来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
1.负责腾讯云MaaS核心平台研发，涵盖模型托管、在线推理、微调训练、数据预处理、Prompt工程、安全审核等全链路系统设计与实现；
2.负责MaaS产品API网关、SDK、控制台、任务调度系统、监控告警、计费计量等模块开发，保障系统高可用、高稳定、可扩展；
3.协同算法、产品、算力、安全团队，完成模型适配、性能优化、工程化封装、合规加固，推动混元及第三方模型快速上线与稳定服务；
4.跟踪业界大模型工程化、云原生、分布式系统技术趋势，持续优化架构，提升研发效率与产品竞争力。
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，3 年及以上云原生/AI工程化研发经验；
2.精通至少一种主流语言（Golang/Java/Python），具备扎实的数据结构、算法、操作系统、网络基础，有高并发分布式系统实践优先；
3.熟悉云原生技术栈：K8s、Docker、微服务、RPC/HTTP、消息队列、数据库、缓存，有云厂商或中间件研发经验优先；
4.了解大模型全流程：训练、微调、RAG、推理引擎、量化、蒸馏、向量数据库等，有MaaS/LLM Inference服务开发经验优先；
5.熟悉AI Infra：GPU使用与优化、异构算力纳管、分布式任务调度、性能压测与调优，有大规模模型服务上线运维经验优先；
6.具备良好的系统设计、问题定位与跨团队协作能力，能独立负责复杂模块 / 系统，执行力强；
7.对AGI与MaaS有强烈热情，学习能力强，关注混元、DeepSeek 等主流模型及行业竞品，愿意长期深耕 AI 工程化领域；
8.有AI 安全合规、内容审核、企业级私有化交付、金融/政务等高安全要求场景经验者优先。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
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1.负责大模型应用 APP 的研发工作，参与 iOS/Android 跨端产品从 0 到 1 的架构设计、核心功能开发、上线迭代与体验优化；
2.围绕 AI 对话、翻译、总结、写作辅助、多轮会话、语音输入/播报、文档处理等场景，完成大模型能力在移动端的产品化落地；
3.负责 APP 与大模型服务的接入与优化，包括流式输出、上下文管理、会话历史、Prompt 模板、模型路由、请求重试、缓存、弱网/无网处理等能力建设；
4.参与端侧大模型能力探索，支持模型文件下载与管理、端侧推理接入、量化模型运行、离线能力、隐私保护、首 Token 延迟、内存与功耗优化等工作；
5.建设高质量移动端工程体系，保障 APP 在多端设备上的稳定性、兼容性、性能、安全性和用户体验；
6.与产品、算法、服务端、设计团队紧密协作，持续打磨面向 C 端用户的 AI 原生应用体验，打造好用、稳定、智能的移动端大模型应用。
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优先，3年以上移动端 APP 开发经验，有复杂 C 端应用或 AI 应用从 0 到 1 经验优先；
2.熟练掌握 iOS 或 Android 原生开发，熟悉 Swift/Objective-C、Kotlin/Java 中至少一种技术栈，具备良好的移动端架构设计和工程落地能力；
3.熟悉 Flutter、React Nativ e、Kotlin Multiplatform、腾讯Kuikly 等跨端开发方案中的一种或多种，能够保障 iOS/Android 多端体验一致性和交付效率；
4.熟悉移动端常见工程能力，包括组件化/模块化、状态管理、网络通信、本地存储、权限管理、推送、埋点、灰度发布、版本升级等；
5.具备扎实的性能与稳定性优化经验，能够独立处理启动速度、包体积、内存占用、卡顿、耗电、Crash/ANR、弱网、兼容性等问题；
6.熟悉大模型应用开发链路，理解多轮对话、上下文窗口、Token 消耗、流式响应、Prompt 编排、模型 API 接入、模型降级/路由、内容安全等能力。
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.有端侧模型部署与推理经验为加分项，如使用 llama.cpp、GGML/GGUF、MLC-LLM、ONNX Runtime Mobile、TensorFlow Lite、Core ML、MNN、NCNN 等框架在移动端部署 LLM、翻译、ASR、OCR、Embedding 等模型；
