精选公司与 AI 职业机会
先认识公司，再看具体工作。用产品、职责与可追溯的依据，判断哪些机会值得深入了解。
构建应用、Agent 与模型基础设施
定义场景、体验与 AI 产品迭代
走进业务现场，推动 AI 交付落地
研发、训练和评测 AI 模型与算法
建设 AI 训练、评测与数据质量体系
推动 AI 产品采用、反馈与运营实验
同一公司可覆盖多个方向。
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、参与游戏UGC编辑器、开发者生态工具核心功能研发，打造极致流畅的创作体验； 2、通过AI技术重塑自动化生产管线，拓宽内容产出边界与研发效率，实现开发者创作效能跃升； 3、保障编辑器各模块功能正确，持续打磨平台工具，保障工业级的产出质量； 4、直面UGC创作者提供技术支持，洞察业务痛点，反哺并驱动平台、工具链的持续演进。 职位要求 1、本科及以上学历，计算机相关专业，1-3年游戏或相关领域开发经验； 2、良好的代码风格和编程习惯，熟悉至少一门主流语言（C++/Python/Lua/TypeScript等）； 3、熟练掌握常用的数据结构和算法，熟悉游戏相关的3D知识； 4、熟悉AI/LLM/Agent工作流，有实际AI Agent框架搭建、工作流编排评估经验者优先； 5、了解游戏GamePlay开发，有Roblox、MC等UGC平台游戏开发经验者优先。 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
战略与营收：参与制定效果广告业务战略及营收目标，主导KA客户顶层规划，驱动收入规模化增长。 AI Agent部署与应用：主导AI Agent（智能体）在广告投放、创意生成及数据分析场景的部署与落地；利用AI深度洞察数据规律，指导团队优化投放策略与账户结构，实现“人机协同”的高效运营。 体系搭建与赋能：构建标准化运营SOP与销售赋能体系，通过数据洞察与智能工具提升收入效率 团队管理：带领团队向“业务+AI”双重能力的复合型团队方向转型 任职要求 背景经验：本科及以上，对效果广告有业务理解，具有3年以上管理经验，有亿级账户操盘及AI营销落地成功案例者优先。 AI核心能力：深刻理解AI Agent原理与应用场景，具备实际部署、调试智能体（如自动投放Bot、分析Agent）的能力；能通过AI洞察业务本质并输出优化策略 专业技能：精通数据分析（SQL/BI工具）与方案撰写，熟悉主流广告平台算法及程序化购买逻辑 综合素质：具备极强的战略思维、跨部门协调力及结果导向意识，是团队内的“技术布道者”与业务变革推动者 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Full-time", "i18n_name": "全职", "id": "101", "name": "全职", "parent": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 1, "en_name": "Experienced", "i18n_name": "社招", "id": "1", "name": "社招", "selectability": 1}, "selectability": 1}, "storefr
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1.参与云端AI服务的研发工作，包括需求沟通、功能设计与开发等 2.负责相关业务服务器相关的并发架构设计开发、线上维护等 3.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 4.跟踪前沿技术（如LLM服务化、虚拟化等），推进新技术在业务场景中的落地实践 任职要求 计算机相关专业硕士学历，扎实的算法基础（LeetCode中等难度以上） 精通Java/Python至少一门语言，熟悉Linux开发环境及常用工具链 熟悉Web服务开发，了解Web服务框架，了解RPC框架（Dubbo/gRPC等）、容器化技术（Docker/K8s）、消息队列、ES等，能够高效地进行后端服务的开发与维护 熟悉语言LLM/VLM/AIGC等多种模型、Agent技术、RAG技术、AutoPrompt技术有一定的使用经验； 常见的开源Agent框架，对openclaw、agent harness有较好的掌握和项目实践； 了解GPU资源调度原理，参与过AI竞赛/开源项目，对生成式AI的技术架构有系统性认知； 有强烈的上进心和自我驱动，学习适应能力强，乐观自信，能挑战自我不断追求卓越； 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Full-time", "i18n_name": "全职", "id": "101", "name": "全职", "parent": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 1, "en_name": "Experienced", "i18n_name": "社招", "id": "1", "name": "社招", "selectability": 1}, "s
