招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-18
岗位职责
负责移动端（iOS/Android）及跨平台APP的全栈研发，覆盖客户端、服务端、接口设计与落地，独立完成从需求分析、架构设计到开发、联调、上线的完整流程。
熟练运用主流游戏引擎与APP常用跨平台引擎，根据项目特点选择并落地技术方案（游戏类功能、高性能渲染、复杂交互、业务型APP等场景）。
参与或主导AI相关功能研发，包括但不限于：大模型/Agent接入、本地/云端推理、智能对话、内容生成、推荐、自动化流程等，完成Agent编排、工具调用、记忆管理、多Agent协作等核心能力建设。
负责前后端一体化架构设计，优化性能、内存、包体、启动速度与用户体验，保障高并发与稳定性。
与产品、设计、服务端、算法、测试等团队紧密协作，推动需求落地，输出技术方案与技术文档。
关注行业前沿技术（游戏引擎新特性、跨平台框架演进、AI Agent框架、端侧大模型等），持续优化技术栈与研发效率。
职位要求
任职要求
必备技能
计算机相关专业本科及以上学历，3年以上移动端/全栈开发经验，有完整APP从0到1或复杂功能迭代经验。
游戏引擎：熟悉至少一款主流游戏引擎（Unity / Unreal Engine / Cocos 等），掌握C#/C++开发，了解渲染管线、资源管理、性能优化、跨平台发布。
APP常用引擎/框架：精通至少一种主流跨平台方案（Flutter / React Native / uni-app / 原生+混合等），熟悉对应语言（Dart / JS/TS / Kotlin/Swift），具备独立完成复杂业务页面与原生桥接能力。
全栈能力：具备服务端开发经验（Node.js / Go / Python / Java 任一），熟悉RESTful/gRPC接口设计、数据库（MySQL/PostgreSQL/MongoDB/Redis）、基础云服务与部署。
AI & Agent：了解大模型基础原理与应用，有实际接入经验（OpenAI / Claude / 国内大模型API、LangChain / LlamaIndex / AutoGen / CrewAI / Dify 等框架优先）；熟悉Agent核心概念（规划、工具调用、记忆、多Agent协作），能独立完成简单到中等复杂度的Agent应用落地。
熟悉移动端性能优化、内存管理、包体积控制、启动优化、热更新等常见问题。
具备良好的代码规范、版本管理（Git）与协作意识，能撰写清晰的技术文档。
加分项
有游戏类APP、元宇宙/虚拟社交、互动娱乐、教育/工具类AI应用实际项目经验。
熟悉端侧推理框架（ONNX Runtime / TensorFlow Lite / Core ML / MLX 等）或本地大模型部署。
了解Unity/Unreal与Flutter/RN等跨引擎混合开发或通信方案
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We're looking for someone who:
Notices real needs of people around them and has the drive to create products that satisfy those needs. If you often have different opinions about existing products and want to build something better, join us in creating AI-powered star products.
Responsibilities:
1. Design, develop, and iterate on existing products;
2. Independently handle the full cycle of new products — from ideation and development to launch.
我们希望你：
善于发现身边人的真实需求，有通过创造产品来满足这些需求的冲动与行动力。
如果对市面上的产品常有不同想法、渴望亲手做出更好的东西，欢迎加入我们，一起打造AI明星产品。
岗位职责：
1、完成现有产品的功能设计、开发与迭代；
2、独立完成从0到1的新产品构思、开发及上线全流程。
职位要求
1. Proficient in at least one AI coding tool (e.g., Claude Code, Cursor, Codex), and deeply experienced with at least two types of AI tools across image, text, or video domains;
2. Genuinely passionate about product design, with good product taste, and your own product insights, thinking, and imagination;
3. No strict major requirement — Computer Science, IoT, or 3D-related majors preferred.
Bonus points:
1. Internship experience in AI products;
2.Participated in innovation/entrepreneurship competitions;
