来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
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
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
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
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
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
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
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
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
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
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
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
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
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
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
围绕 AI 安全隐私 与 AI for Security 两大方向，聚焦智能体安全隐私与 HyperOS 系统安全，开展前沿技术研究与工程落地：
1、智能体安全与隐私保护：面向手机端智能体的安全与隐私风险，研究智能体在授权管控、隐私保护、攻击检测与防御、自动化攻击与安全评测、MCP/Skill 供应链安全、多模态安全等方面的核心技术，构建覆盖智能体全生命周期的纵深防御体系，落地到 MiClaw->超级小爱 产品。
2、AI 驱动的安全能力（AI for Security）： 研究利用大模型等 AI 技术赋能安全能力建设，探索智能化的漏洞挖掘、分析与防护，以及 AI 在安全运营与生态治理中的应用，提升系统安全的自动化与智能化水平。
3、隐私计算与可信执行： 研究面向 AI 场景的隐私计算与机密计算技术，保障用户数据在处理与推理过程中的机密性与可信性，构建隐私安全的可信底座。
任职要求
1、计算机科学与技术、人工智能、AI 安全、信息安全、AI 隐私、密码学、操作系统、软件工程、数学、物理等相关专业博士；
2、至少 1 篇 CCF-A 类安全或 AI 顶会论文（IEEE S&P / CCS / USENIX Security / NDSS / NeurIPS / ICML / ICLR / ACL 等），以一作或学生一作为佳。
技术能力要求
1、具备扎实的安全基础，掌握基本的安全原理与攻防思维；
2、熟悉主流 LLM/Agent 框架内部机制，具备大模型微调和强化学习经验；
3、在智能体安全、大模型安全与隐私保护等方向有研究或工程积累；
4、在大模型辅助漏洞挖掘、模糊测试、程序分析、二进制分析等方向有研究或工程积累；
5、熟悉机密计算与可信执行环境（Intel TDX / ARM CCA / AMD SEV-SNP / NVIDIA CC 等），有相关研究或工程经验；
6、具备扎实的系统级编程能力（C/C++/Rust/Python），能独立完成安全分析工具或原型系统开发。
加分项
1、熟悉多模态大模型相关技术，对多模态安全有研究者；
2、对 GDPR、个保法等隐私保护规范体系有一定了解者；
3、在 Kaggle、天池、KDD Cup 等 AI 算法竞赛，或 CTF、DataCon 等安全攻防竞赛中获奖者；
4、有 CVE 挖掘、知名开源安全项目或开源大模型项目贡献经历者。
软性要求
1、对 AI 安全前沿保持敏锐，具备持续学习和快速掌握新技术的能力；
2、具备良好的沟通协作能力，能与高校、跨部门团队高效配合；
3、有较强的主动性和责任心，能推动研究成果从理论到工程落地。
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
1. 毫秒级信号数据预处理
负责高频秒级时序信号的清洗、降噪、归一化、分段对齐等数据处理工作，构建标准化的信号分析数据集，保障数据质量与后续分析的准确性。
2. 特征挖掘与模式沉淀
结合业务场景需求，从时域、频域、时频域等多维度挖掘信号的功能特征与异常模式，梳理特征与业务问题的关联规律，沉淀可复用的特征体系。
3. 大模型融合算法开发
基于大语言模型能力，设计并实现信号问题的自动定位、智能分类、辅助根因分析等算法方案，探索大模型在时序信号分析场景的落地路径，提升问题排查效率。
4. 分析工具开发与优化
将算法能力封装为可复用的分析工具、脚本或可视化功能，支撑业务团队的日常问题排查与数据分析需求，持续优化工具的易用性与分析效果。
5. 业务需求对接与迭代
深度理解业务场景与痛点需求，协同业务、研发团队对齐算法目标，根据业务反馈持续迭代优化特征体系与算法方案。
任职要求
1. 本科及以上在读学生，计算机科学与技术、电子信息、自动化、统计学、数学等相关专业，2027 届及以后毕业生优先。
2. 具备扎实的数据处理能力，熟练使用 Python 语言，精通 Pandas、NumPy 等数据处理库，能够独立完成时序数据的清洗、统计与分析工作。