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1. 辅助完成大语言模型（LLM）及 AI Agent 在汽车研发、生产制造、供应链等核心业务场景的技术预研与项目落地； 2. 参与构建基于 Agent 的业务流自动化方案（如研发标准文档的智能解析与知识库问答、生产异常的智能排查辅助、供应链决策等），优化 Agent 的 Tool-calling 能力、工作流编排（Orchestration）与意图识别逻辑； 3. 参与大模型应用评测体系的搭建，针对具体汽车业务场景（如汽车工程规范、安全报告解析）构建评估集，进行准确率、召回率等核心指标的计算与跟踪，持续迭代并优化大模型应用效果。 任职要求 1. 计算机科学、人工智能、数据科学、软件工程、数学、汽车工程等相关专业，硕士及以上学历； 2. 熟练掌握 Python 编程语言，具备扎实的数据结构与算法基础，能够编写高质量的工程代码； 3. 深入理解大语言模型基础理论，熟练掌握 Prompt Engineering，熟悉 Few-shot、CoT（思维链）等常见模型效果优化方法； 4. 熟悉至少一种主流的 LLM/Agent 开发框架或编排工具（如 LangChain、LlamaIndex、AutoGen 等），了解 RAG（检索增强生成）技术链路、向量数据库及复杂 Agent 架构设计； 5. 了解模型或应用的评测与追踪机制，有使用相关 Trace 框架（如 Langfuse, LangSmith 等）经验者尤佳； 6. 优秀的沟通能力和表达能力，有创新精神，逻辑思维严密，乐于接受挑战。 具有以下条件之一者优先： 1. 有实际的 LLM、Agent 落地项目经验，或在相关 AI 开源社区有贡献者优先； 2. 了解汽车行业背景（如了解汽车研发流程、ISO 26262/功能安全标准、UDS 协议或智造供应链）者优先； 3. 一周至少工作4天，能连续实习3个月以上者优先。 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_ti
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
生成式广告模型方向： 1.设计并训练/微调基于多模态大模型（扩散模型、LLM、Transformer等）的广告创意生成系统，实现文案、图片、视频、口播脚本等素材的高质量可控生成与个性化定制； 2.构建用户画像与生成模型深度融合的端到端框架，通过效果反馈（CTR/CVR）闭环迭代生成策略，提升广告创意的转化效率与多样性； 3.探索生成内容的可控性技术（品牌安全、合规性、可解释性），并搭建自动化质量评估体系（主观、相关性、商业潜力等指标）； 4.推动生成模型的工程化落地（模型蒸馏、量化、推理加速），实现在线广告投放系统的毫秒级响应。 通用自动算法优化Agent方向： 1.研发基于LLM/决策大模型的广告算法自主优化Agent，能够感知广告系统状态（模型效果、数据漂移、竞价环境等），自动诊断瓶颈并生成优化动作（超参数调优、模型架构搜索、特征工程、出价系数调整等）； 2.定义标准化的算法优化动作空间，设计安全可回滚的执行接口；搭建广告算法仿真环境或离线回放评估器，用于Agent策略的低成本训练与验证； 3.融合AutoML技术（贝叶斯优化、强化学习、多臂老虎机等）与LLM的规划推理能力，使Agent兼具先验知识利用与高效策略搜索能力； 4.将Agent接入真实广告系统的A/B测试平台与模型训练pipeline，实现从指标监控、策略生成到在线实验的全流程自动化优化闭环。 任职要求 学历与成果： 1.2027届博士或优秀硕士，计算机、人工智能、数学、运筹优化等相关专业； 2.在以下任一方向有顶会/顶刊论文者优先：生成模型（扩散、自回归、多模态）、AutoML、自动算法优化、基于LLM的Agent决策、强化学习、贝叶斯优化。 生成式广告模型方向能力： 1.深入理解扩散模型、Transformer、多模态对齐、可控生成等技术，熟练使用PyTorch/TensorFlow/JAX； 2.有大规模生成模型训练、微调（LoRA/ControlNet等）或推理优化（蒸馏、量化）的实际经验； 3.具备广告/推荐业务基本认知，能够基于数据驱动方式评估生成质量与商业收益。 通用自动算法优化Agent方向能力： 1.熟悉LLM Agent框架（如LangChain、ReAct、Reflexion）以及如何让LLM生成结构化算法操作指令； 2.掌握贝叶斯优化、多臂老虎机、强化学习（PPO/SAC等）或决策Transformer中至少一项技术，并有应用于超参调优、模型选择或策略优化的实践经验； 3.了解工业级AutoML系统（如Google Vizier、Optuna）或有广告系统模型训练/特征工程经验者加分。 