2.了解模型量化、KV Cache、推理加速、Metal//Vulkan/NNAPI/GPU/NPU/DSP、模型动态下载与版本管理、离线推理、端云协同等方向者优先；
3.另外具备 HarmonyOS或小程序应用开发或上架经验者优先；
4.具备良好的产品意识、用户体验意识和技术责任心，能
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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
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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
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1.策略设计：负责大模型在AI Agent 及多个高价值专业垂类（金融、医疗、法律、科研等多元方向皆可）的后训练数据策略，制定针对行业深度、复杂推理与交互合成等核心能力的数据体系标准；
2.链路与协同：紧密衔接算法与数据标注团队，搭建数据生产标准与质量评估体系；协同推进自动化清洗、数据合成与人工标注的高效流转，保障高质量数据的连续交付；
3.**评测与环境：针对“难求解、易验证”的复杂垂类与 Agent 任务构建科学的动态评测集（Benchmarks）；协同研发搭建前沿模型训练所需的底层验证与交互环境（Sandbox / RL Environment）。
职位要求
1.经验门槛：本科及以上学历；过往必须具备 AI / 大模型相关从业经验，有 AI Agent 或高价值专业垂类方向的数据策略、系统建设或评测集构建经验者优先；
2.协作素养：深入理解大模型后训练逻辑（SFT/RLHF/数据合成）；具备极强的跨团队统筹沟通能力，能与算法专家、业务专家及标注运营团队无缝配合，快速定位并攻克数据短板；
3.工程能力：具备扎实的工程开发与自动化处理能力，熟练掌握Python；能独立编写脚本完成数据清洗、流水线搭建与自动化质检开发；
4.底层认知：具备良好的产品思维、极客精神和自驱力，对模型缺陷（Badcase）有极强的数据敏感度，英语可作为工作及技术调研语言。
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.前沿构建：有主导或参与构建RL Environment（强化学习环境）、GDPval或开源前沿权威评测集经验者优先；
2.极客工具：重度依赖并习惯使用 Cursor、Claude Code等 AI 编程辅助工具，践行 Vibe Coding 与自动化工作流者优先。
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1.参与设计并实现 Agent 执行全链路的 tracing & observability 系统；
2.参与构建 Agent 质量评估体系：自动化 eval pipeline、A/B testing、regression detection；
3.开发 Agent debugging 工具；
4.参与核心支撑平台（标注、SBS 评测、数据管道）的架构设计与开发；
5.和 AI 研究团队零距离，能第一时间触碰最新的模型能力，并与团队紧密协作，将大模型与 Agent 协同进化的研究成果工程化落地；
6.探索并实践 AI Agent的日常工作流。
职位要求
1.使用 Cursor / Claude Code / Codex 等进行重度编程，对 agentic coding 的能力边界和 failure mode 有切身的体感；
2.极客精神，喜欢折腾新技术，享受新技术带来的生产力突破，拥有一定的全栈工程能力和系统设计功底；
3.熟悉 AI/Agent 技术栈，了解 LLM、Agent framework、prompt engineering；
4.代码质量要求严格，代码是给未来的 AI 和人一起维护的，可读性、架构性等缺一不可；
5.对Code Agent的未来有深刻思考，希望加入这股生产力变革的浪潮之中。
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.有 Agent Observability 系统的开发或深度使用经验；
2.参与过 AI Agent 产品从 0 到 1 的构建；
3.开源项目贡献者 或 有趣的个人项目、技术博客等；
4.喜欢高密度协作和快速迭代的工作模式。
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1.负责 Agent 数据生产、标注与评测平台的后端架构设计和核心服务研发；
