5. 具备分布式系统和基础设施工程意识，理解任务调度、队列、服务发现、监控告警、日志系统、故障恢复等常见机制。
6. 对大模型训练、Agent 执行环境、代码运行平台或 RL 训练基础设施有兴趣，愿意深入理解训练系统对 infra 的需求。
7. 具备良好的问题定位能力，能够在复杂系统中分析性能、稳定性和资源利用率问题。
加分项
1. 有大规模 Kubernetes 集群、在线执行平台、CI/CD 平台、Serverless、判题系统、代码沙箱或浏览器自动化平台建设经验。
2. 熟悉 Linux namespace、cgroup、seccomp、AppAr
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
1. 创新深度神经网络设计：
- 开发新颖、开拓性的深度神经网络架构，推动深度学习领域的基础研究。
- 针对多模态（文本、图像、语音等）设计优化模型，提高模型的泛化能力和应用性能。
2. 科学评测体系构建：
- 构建科学严谨的算法评测方法，系统评估模型的性能。
- 探索模型能力的潜在机制，推动模型优化和创新。。
3. 高质量数据合成与处理：
- 通过数据生成、扩充和重写等方法，创建大规模、高质量的训练数据集。
- 结合指令调优、偏好对齐等技术提升数据质量与模型表现。
4. 强化学习优化：
- 研究并实施基于RLHF/RLAIF的偏好对齐技术，提升模型在多领域的应用能力。
- 探索和优化主动学习、课程学习等有效的大模型训练方法。
任职要求
1. 学术能力：
- 精通深度学习、强化学习（RL）、自然语言处理（NLP）等领域，具备创新研究能力。
- 在相关领域的国际顶会或期刊发表高质量论文（如 NeurIPS、ICML、CVPR、ICLR、ACL 等）。
- 在领域内知名比赛（NOI、IOI、IPhO、ACM、Kaggle 等）中取得优异成绩者优先。
2. 编程能力：
- 熟练掌握 Python、C++ 或其他编程语言，具备扎实的数据结构与算法基础。
- 熟悉主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow），能够高效实现复杂模型。
3. 实战经验：
- 有大型模型训练及优化经验者优先，熟悉 LLM（大语言模型）训练和应用全流程。
- 有影响力的项目经验或相关实习经历者优先。
4. 团队合作与沟通能力：
- 具备优秀的团队协作和沟通能力，能够推动团队共同解决复杂技术问题。
加分项
- 熟悉大型模型训练技术，包括预训练、SFT（监督微调）、RLHF&O1（基于人类反馈的强化学习）。
- 在多模态建模（如图像-文本、语音-文本对齐）领域有相关研究经验。
- 对 LLM 的推理和规划有深入
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
-负责PC桌面端、移动端及CLI工具的功能测试与GUI交互测试，覆盖各类边界case；
-建立并维护Bug全生命周期管理流程；
-整理用户反馈渠道问题，形成结构化问题跟踪工作流；
-制定测试计划与用例，持续提升测试覆盖率；
-必要时协调外包测试资源，把控整体交付质量
任职要求
-本科学历以上，3年以上软件测试经验，有桌面客户端/CLI工具/开发者工具测试经验优先;
-熟悉测试用例设计方法，对GUI交互边界case敏感度高
-熟悉缺陷管理工具（JIRA、Tapd等），有完整Bug周期管理经验
-具备命令行使用能力，能理解CLI工具输入输出逻辑
-逻辑清晰，能独立推动问题闭环，沟通高效
-加分项：跨平台测试经验、自动化测试框架、CI/CD经验、有开发背景能读代码定位问题
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
1、亿级数据实战场景 + 突破高难度反爬技术壁垒；
2、技术成长快车道：定期内部分享逆向攻防实战案例；
3、负责主流平台数据采集逆向，突破JS加密、参数混淆等反爬机制；
4、深度分析APP协议，完成Hook/脱壳/协议还原等核心逆向工作；
5、开发高并发分布式爬虫架构，保障数据稳定获取。
任职要求
1、本科及以上学历，精通Chrome调试/Xposed/Frida/IDA等逆向工具链；
2、熟悉WebAssembly、SO加固、ollvm混淆等对抗方案；
3、有大规模反爬实战经验，擅长协议逆向与算法还原。
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