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、参与 Android 内存问题（OOM、内存泄漏、碎片化、RSS 异常增长等）的分析方法研究与工具建设； 2、开发或完善 heap dump 解析、smaps 分析、LMKD 行为追踪等工具模块； 3、结合 AI 能力构建内存问题智能诊断流程：自动提取关键指标、生成问题报告、给出优化建议； 4、配合测试同学在真实设备上复现和定位内存问题，积累典型 Case 库； 任职要求 1、理解 Linux / Android 内存管理基础（虚拟内存、匿名映射、Zram、ION 等）； 2、有 Python 或 Java / Kotlin 开发经验；熟悉 Android Studio Memory Profiler、MAT 等工具者优先； 3、对LLM/AI Agent 应用有了解或实践经验者加分。 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_125", "en_name": "Shanghai", "i18n_name": "上海", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000002", "name": "上海", "node_status": 1, "py_name": "shanghai"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Intern", "i18n_name": "实习", "id": "202", "name": "实习", "parent": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 1, "en_name": "Campus", "i18n_name": "校招", "id": "2", "name": "校招", "selectability": 1}, "selectability": 1}, "storefront_list": [], "tag_list": [], "target_major_list": []}, "process_type": 2, "project_type": 3, "recruit_type": {"acti
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1. Agent 评测体系建设：设计并落地 Agent 能力评测框架，定义评测维度（任务完成率、推理能力、工具调用准确性、鲁棒性等），构建自动化评测流水线，支撑模型与 Agent 系统的持续迭代。 2. Agent 自动化测试平台建设：搭建面向 Agent 产品的自动化测试平台，覆盖端到端场景回归、Prompt 回归、对抗性测试等能力，保障 Agent 线上质量与稳定性。 3. Agent 任务识别与治理：对 Agent 执行链路进行任务识别、意图拆解与行为分析，建立任务分类体系与异常治理机制，推动 Agent 在真实业务场景中的可控落地。 4. 多模态大模型落地应用：参与多模态大模型（视觉-语言、语音-语言等）在 Agent 场景中的工程化落地，包括能力评估、场景适配、效果优化与性能调优。 任职要求 1. 计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，3 年以上 NLP/CV/多模态相关工作经验。 2. 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉 Transformer 架构，有大模型（LLM/MLLM）训练或微调经验。 3. 了解 Agent 技术栈（ReAct、Tool Use、Planning、Memory 等），有 Agent 系统开发或评测经验者优先。 4. 熟悉 Prompt Engineering、RAG、Function Calling 等大模型应用技术，有实际项目落地经验。 5. 具备良好的工程能力，熟练使用 Python，熟悉主流深度学习框架（PyTorch 等）和大模型推理框架（vLLM、TGI 等）。 6. 具备数据分析能力，能从 Agent 执行日志中提取规律、定位问题并驱动优化。 7. 有自动化测试、CI/CD 流水线或平台化建设经验者优先。 8. 良好的沟通协作能力，能跨团队推进技术方案落地。 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recr
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、参与 Android 系统用户态与内核态性能分析工具的研发，包括 CPU 调度、I/O、帧率、唤醒延迟等维度； 2、基于 Perfetto、Simpleperf、eBPF 等平台进行数据采集模块的开发与优化； 3、探索将 LLM / AI Agent 能力引入性能分析链路，实现 trace 自动解读、瓶颈定位、根因归因等智能化功能； 4、编写工具使用文档及分析 Case 沉淀，推动工具在团队内落地； 任职要求 1、熟悉 Linux 内核基础（进程调度、中断、系统调用），了解 Android 系统架构； 2、具备 Python / C++ 之一的编程能力；有 Perfetto / Systrace / perf 使用经验者优先； 3、对LLM/AI Agent 应用有了解或实践经验者加分。 