3. Basic knowledge of 3D modeling (entry-level is fine).
1、熟练使用至少一种AI编程工具（如 Claude Code、C
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-18
1、负责云音乐社区的推荐系统和模型的更新迭代，不断优化和改进现有的算法和线上策略，带来业务效果的显著提升；
2、负责追踪前沿推荐算法，探索落地创新算法技术，持续提高团队的技术水平和创新能力；
3、与业务团队紧密合作，根据业务场景，定制化创新应用算法解决业务上的痛点和挑战，支撑业务的快速发展。
职位要求
1、热爱算法技术，热爱解决问题，热爱编程，热爱学习；
2、计算机相关专业本科及以上学历，具有5年左右搜推广算法建模经验者优先，有社区推荐、transfer Learning及LLM4Rec经验者优先；
3、熟悉推荐系统前沿算法，熟练掌握常见机器学习/深度学习算法与框架；
4、熟悉Java、Python等编程语言，掌握Hadoop/Spark等大数据处理工具；
5、具备扎实的数学和统计学基础，对数据持有好奇心并有较好的业务敏感性；
6、具备良好的团队合作精神和沟通能力。
官方顶部字段
学历：本科
年限：3-5年
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-18
1、负责网易云音乐社区风控与反作弊体系建设，对治理成效负责；
2、负责风控引擎与平台的架构，持续优化高并发、大流量、低延迟的系统；
3、组织各类场景的风控应急处置，通过 case 分析、定位、预案等快速止损；
4、建设特征库与多维防控体系，辅助优化反作弊和社区风控的策略和模型；
5、跟踪反作弊与 AI 技术趋势，探索AI/LLM/Agent 等前沿技术在风控场景的应用；
6、拆解复杂问题并主导方案落地，跨团队推动专项实施。
职位要求
1、本科及以上学历，计算机、数学或相关专业，5 年以上相关工作经验；
2、具备社区风控、反作弊等方向的实际业务经验，熟悉黑灰产攻击手法及防御体系；
3、后端功底扎实，做过高可用、大流量、分布式系统，具备独立架构设计与实现能力；
4、熟练使用 Java、Python、Go 等编程语言，熟悉Hive、Spark、Flink 等大数据处理框架；
5、组织过各类场景的风控应急，现场能通过 Case 分析、定位、预案快速止损；
6、具备良好的数据分析能力，能从数据中发现问题并提出解决方案；
7、复杂问题能独立拆解、分清主次并落地方案，善于跨团队推动实施。
官方顶部字段
学历：本科
年限：5-10年
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-18
1. 负责云音乐微服务、可观测性、存储等中间件的设计、研发与演进，建设稳定、易用、可扩展的基础技术能力；
2. 深入业务场景，解决中间件接入、治理和运行中的复杂问题，沉淀最佳实践并持续提升平台产品化能力；
3. 结合 AI 研发方式和智能化能力，推动中间件在开发提效、服务治理、故障排查、运维运营等场景的能力升级。
职位要求
1. 3 年以上 Java 开发经验，熟练掌握线程、IO、网络、JVM 等基础能力，具备较强的架构设计、问题分析和工程落地能力；
2. 计算机基础扎实，理解数据结构与算法、操作系统、TCP/IP 及分布式系统原理，熟悉高可用、缓存、一致性、负载均衡等机制；
3. 熟悉微服务架构及相关中间件技术栈，包括但不限于 ZK、Dubbo/gRPC、网关、配置中心、可观测性、MQ、缓存等；
4. 具备较强的 AI 工程意识，熟悉 AI Coding 工具使用，了解大模型应用、工具调用、工作流编排等基本方法，并能结合中间件场景推动效率提升或能力创新；
5. 有自研中间件、多活架构、云原生、容器化经验者优先；有 AI 相关实践，或在智能运维、智能排障、研发提效等方向有落地经验者加分；
6. 热爱技术，具备良好的学习能力、协作能力和结果导向意识，能够在复杂场景下主动推进问题解决和方案落地。
官方顶部字段
学历：本科
年限：3-5年
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-18
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、参与云音乐广告业务开发，帮助业务达成目标。
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，有三年以上Android客户端开发经验。