3. 掌握机器学习、深度学习基础理论，熟悉分类、异常检测、时序分析等常见算法，有相关项目、竞赛或科研经验者优先。
4. 了解主流大语言模型的使用逻辑与调用方式，有 Prompt 工程、大模型 API 开发、RAG 应用等相关经验者优先。
5. 具备良好的业务理解能力与逻辑思维，能够快速拆解业务需求并转化为可落地的算法方案，有较强的沟通协作与问题解决能力。
6. 实习保障：每周可到岗 4 天及以上，实习周期不少于 3 个月，可长期实习者优先。
加分项
- 有时序信号处理、故障诊断、工业监控、运维 AIOps 等相关领域项目或研究经验
- 熟悉 SciPy、PyWavelets、librosa 等信号处理工具库，有信号特征工程实战经验
- 熟悉 PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架，有模型微调、小模型蒸馏相关经验
- 有大模型 Agent 开发、数据分析工具化产品、可视化看板开发经验
- 具备较强的工程落地能力，能够独立完成从算法原型到工具化输出的全流程
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. 平台架构与开发：负责机器人服务平台的整体架构设计与全栈开发，构建高可用、可扩展的云端服务，保障业务的稳定性与可用性；
2. 数据链路建设：负责机器人本体数据上报的接收、处理、存储与管理完整链路建设，支撑机器人数据的实时采集、流式计算与离线分析；
3. 平台能力建设：负责机器人监控、诊断、运营等平台能力的开发与迭代，包括设备状态监控、告警、远程诊断、日志分析、OTA 运营等，持续提升机器人集群的运维效率与问题闭环能力；
4. 运控工具开发：负责机器人和灵巧手的运动控制工具开发，覆盖研发调试与 C 端量产场景的落地使用，提升研发调试效率与量产部署体验；
5. 全栈交付：独立完成前后端功能的设计、开发、测试与上线，与算法、硬件、测试等团队紧密协作，快速响应业务需求并推动落地。
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、自动化、机器人等相关专业，5年以上软件开发经验；
2. 熟悉 Go / Java / Python 至少一门，熟悉微服务架构，具备高并发、分布式系统的设计与开发经验；
3. 熟悉 TypeScript / React / Vue / Eelectron / Android等主流前端技术栈，具备Web端 / 移动端 / 桌面端开发经验
4. 熟悉 Kafka / MQTT / EMQ 等消息中间件，具备大数据上报接入、消息队列治理与可靠性保障的实践经验，具备 Flink / Spark Streaming， Hadoop / Spark / Hive的实时计算或离线计算经验者优先；
5. 熟悉 Kubernetes / Docker / 云服务，具备系统稳定性、可观测性（Prometheus / Grafana / ELK 等）建设经验者优先；
6. 了解机器人运动控制、ROS / ROS2、EtherCAT / CAN 等总线协议，具备机器人调试工具或嵌入式上位机开发经验者优先；
7. 熟练使用 agentic coding 进行全栈开发（如 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 编程工作流），能借助 Agent 高效完成从需求拆解、编码实现到测试上线的完整交付；熟悉 spec-driven development、harness 等 AI 研发范式，具备用规格说明驱动开发、为 AI 编码构建评测护栏/工具链的实践经验，能将 AI 研发工作流落地为团队工程效率提升者优先；
8. 具备良好的系统设计能力与工程素养，代码质量意识强，有从 0 到 1 搭建平台经验者优先；
9. 自驱力强，能独立推动复杂项目落地，沟通协作顺畅，适应快节奏迭代。
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
岗位概述
负责产品宣传视频和界面动效制作，将产品功能与使用逻辑转化为清晰的视觉表达。独立完成脚本、分镜、动画和后期，与产品团队协作交付完整成片。
工作地点：北京
岗位职责
独立对接产品经理，理解功能、目标用户与传播重点，明确视频需要表达的产品价值和使用场景。
负责脚本策划与分镜设计，将抽象产品逻辑转化为易于理解的叙事、画面和动效方案。
独立完成界面动画、剪辑与后期合成，协调制作流程，按项目要求交付完整宣传视频。
把控视觉风格、动效节奏与画面细节，确保成片符合品牌调性、产品定位和内容表达要求。
跟进海内外软件即服务与 AI 产品动画案例，结合项目反馈改进制作方法，持续提升内容质量。
任职要求
熟练使用 After Effects、Premiere Pro、Blender 等动画及后期软件，能独立完成视频制作。
具备脚本理解和视觉叙事能力，能够用动画解释产品功能、操作流程及其价值。
具备良好的审美和细节把控能力，能够判断并改进动效节奏、画面质感和信息表达。
能够主动沟通需求、安排制作进度，并在快节奏环境中独立完成高质量成片。
有软件即服务产品动画、界面动效或科技产品宣传片项目经验者更佳。
了解智能体、大模型及相关技术，并有用AI工具提高制作效率的经验者更佳。
请随简历附个人作品集，作品集将作为重要评估依据。
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
网易云音乐正在寻找一位优秀的资深体验设计师，加入内容平台团队。
你将参与网易云音乐核心内容场景的体验设计工作，围绕内容发现、内容分发、内容消费及社区互动等方向，通过设计连接用户与内容，打造兼具效率、美感与情感价值的产品体验。
我们希望找到既懂用户、懂内容，也懂设计品质的体验设计师。你不仅能够设计优秀的产品体验，更能通过审美与创意，让内容被更好地发现和消费。
岗位职责