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_125", "en_name": "Shanghai", "i18n_name": "上海", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000002", "name": "上海", "node_status": 1, "py_name": "shanghai"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Intern", "i18n_name": "实习", "id": "202", "name": "实习", "parent": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 1, "en_name": "Campus", "i18n_name": "校招", "id": "2", "name": "校招", "selectability": 1}, "selectability": 1}, "storefront_list": [], "tag_list": [], "target_major_list": []}, "process_type": 2, "project_type": 3, "recruit_type": {"act
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1. 对产品需求进行分析、评审，提前规避有问题需求，设计测试点、测试用例。 2. 负责多人关卡、怪物、任务、时装等核心模块的测试工作，推进问题解决，反馈风险，确保如期上线。 3. 推动项目进度，改善相关流程提高测试的质量和效率。 4. 总结并沉淀日常工作及坑点，输出文档，主动在组内分享经验。 5. 深度体验游戏产品，结合游戏内容善于敏锐的发现体验问题和游戏设定问题。 6.通过AI Agent工具进行负责模块的AI用例编写，推进管线AI自动化跑测。 职位要求 1. 本科及以上学历，计算机相关专业，1~2年测试工作经验；有良好的测试思维，熟悉测试流程，能够独立设计并执行测试用例，保证项目质量和进度。 2. 良好的沟通能力和解决问题的能力；能主动了解测试过程中遇到的bug的成因，并持续跟进解决bug。 3. 有较强的学习能力和责任心，能承受一定的工作压力。 4. 对游戏感兴趣，愿意在游戏行业长期发展，有生存、开放世界、MMO类工作经验或游戏经验者优先。 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
1、主导探索工程设计研发领域多智能体的核心技术，进行前沿研究，建立设计研发领域多智能体技术护城河； 2、结合材料结构等设计研发领域，使用Agent驱动实际设计研发流程，发表有影响的研究工作，提升行业影响力； 3、结合小米实际业务场景，面向产品优化Agentic AI驱动的材料研发技术，主导实际材料到产品全流程应用落地。 任职要求 1. 熟悉大模型与Agentic AI技术，例如知识沉淀与整合，推理规划与决策等。了解目前主流智能体产品架构，熟悉其核心技术难点与痛点。 2. 有大模型Agent相关研究或项目经历，发表过相关方向的顶会论文，有Agent系统的后训练经历的优先； 3. 了解材料科学相关研究内容与研究方法的优先； 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Regular", "i18n_name": "正式", "id": "201", "name": "正式", "parent": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 1, "en_name": "Campus", "i18n_name": "校招", "id": "2", "name": "校招", "selectability": 1}, "selectability": 1}, "storefront_list": [], "tag_list": [], "target_major_list": []}, "process_type": 2, "project_type": 2, "recruit_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth"
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