2、熟悉跨端开发，具备Java/Kotlin外至少一门主流编程语言，有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。
3、有RN开发经验优先。
官方顶部字段
学历：本科
年限：3-5年
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-18
1. 负责云音乐内容安全算法体系的研发与迭代，覆盖文本、图像、音频、视频等多模态内容的违禁识别与风险识别。
2. 针对歌曲、评论、歌单、直播等场景，设计和优化违禁词检测、音视频指纹、色情/暴力/谩骂识别、ASR/NLP内容理解等模型。
3. 探索大模型（LLM/Multimodal）在内容风控场景的落地应用，解决新型突发违规内容的快速响应与识别问题。
4. 跟踪业界前沿的多模态理解、小样本学习、增量学习等技术，结合业务场景进行落地探索，持续提升平台内容生态健康度。
职位要求
1. 计算机、数学、统计等相关专业，3年以上机器学习算法经验，内容安全、多模态理解或自然语言处理领域实战经验。
2. 熟悉 Transformer 架构及预训练大模型技术，掌握至少一类LLM模型（如LLaMA，Qwen），有大模型微调（LoRA/P-tuning）或多模态模型（如 CLIP、Whisper）实际落地经验者优先。
3. 扎实的算法与工程能力，精通Python/Java，熟练使用TensorFlow/PyTorch、Spark ML等框架，有海量数据处理及模型压缩部署经验。
4. 对内容安全标准与黑灰产对抗有敏锐的洞察力，具备优秀的逻辑分析与技术攻坚能力，能快速跟进顶会前沿算法并复现。
5. 自我驱动，对内容治理有持续热情，具备良好的跨团队沟通与协作能力。
官方顶部字段
学历：硕士
年限：3-5年
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-18
1、负责音频、音乐算法等核心AI音乐能力的算法维护、迭代、工程化，并将算法能力转化为可稳定运行的生产服务；
2、设计并实现基于大模型的音乐相关智能体；
3、跟进业界前沿的AI音乐大模型，并探索其在音乐内容创作、AIGC内容平台等场景的落地路径；
4、与产品、内容运营、算法及平台团队紧密协作，将技术能力嵌入真实业务流程，并通过数据反馈实现持续迭代优化。
职位要求
1、计算机科学、人工智能、电子信息或相关专业硕士及以上学历；
2、精通Python，熟悉至少一种AI开发框架（PyTorch/TensorFlow），有AI应用项目的完整开发经验；
3、熟悉大语言模型的优化与工程接入，具备提示词工程的实际开发经验；
4、熟悉大型项目工程的开发、测试、上线与持续迭代流程，有复杂线上系统的开发或维护经验；
5、具备较强的工程实现与问题解决能力，能在实际业务场景中快速构建可落地的AI应用闭环；
6、具有良好的跨团队沟通能力与创新精神，能够从算法到产品形成完整交付路径，并持续推动业务价值产出。
优先条件
1、对AI音乐生成模型有深入理解或使用经验者优先；
2、熟悉智能体框架，对工具调用、任务规划、记忆系统有实际开发经验者优先；
3、有大规模工程化经验者优先；
4、有Prompt调优实战能力者优先；
5、具备音频处理或信号处理基础能力（音频格式处理、采样率转换、基础音频编辑等）者优先；
6、具备音乐创作或乐理知识（如演奏、编混、创作）者优先。
官方顶部字段
学历：不限
年限：不限
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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
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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
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1.负责生成式大模型预训练相关的工作，包括但不限于：大规模模型预训练，长文本预训练，线性模型结构探索；
2.探索与跟进前沿技术，寻求技术突破，推动机器在AIGC能力的提升和突破；
3.探索高效的模型知识嵌入方法以及模型知识在线学习更新；
4.探索文本模型预训练的scaling law，在小规模小成本下更精准地预测大规模训练后的表现。