2.设计统一的任务与轨迹数据模型，描述任务指令、初始环境、工具权限、Agent Action、环境 Observation、中间状态、最终结果及验证规则；
3.建设完整的数据生产工作流，并建设 Coding 与 Agentic Work 数据生产能力、Computer Use、Mobile Use数据生产和标注能力；
4.与基础设施团队协作，接入并应用容器、MicroVM、虚拟桌面等沙箱能力，完成环境创建、快照恢复、动态路由、资源控制和生命周期管理；
5.深入理解沙箱的隔离、网络、存储和安全机制，推动解决环境复现、启动性能、凭证注入、不可信代码执行及数据泄漏等问题；
6.建设平台的多租户、任务调度、权限控制、故障重试、数据追溯和可观测性能力；
7.与算法、数据、标注、前端及基础设施团队协作，将训练和评测需求转化为稳定、规模化的数据生产能力。
职位要求
1.本科及以上学历，计算机或相关专业，具备3年及以上后端或平台研发经验；
2.熟练掌握 Go，深入理解并发编程、Context、网络编程、性能优化及工程化实践；
3.熟悉 HTTP、WebSocket、gRPC，以及 MySQL/PostgreSQL、Redis、消息队列和对象存储等常用后端技术；
4.熟悉 Docker、Kubernetes 和 Linux，深入理解容器生命周期、镜像、网络、存储、资源隔离和调度机制；
5.具备较强的系统抽象能力，能够为不同 Agent、任务、工具和执行环境设计统一且可扩展的接口；
6.对 AI Agent、数据生产与标注、Agent 轨迹或环境交互有较强兴趣和理解。
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.负责文档数据处理的全链路工程实现，包括负责支持文档数据存储计算处理、解析、去重、质量筛选等数据处理环节；
2.有丰富的文档解析或大模型预训练数据处理经验、基于Agent的数据生产链路研发经验优先；
3.有多模态理解数据处理经验优先。
职位要求
1.硕士及以上学历，计算机视觉、自然语言处理或多模态方向背景优先；
2.熟练掌握深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），熟悉模型训练及数据处理经验，具备优秀的独立开发与分析调研能力；
3.能handle十亿量级的数据处理，对常用的数据工程技术如spark、hadoop、ray，文件存储系统有实践经验；
4.具备良好的团队协作能力，具备强烈的自我驱动力，能够独立完成系统分析与优化，落地大模型应用；
5.有丰富的数据工程架构设计经验优先；有丰富的文档解析或大模型预训练数据处理经验优先；
6.动手能力强，能熟练使用Agent及AI coding工具高效完成工作；有基于Agent的数据生产链路研发经验优先。
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
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-18
1、架构设计与模型落地：主导AI虚拟陪伴系统的整体技术架构设计，重点负责大语言模型（LLM）在对话系统中的深度落地，确保模型能力在产品体验层面的高效转化。
2、LLM后训练与对齐：负责基座大模型的后训练（Post-training） 阶段工作，包括但不限于监督微调（SFT）、奖励模型（RM）训练，以及基于人类反馈的强化学习（RLHF）或直接偏好优化（DPO），解决模型在虚拟陪伴场景下的角色一致性、情感理解与个性化表达问题。
3、强化学习与决策优化：探索强化学习（RL）在对话策略中的应用，利用强化学习优化模型在长程对话中的推理（Reasoning）能力与决策过程，提升交互的拟人化程度与逻辑连贯性。
4、记忆管理与RAG优化：完善记忆管理机制，实现关键事件、用户偏好的高效存储与检索。负责RAG系统的工程化落地，结合向量数据库与检索策略优化，为强化学习和微调阶段提供高质量的数据支持，提升内容生成的个性化与时效性。
5、性能与资源调度：主导系统性能优化，解决高并发场景下的低延迟响应与推理资源调度问题，保证线上服务的稳定与高效。
职位要求
1、学历与经验：硕士及以上学历，计算机科学、人工智能等相关专业，具备NLP、多模态交互领域深度实践经验。
2、LLM后训练专长：
- 深入理解主流大模型架构（如Qwen、LLaMA、ChatGLM等）；
- 精通大模型后训练全流程，尤其在RLHF/DPO方面有实际落地经验，熟悉PPO、DPO等强化学习算法在语言模型中的调参与应用；
- 熟悉LoRA、QLoRA等高效微调技术，能根据场景平衡模型性能与训练成本。