工作内容： 1. RL训练环境搭建：负责构建易用、稳定且支持高并发的工具调用环境，搭建和优化 Agent 框架。 2. 推理能力提升： 针对 DeepResearch、CodeAgent 等复杂推理场景，设计并实现高效的能力增强方案。 3. 数据合成与优化：围绕业务需求构建、筛选和优化 Agent 行为数据与知识增强语料，为对齐训练、RL 训练和持续预训练提供高质量数据支撑。 任职要求 任职要求： 1. 计算机相关专业；在CCF-A类会议发表过相关论文者优先考虑； 2. 熟悉主流 Agent 框架（如 Claude Code、LangGraph、AgentScope、Qwen-Agent 等），具备实际开发或使用经验。 3. 熟练掌握主流 Agentic RL 训练框架（如 VeRL、OpenRLHF），具备后训练（post-training）和数据处理相关项目经验者优先。 4. 理解并掌握并行训练框架，有多机多卡训练经验者优先。 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Intern", "i18n_name": "实习", "id": "202", "name": "实习", "parent": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 1, "en_name": "Campus", "i18n_name": "校招", "id": "2", "name": "校招", "selectability": 1}, "selectability": 1}, "storefront_list": [], "tag_list": [], "target_major_li
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1. 负责企业级 AI Agent 开发平台的整体架构设计，面向手机操作系统等超大型软件工程场景，构建支持 Agentic Coding 的自主编码、规划与执行能力，推动平台成为类 OpenClaw 的旗舰级产品 2. 主导 Multi-Agent 协作框架的设计与实现，涵盖任务分解、上下文管理、工具调用编排及多 Agent 协同流程，支撑复杂软件系统（百万级代码行）的端到端自动化开发 3. 深入理解大型软件系统（手机操作系统、超大型互联网应用等）的架构范式与工程约束，将领域知识融入 Agent 的规划与决策机制，确保生成代码符合工业级质量标准 4. 设计覆盖软件全生命周期的 Agent 能力体系，包括需求理解与拆解、架构设计辅助、代码生成与重构、自动化测试、代码审查及持续集成，构建端到端的智能研发流水线 5. 参与 Agent 平台核心基础设施建设，包括长上下文记忆管理、代码仓库级 RAG 引擎、工具生态集成及安全沙箱执行环境，保障平台稳定性与可扩展性 任职要求 1. 计算机科学、人工智能或相关专业硕士及以上学历，具备扎实的系统设计与工程基础 2. 8 年以上软件系统架构或 AI 研发经验，有大型复杂系统（操作系统、基础软件平台、大型互联网应用等）架构设计与落地的实际经验 3. 深入理解 AI Agent 技术体系，熟悉 ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent 等 Agentic 框架范式，有自主 Agent 系统从 0 到 1 的设计与实现经验 4. 熟练掌握主流大语言模型调用与集成（OpenAI、Anthropic Claude、开源 LLM 等），理解 Function Calling、工具链编排、上下文窗口管理等工程关键点 5. 具备扎实的编程能力，熟练使用 Python，掌握 C/C++ 或系统级编程语言，有大规模代码库的开发与维护经验 加分项： 1. 有类 Devin、Cursor、OpenClaw 等 Agentic Coding 产品或类似系统的设计、研发或深度使用经验 2. 深度参与过手机操作系统、编译器、运行时等基础软件的研发，能将超大型软件工程约束融入 Agent 设计 3. 有 LLM 微调（SFT/RLHF/LoRA 等）或代码领域专用模型训练经验，了解代码大模型的能力边界与提升路径 4. 熟悉代码级 RAG 系统设计，有跨仓库代码检索、AST 分析、依赖图构建等工程实践经验 5. 有 Agent 安全沙箱、长期记忆存储或多 Agent 协同调度等基础设施的设计与实现经验 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1. 负责各类LLM/VLM的预训练，后训练，并应用于实际业务中 2. 探索Agent记忆系统，包括参数化记忆与更新，记忆自进化，连续学习，个性化大模型等方向，通过全生命周期个人数据提升大模型的个性化生成与决策能力 3. 融合多模态数据，攻关持续在线的连续感知-记忆-决策Agent框架，推动个性化主动服务的前沿研究 4. 探索机器学习领域的新技术，探索与其他领域的技术融合。发表高水平论文和专利 任职要求 1. 硕士及以上学历在读，人工智能、计算机科学、电子、信息工程、机器人等专业，有C++/python/java开发经验 2. 熟练掌握至少一种深度学习框架，如Tensorflow，PyTorch等 3. 对深度学习有深刻认识，熟悉各种神经网络及背后数学原理 4. 对大模型有设计训练和应用经验者优先 5. 对声音、图像、视频、各类传感器的通用融合感知算法有实际经验的优先 6. 在AI或NLP相关顶级会议或者刊物，如ICML，NeurIPS，AAAI，ACL等发表论文者优先 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Intern", "i18n_name": "实习", "id": "202", "name": "实习", "parent": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 1, "en_name": "Campus", "i18n_name": "校招", "id": "2", "name": "校招", "selectability": 1}, "selectability": 1}, "storefront_list": [], "tag_list": [