职位要求
1.熟练掌握Python，熟悉Linux环境开发，精通应用深度学习框架TensorFlow或者PyTorch；
2.持续跟进前沿的深度学习技术，了解前沿的深度学习相关算法，熟悉Transformer等模型结构；
3.具备分析问题定义问题和解决问题能力，具备持续的自驱力来面对挑战；
4.有大规模模型预训练实践经验者或有较强的研究能力在机器学习领域顶级会议发表过高质量论文者优先。
工作年限（官方顶部字段）
一年以上工作经验
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1.负责通用多模态大模型的推理部署，包括多模态理解、生成、语音大模型等研发支持，推动算法落地；
2.多模态大模型性能优化及推理框架优化，提升整体吞吐、降低部署成本；提升框架易用性；
3.紧跟多模态生成和理解领域的技术前沿，推动技术创新在产品中落地；
4.针对落地业务，优化部署方案及适配定制化需求。
职位要求
1.了解AI基础设施、机器学习系统或高性能计算相关领域经验， 具有 vllm/sglang/TensorRT/FasterTransformer 等推理引擎实践经验；
2.精通主流多模态或全模态大模型，主导或核心参与过多模态大模型项目优先；有行业落地案例或相关开源项目经验者优先；
3.熟悉主流深度学习框架的网络结构与算子底层实现细节，具备模型训练 / 推理调优、CPU/GPU 加速、分布式训练与推理部署的实操经验者优先；
4.熟悉分布式推理常用加速方法（算子融合、量化策略、动态批处理、KV 缓存优化等），有超大模型分布式部署经验优先；
5.在视觉问答、图像生成、视频理解/生成，语音识别/合成等领域有项目积累，或发表过相关方向顶级学术论文者优先；
6.具备较强的自主学习能力与技术钻研精神，良好的跨团队沟通协作能力。
工作年限（官方顶部字段）
两年以上工作经验
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1.负责多模态AI数据管线的设计与开发，覆盖语音、图像、视频、3D等数据类型；
2.搭建高效的数据预处理pipeline，设计高吞吐的数据存储与索引系统，支撑大规模训练数据集生产；
3.与算法/研究员协作，实现离在线一致的数据构造与对齐流程；
4.负责管线服务的稳定性、性能优化与可观测性建设，支撑 AI数据全天高效生产；
5.探索自动化数据质量评估、数据合成、AIGC辅助数据生产等方向。
职位要求
1.本科及以上学历，计算机相关专业；
2.3年以上后台开发经验，1年大数据/数据管线相关经验以上优先；
3.熟练掌握 Python/Go/C++ 至少一门，熟悉 Linux 开发环境；
4.熟悉至少一种主流消息队列（Kafka/Pulsar/RocketMQ）、任务调度（Airflow/Celery）、存储系统（OSS/S3/HDFS）；
5.具备多模态数据处理经验优先，包括：；
6.语音：降噪、说话人识别、回声消除、VAD/ASR 等前后处理；
7.图像/视频：图像处理（OpenCV/Pillow）、视频抽帧/切片、字幕提取；
8.3D：点云/Mesh/NeRF 数据格式处理（加分项）；
9.熟悉 Ray/Spark/Flink 等分布式计算框架优先；
10.责任心强，能在快节奏环境中推进项目。
工作年限（官方顶部字段）
一年以上工作经验
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1.算法-框架协同设计：作为算法与框架团队之间的技术桥梁，深入理解多模态大模型后训练算法（如RLHF、DPO、课程强化学习等）的原理与演进趋势，并将其转化为对底层框架的功能需求，为框架架构设计建言献策；
2.训练流程优化与评测：主导或深度参与后训练流程（如多模态SFT、RLHF）的搭建、优化与效果评测。关注训练稳定性、效率及泛化能力，特别是针对跨模态对齐、奖励函数设计及策略优化等环节提出系统性改进方案；
3.技术调研与瓶颈攻关：主动跟踪学术界与工业界在多模态强化学习后训练领域的前沿进展。针对训练中出现的瓶颈（如OOD泛化不足；
4.模态融合冲突等），进行根因分析，并与框架团队协作制定解决方案；
5.跨团队支持与知识沉淀：高效协同框架开发、硬件优化及业务算法团队，确保技术方案落地。撰写高质量的技术文档、设计稿与实验报告，并组织内部分享，推动团队整体技术认知提升。
职位要求
1.学历与技术背景：拥有计算机科学、人工智能、电子工程、自动化等相关专业的硕士及以上学历。具备扎实的机器学习/深度学习基础，对多模态大模型和强化学习后训练技术栈有深入理解；