3、强化学习（RL）基础：掌握强化学习基本原理，了解其在语言模型推理（如RLHF中的推理环节、过程奖励模型PRM）或多轮对话决策中的应用，有相关研究或项目经验者优先。
4、RAG与多模态技术：精通RAG系统的工程化实现，掌握向量数据库（如Milvus、Faiss）与检索优化策略。熟悉多模态对齐技术（如CLIP），有多模态生成（文本-图像/视频）或多模态语言模型落地经验者优先。
5、加分项：有复杂对话系统、虚拟陪伴产品或情感计算相关项目的落地经验；在强化学习与语言模型结合方向（如RLHF、RLAIF）有深入研究成果或顶会论文者优先。
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. 主导大模型智能体(Agent)系统的整体架构，围绕任务规划、工具调用、多步推理与自主决策等核心能力，推动 LLM Agent 在真实业务场景中高效落地。
2. 负责 Agentic 大模型的后训练(Post-training)，通过 SFT、奖励模型(RM)训练、强化学习(RLHF/DPO/GRPO)等手段，系统性提升模型在复杂任务中的规划、工具使用准确性与长程一致性，解决多步推理中的错误累积与目标偏离。
3. 构建 Agent 的分层记忆体系(结构化记忆、语义记忆、工作记忆)，结合 RAG 架构与向量检索优化，实现对用户偏好、历史交互与领域知识的高效检索与动态注入，支撑 Agent 的个性化与持续学习。
4. 落地 Function Calling、API 调用、代码解释器集成与多模态工具协同，优化模型对外部工具的感知、选择与参数生成质量，提升 Agent 在跨系统任务中的自动化水平。
5. 探索强化学习在 Agent 决策中的应用，结合过程奖励模型(PRM)、蒙特卡洛树搜索(MCTS)、多智能体协作等前沿方法，增强模型在开放场景下的探索、反思与纠错能力，提升任务完成率与鲁棒性。
6. 与工程团队协作解决端到端延迟与资源效率问题，推动推理优化(量化、KV Cache 压缩、投机解码等)、任务调度与高并发架构设计，保障线上服务的稳定性与成本可控。
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，3 年以上 NLP、对话系统或大模型算法落地经验，机器学习与深度学习基础扎实。
2. 深入理解主流大模型架构(Qwen、LLaMA、ChatGLM 等)，精通后训练全流程，在 SFT、RLHF/DPO/GRPO 上有实际落地经验，熟悉 LoRA/QLoRA 等高效微调技术。
3. 熟悉主流 Agent 范式(ReAct、Plan-and-Execute、Reflexion、Function Calling 等)，有 Agent 项目实战经验，能设计任务拆解、工具选择与结果验证的完整链路。
4. 精通 RAG 系统工程化，掌握向量数据库(Milvus、Faiss 等)与混合检索策略(稀疏 + 稠密 + 重排序);有记忆管理或长期对话上下文建模经验者优先。
5. 熟练掌握 Python 与 PyTorch/TensorFlow，熟悉 SQL 及大数据工具，熟悉主流推理引擎(vLLM、TensorRT-LLM 等)及性能调优手段。
6. 逻辑思维与问题拆解能力强，对 Agent 领域开放性问题有研究热情，自驱力强，善于跨团队协作。
加分项：
• 有复杂 Agent 系统(AutoGPT、BabyAGI、LangChain/LlamaIndex)或智能体产品(Copilot、AI 助手、自动化工作流)的落地经验;
• 有生成式检索、语义ID（VQ-VA
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
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
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
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。
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。
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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。
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学历：不限
年限：不限