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、负责 AI Agent 基础架构的设计与研发，包括 Agent 运行时引擎、Sandbox 隔离执行环境、Trace 可观测体系等核心模块的技术方案设计与落地 2、参与Sandbox 执行环境的设计与工程实现，确保 Agent 代码执行、工具调用、文件操作等行为的安全隔离与资源管控 3、构建 Agent 全链路可观测能力，涵盖 Trace 追踪、链路分析、延迟监控、Token 消耗统计等，建立数据驱动的质量评估与优化闭环 4、参与 Agent 协议与标准化建设（MCP、Skill 框架等），推动能力组件的解耦与复用，持续提升平台的开放性与可接入性 5、跟踪 Agent 领域前沿技术与开源社区动态，引入成熟方案并结合业务场景进行适配优化 任职要求 1、2027届应届毕业生，硕士及以上学历，985高校或QS世界排名前100院校，计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业 2、深入理解 AI Agent 架构原理，熟悉 Agent 运行时、Sandbox 隔离机制、Trace 链路追踪等技术规范，能清晰阐述其设计思路与工程权衡 3、具备扎实的工程能力，熟练掌握 Python/Go/java 等至少一门语言，有分布式系统开发、微服务架构、消息队列等实践经验 加分项： 1、熟悉 Sandbox 技术（gVisor/Firecracker/容器隔离）、分布式 Trace 系统（OpenTelemetry/Jaeger/Zipkin）的原理与实践 2、有开源社区贡献经历（提交 PR/Issue、参与社区讨论、维护开源项目等），熟悉 Agent 相关开源项目的架构与代码 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Regular",
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、开展异构计算能效优化关键技术预研，重点突破跨处理单元的动态电压调节（DCVS）与调度协同理论； 2、探索新型底层调度机制，研究基于强化学习的负载跟踪算法并完成原型验证平台搭建； 3、打造 AI Harness 自动化进化底座。 建立一套高能力相机能效研发Harness系统，能够自动执行测试、捕捉 负载回退 等异常 Trace，并利用 RAG技术，自动对比代码和性能 Baseline，给出初步的 Root Cause 分析报告； 4、预研编译优化协同技术，开发面向影像系统的LTO/PGO优化原型及跨平台效能分析工具链。 任职要求 【教育背景】 计算机、电子工程、自动化或人工智能相关专业，硕士/博士学历； 【技术栈】 1、AI Agent 开发：熟悉 LangChain、Dify 或类似的 Agent 开发框架，理解 Agent 的内存机制和工具调用逻辑； 2、工程 Harness 能力：熟练使用 Python 编写高可用的自动化测试框架，有持续集成（CI/CD）或云端大规模真机调试经验； 3、编程功底：扎实的C/C++ 开发能力，能够阅读并修改内核源码，精通 Python 自动化分析脚本编写； 4、系统底层能力：精通 Linux Kernel 调度机制、内存管理（Memory Management）及 Thermal 温控策略； 5、具有优秀的沟通协调能力和团队合作精神，能够快速学习新技术。 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Regular", "i18n_name": "正式", "id": "201", "name": "正式", "parent": {"active_status": 1, "chi
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、参与小爱云端大模型版本的产品规划与节奏定义，包括 Agent Loop、慢系统场景、记忆等核心模块； 2、负责三方生态接入与打造，设计相关 Skill/服务的接入框架：标准协议、准入规范、质量评估体系； 3、结合Agent Harness 的能力边界&演进节奏，运用三方能力推动重点场景范式迭代与体验升级，包括但不限于影音娱乐、通勤出行、生活服务 等垂类 任职要求 1、5 年以上互联网产品经理经验，3 年以上 AI产品经理经验，深刻理解 LLM Agent 相关原理； 2、成熟使用AI相关工具，并了解 MCP或类似 Agent-Tool 协议设计； 3、具备相关垂类建设经验，并对用户体验有极高敏感度； 