2.核心算法与工程能力：精通Python编程，熟练掌握PyTorch等深度学习框架。对Transformer、Diffusion等模型架构有深刻理解；
3.深刻理解SFT、RLHF、DPO等后训练算法的原理、流程及常见挑战（如训练不稳定性、奖励黑客行为等）；
4.具备优秀的工程实现和调试能力，能够快速验证算法想法，并进行严格的实验分析以评估性能；
5.框架协同与系统视角：；
6.熟悉至少一种主流大模型训练/推理框架（如Megatron-LM、DeepSpeed、VLLM），了解其架构设计思想；
7.能够从算法视角评估框架的易用性、扩展性和性能，并提出改进建议。有使用VERL、OpenRLHF等后训练框架的经验者更佳；
8.软技能：具备出色的跨团队沟通能力，能清晰地在算法和工程团队之间翻译需求、阐明方案。拥有强烈的责任心、自驱力和解决复杂问题的热情。
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.负责语音/音频大模型研发，包括音频理解（ASR/音频caption）、音视频理解等模型研发；
2.负责预训练、后训练、强化学习（文本和音频强化）相关的数据、算法、评测工作；
3.负责音频理解/ASR模型开源以及产品落地（比如产品全链路端到端优化、音频理解在噪音/口音/远场/音效音乐场景的优化）。
职位要求
1.有语音识别、音频理解、音乐理解等相关经验者优先；
2.有音视频多模态、大语言模型（预训练、微调、强化学习）等相关经验者优先；
3.优秀的代码能力、数据结构和算法功底，熟练掌握Python，熟悉Pytorch/Megatron/FSDP等模型训练框架、熟悉SLIME/VERL等RL框架优先；
4.有ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先；
5.在相关顶级会议或期刊（如NeurIPS/ICLR/ICML/ACL/CVPR/ICASSP/INTERSPEECH等）有论文发表者优先；
6.良好的英语文献阅读能力，强烈的进取心/求知欲/团队合作精神，以及优秀的问题解决能力，热衷于追求技术创新。
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Omni多模态大模型的研发，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Omni模态理解、生成能力的不同范式，研究下一代的模型架构，探索多模态模型的边界。
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.熟悉大规模多模态数据处理，高质量数据生成等实践经验者特别优先；
3.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，有跨模态(例如音视频)研究实践经验者优先；
4.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；
5.有ACM竞赛、NOIP竞赛经历特别优先；
6.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
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
1.主动跟踪学术界与工业界在图像视频生成式模型、多模态理解模型、语音模型、多模态理解生成统一建模等方向的创新算法研究，攻克Diffusion模型加速、多模态理解模型、语音模型（ASR、TTS、Omini等）、多模态理解生成统一建模加速等技术方向，包括但不限于：（Attention量化/稀疏加速、蒸馏加速、量化、投机解码、剪枝、KV Cache 压缩等等）；
2.通过分析模型和任务性能瓶颈，设计创新的算法优化方案，提升多模态大模型的推理效率，显著降低端到端延迟；
3.作为算法与框架团队之间的技术桥梁，聚焦于图像理解、视频生成、音频理解生成、视觉多轮交互、实时对话等任务，提升模型在推理端的性能；
4.高效协同框架开发及业务算法团队，确保技术方案落地。撰写高质量的技术文档与实验报告，并组织内部分享，推动团队整体技术认知提升。
职位要求
1.拥有计算机科学、人工智能、电子工程、自动化等相关专业。具备扎实的机器学习/深度学习基础；