• 负责网易云音乐内容平台相关业务的体验设计工作，包括内容分发、内容消费、搜索推荐、社区互动等核心场景；
• 深度参与产品需求分析、体验策略制定及设计方案输出，独立负责复杂项目设计落地；
• 基于用户洞察、数据分析及体验评估，持续优化用户体验和内容消费效率；
• 与产品、研发、运营等团队紧密协作，共同推动产品目标达成；
• 参与设计规范及设计系统建设，提升产品整体体验一致性和设计品质；
• 关注行业趋势及新技术发展，探索新技术在产品体验中的应用机会。
职位要求
• 本科及以上学历，设计相关专业优先；
• 5年以上互联网产品设计经验，具备扎实的用户体验设计能力，能够独立负责复杂业务设计项目；
• 拥有优秀的审美能力和视觉表现力，对设计品质、视觉细节及品牌感知有较高要求；
• 具备良好的产品思维和逻辑分析能力，能够从用户价值和业务目标双重视角推动设计决策；
• 具备优秀的沟通协作能力和项目推动能力；
• 熟练使用 Figma 等主流设计工具；
• 熟悉主流 AI 工具在设计全流程工作中的应用，并能够借助 AI 提升设计效率、设计质量及创新能力。
加分项
• 具备 AI 工作流搭建能力，能够结合大语言模型、Agent、自动化工具等提升用户研究、竞品分析、设计探索、内容生成及设计协作效率；
• 对 AI 驱动下的产品体验变革保持持续关注，对新交互模式、新产品形态具有较强洞察力；
• 具备较强的创新意识，能够主动探索新技术在产品体验中的应用机会，并推动设计实践落地；
• 对音乐、内容消费及互联网文化保持长期关注和热爱。
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 2026-10-17
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。
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学历：本科
年限：3-5年
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1. 智能化数据平台规划与重构 (AI-Native BI)
• 负责集团/游戏业务数据产品的智能化升级，基于 LLM（大语言模型）能力重构现有的 BI 平台架构。
• 不仅仅满足于传统的“看报表”，更要主导从“人找数据”向“数据找人/对话式分析”的范式转变。
• 推动底层数据资产（数仓、指标库）与 AI 模型的深度适配，确立 AI 读取数据的标准与规范，保障 AI 输出的准确性与可解释性。
2. AI 分析产品功能设计 (ChatBI & Agent)
• 主导“数据 Copilot”或“ChatBI”类产品的设计与落地，实现通过自然语言交互（NL2SQL）完成复杂的数据查询、图表生成及归因分析，极大降低非技术人员（运营、策划）的数据获取门槛。
• 构建数据分析 Agent（智能体）：针对游戏业务中的核心场景（如流失归因、活动复盘），设计能自动执行“异常检测-根因分析-策略建议”全链路的 AI 工作流，不仅给数据，更给结论。
• 保留并优化传统可视化能力，但需探索“生成式 UI”在数据看板中的应用，实现千人千面的智能看板推荐。
3. AI 场景化赋能与生态布道
• 深入挖掘游戏业务（如 MMORPG、FPS 等）中的数据痛点，利用 AI 技术解决传统 BI 难以处理的非结构化数据分析（如玩家舆情、社区反馈）与结构化数据的交叉分析难题。
• 担任内部 AI 数据产品的布道师，推广智能化数据工具的使用，收集反馈并持续通过 Prompt Engineering（提示词工程）或模型微调优化产品体验，提升组织整体的数据决策效
职位要求
1. 专业经验（AI + 数据复合背景）
• AI 应用实战经验（核心加分项）： 极度熟悉 AI 技术边界，在日常工作中重度使用 AI 工具。有实际参与过 LLM 应用、RAG（检索增强生成）、Agent 等相关产品落地的经验优先。
• 扎实的数据产品功底（硬性门槛）： 5-8 年以上数据产品经验，深刻理解数据全链路（采集-数仓-分析-应用），在大型互联网公司有过成熟数据产品（如数据中台、BI、DMP）的设计经验。
• （注：不要求会写复杂的算法代码，但需要懂模型能做什么、不能做什么，以及如何将业务需求转化为 AI 可理解的 Prompt 逻辑。）
2. 产品能力（场景重构力）
• 具备“AI Native”的产品思维： 能跳出传统的“菜单+报表”设计框架，具备设计LUI（语言交互界面）与 GUI 结合的复杂 B 端产品能力。
• 复杂逻辑抽象能力： 能将资深数据分析师的思维逻辑（Analysis Path）抽象为 AI Agent 的工作流（Workflow），让 AI 具备“专家级”的分析能力。
• 具备商业化思维，能清晰定义 AI 为数据产品带来的增量价值（如：查询时间从 30 分钟缩短至 1 分钟）。
3. 行业认知与协作
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-17
1.参与开发优化大模型训练框架，支持单任务万卡以上规模高效稳定训练；
2.参与NLP、多模态大模型结构设计，并联合业务进行模型训练效率和效果验证；
3.参与文生图、文生视频、文生3D等业务的训练性能加速；
4.参与低精度训练性能优化和业务推广、参与大窗口训练性能优化。
职位要求
1.熟练使用主流大模型训练框架DeepSpeed、Megatron，掌握3D并行、ZeRO机制、Flash-Attn等的原理、使用场景、优劣势以及可优化方向；
2.有ViT、SD、DiT模型训练性能优化经验者优先；
3.熟练掌握CUDA性能优化手段，有算子编写优化项目经验者优先；
4.对大模型前沿技术比较敏锐者优先；
5.有实际大模型的训练调参和效果评测项目经验的优先；
6.良好的沟通能力、解决问题能力。
工作年限（官方顶部字段）
一年以上工作经验