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Full-time", "i18n_name": "全职", "id": "101", "name": "全职", "parent": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 1, "en_name": "Experienced", "i18n_name": "社招", "id": "1", "name": "社招", "selectability": 1}, "selectability": 1}, "storefront_list": [], "tag_list": [], "target_major_list": []}, "process_type": 1, "project_type": 1, "recruit_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth":
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、AI 原生关卡与动态叙事设计 • 负责 AI 驱动关卡的整体架构与落地，重点包括：基于 LLM 的动态叙事关卡、玩家选择驱动的分支剧情场景、AI 生成任务与探索关卡、生成式解谜/交互关卡、玩家行为自适应的情境化关卡等。 • 设计"以叙事为核心"的 AI 关卡结构：让剧情走向、NPC 反应、环境事件能够根据玩家的行为、对话与情绪状态实时演化，形成"每个人的故事都不同"的独特体验。 • 将 AI 能力与关卡设计要素（节奏曲线、空间引导、情绪起伏、心流管理）深度融合，让涌现式叙事既有惊喜感与代入感，又保持关卡的结构完整与主线可控。 • 设计 AI NPC 与关卡内角色的记忆模型、情绪表现与关系演化框架，让虚拟角色具备真实的人格魅力，成为推动叙事与玩法的核心载体。 2、融入现有关卡管线与推动革新 • 深入理解当前关卡与叙事研发流程（白模搭建、剧情配置、任务脚本、关卡验收），识别 AI 技术能带来最大价值的关键节点。 • 协同程序、美术、测试同学，设计并推动落地 AI 辅助内容生产管线（如利用 AIGC 生成剧情分支/任务脚本/对话内容、利用 AI 进行叙事一致性校验与关卡自动化测试），大幅提升叙事关卡的产能与迭代效率。 • 作为变革推动者，参与制定 AI 叙事关卡的设计规范、QA 标准与工具需求文档，让 AI 生成的剧情与关卡内容"可管、可控、可迭代"。 3、原型验证与技术协作 • 快速搭建 AI 叙事关卡原型（结合 LLM API、行为树、剧情编辑工具等），验证设计假设，用可玩 Demo 向团队展示 AI 核心玩法的价值与可行性。 • 与算法工程师、引擎开发紧密合作，明确 AI 模型在叙事与关卡场景中的能力边界，提出合理的数据需求与工具优化建议，确保设计方案在体验与性能上的可落地性。 • 沉淀 AI 叙事关卡设计方法论，输出设计文档与最佳实践，赋能团队其他策划同学 职位要求 1、扎实的关卡与叙事策划功底（硬性条件） • 5 年以上游戏关卡或剧情策划经验，至少参与过一款成功上线项目（开放世界、剧情向 RPG、模拟经营、互动叙事类优先），独立负责过完整关卡或叙事模块的设计与落地。 • 深刻理解关卡与叙事底层逻辑：节奏编排、空间叙事、分支结构、心流管理、玩家引导、情感投放，能设计或拆解经得起长线运营的叙事关卡框架。 2、AI Native 设计视野与落地能力 • 对 AI+叙事/AI+关卡有深刻洞察，深入研究过前沿 AI 原生案例（如《斯坦福小镇》Demo、AI Dungeon、Character.AI、各类 AI 原生互动叙事应用），能清晰阐述其优劣并提出改进思路。 • 具备"生成式 AI"（动态剧情、AIGC 任务、生成式对话）与"决策式 AI"（NPC 记忆、情绪、关系）的双重视角，能根据不同玩法需求选择合适的技术路径。 • 有实际接入 AI 模型（LLM A
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
职位描述 • 负责角色移动、战斗与交互体验设计，协同策划、动画和程序团队，打磨操作响应、动作衔接及镜头反馈。 • 负责相关动画系统的搭建与优化，通过状态机、动画混合、位移驱动等技术，实现流畅、可控的角色表现及动画标准的制定。 • 深度参与项目，基于实机体验定位问题，参与确定优化优先级，通过原型验证与持续调试，给玩家带来更好的游戏体验。 • 先进的技术的探索学习，探索 Agent / AI 等新工具的实际应用，结合项目需要优化动画资产规范、制作工具与生产流程。 职位要求 职位要求 • 具备动画 TA、技术动画或相关项目经验，熟悉 UE 或 Unity 动画系统，能够独立完成动画逻辑搭建与调试。 • 理解角色控制与动画表现的协作关系，对动作节奏、响应速度和操作反馈有判断，能够分析并解决具体体验问题。 • 深度参与玩家体验的设计，能够从玩家感受和项目目标出发，与团队明确问题、制定方案并验证效果。 • 具备一定的蓝图或脚本能力，能够与程序协作定位问题；愿意主动调研、验证新方法，持续拓展技术与业务能力。 有 3C 手感打磨、程序化动画、工具开发或 Agent / AI 实践经验者优先 官方顶部字段 学历：大专 年限：3-5年