2.精通Python编程，熟练掌握PyTorch等深度学习框架。对Transformer、Diffusion等模型架构、计算瓶颈与优化方法论有深刻理解; 具33、图像视频生成、音频理解生成、图像视频编辑/理解、模型压缩（步数蒸馏，轻量化模型，投机解码、KVCache优化、稀疏剪枝等）、生成对齐算法（DPO\RLHF等）。
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.在Kaggle等比赛获奖者优先、在ICML/NeurIPS/CVPR/ECCV/ICCV等发表论文优先、有开源框架核心算法贡献者优先（如HuggingFaceDiffusers优化）；
2.熟悉HuggingFace Transformers、vLLM、SGLang等大模型推理框架者优先；
3.熟悉高性能计算、熟悉CUDA/AI芯片编程、并行策略（如模型并行、流水线并行等），了解NVLINK、GPU通信者优先。
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
1.负责大语言模型后训练（Post-Training）阶段的核心技术研发，构建和优化高质量的奖励系统（Reward System），通过Reward Modeling (RM) 和强化学习（RL）算法持续提升模型在复杂指令遵循、逻辑推理及价值观对齐方面的能力；
2.深入研究和优化 RLHF 等后训练算法，提升模型训练的稳定性和最终效果；
3.负责大模型个性化（Personalization）与长期记忆（Memory）机制的算法研发，构建精准的“千人千面”用户建模体系，探索模型如何理解、提取、记忆并动态适应不同用户的长期偏好，持续提升个性化交互体验；
4.负责后训练阶段的数据合成与管理，设计高效的数据飞轮机制，利用SFT、Self-Instruct等技术合成高质量训练数据，并负责建立从用户多维反馈（User Feedback）到模型迭代的闭环信号建模体系；
5.负责后训练模型的全维度评测与分析，制定科学的评价指标，跟进前沿技术动态，将最新研究成果快速转化为业务价值。
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
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-18
1、负责游戏关卡及开放世界玩法的测试质量保障，制定测试方案，管理测试过程及验收，评估进度风险；
2、实际参与所负责模块的核心功能测试，了解其实现原理，能够进行一定的白盒测试梳理，以提升功能模块的测试深度；
3、深入理解游戏的设计，与策划及程序等上游团队进行良好沟通；
4、识别测试过程中的问题，推动优化测试方案与流程。
职位要求
1、有3年以上工作经验；
2、熟悉python编程语言，具备一定白盒测试能力或可熟练使用ai辅助测试；
3、细心，积极主动，责任心强，有较强的抗压能力；
4、具备统筹负责游戏关卡模块或者其他游戏核心模块测试经验者优先；
5、有MMO类游戏测试经验更佳。
6、熟练使用AI辅助工具，进行测试用例生成、日志分析、自动化脚本编写、测试报告撰写、提升测试效率，了解大模型基本概念，关注AI在游戏QA领域的应用趋势并持续学习，具备借助AI优化测试流程的主动探索意识。
官方顶部字段
学历：不限
年限：不限
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-18
1. 负责大型游戏客户端的构建、打包和资源发布系统建设，支持移动端、PC、Mac及国内外版本。
2. 优化资源处理、包体生成、分包、Patch和发布流程，提升构建速度、成功率与稳定性。
3. 建设完善的构建与发布监控体系，持续提升产物校验、异常诊断、失败重试和自动恢复能力，保障发布链路的稳定性与可观测性。
4. 推进包体大小、差分更新量和资源下载体验优化。
5. 探索AI在资源构建发布、系统理解、问题诊断和自动验证中的应用。
职位要求
1. 计算机基础扎实，熟悉Python、C++、Go、C#或Java中的至少一种。
2. 具备良好的系统设计和工程实现能力，能够独立分析、定位并闭环复杂问题。
3. 责任心和Owner意识强，能够主动识别风险、推动协作并关注最终结果。
4. 学习能力强，对构建系统、资源体系和发布基础设施有兴趣。
5. 沟通表达清晰，能够沉淀高质量技术文档和可复用方案。
6. 国内外知名高校本科及以上学历，计算机及相关专业优先，具备 AI / 大模型应用于工程效率、问题诊断或代码理解等场景的实践经验者优先。
官方顶部字段
学历：不限
年限：不限