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1. 负责各类多模态大模型的预训练，微调和部署，并应用于实际业务中 2. 探索知识增强技术，通过个人数据提升个性化模型的语言理解和生成能力 3. 融合多模态数据，攻关具备自主观察环境和推断用户需求的意图决策大模型 4. 搭建基于端侧VLM的屏幕理解能力，实现具备泛场景能力的GUI Agent 5. 探索机器学习领域的新技术，探索与其他领域的技术融合。并撰写相关论文，专利 任职要求 1. 硕士及以上学历在读，人工智能、计算机科学、电子、信息工程、机器人等专业，有C++/python开发经验 2. 熟练掌握至少一种深度学习框架，如Tensorflow，PyTorch等 3. 对深度学习有深刻认识，熟悉各种神经网络及背后数学原理 4. 对大模型有设计应用经验者优先 5. 对声音、图像、视频、各类传感器的通用融合感知算法有实际经验的优先 6. 在AI或NLP相关顶级会议或者刊物，如ICML，NeurIPS，AAAI，ACL等发表论文者优先 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_128", "en_name": "Shenzhen", "i18n_name": "深圳", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000249", "name": "深圳", "node_status": 1, "py_name": "shenzhen"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Regular", "i18n_name": "正式", "id": "201", "name": "正式", "parent": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 1, "en_name": "Campus", "i18n_name": "校招", "id": "2", "name": "校招", "selectability": 1}, "selectability": 1}, "storefront_list": [], "tag_list": [], "target_major
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
探索大模型智能体研究的前沿技术，构建具备持续学习能力的通用 Agent，包括但不限于： 1、Agentic RL。面向长时序任务的强化学习；Agent 在交互环境中的探索与策略优化；多目标、多约束条件下大模型Agent的决策稳定性与泛化性；Test-time的数据高效Agentic RL；Agent reward model的系统性学习问题；大模型智能体的MARL。 2、Agentic Memory。短期 / 中期 / 长期记忆架构设计；可演化、可压缩、可检索的Memory 系统；经验、技能、失败案例的结构化沉淀；Memory 与 Planning / RL / Tool 之间的协同机制。 3、Agent Workflow。Task Decomposition / Planning / Re-planning；多 Agent 协作与角色分工；反思、自我修正、策略升级；工具集和技能库自演进；自适应和可学习的Agent 工作流。 4、Agent Application。GUI Agent：跨应用、多模态界面下的操作与理解；OS Agent：文件系统、进程、命令、自动化工作流；Deep Research Agent：复杂研究任务、信息整合、假设验证；通用 Agent ：跨时间跨任务跨领域的自主学习Agent。 任职要求 1. 计算机相关方向硕士或博士； 2. 有大模型智能体相关研究和项目经历，发表过相关方向的顶会论文，或者参与过有影响力的开源项目; 3. 具有优秀的解决复杂问题和多人协作沟通的能力，能够独立思考并开展工作，具有强烈的好奇心和责任心。 接口顶部原始条件（未做资格推断） {"city_list": [{"code": "CT_11", "en_name": "Beijing", "i18n_name": "北京", "location_type": 3, "mdm_code": "MDCY00000001", "name": "北京", "node_status": 1, "py_name": "beijing"}], "job_post_info": {"HighlightList": [], "JobChannelPublishList": [], "address_list": [], "city_list": [], "correlation_job_list": [], "job_level_id_list": [], "job_post_object_value_map": {}, "job_post_process_time_list": [], "recruitment_type": {"active_status": 1, "children": [], "depth": 2, "en_name": "Full-time", "i18
