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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来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
1、负责大模型（文本、图像、语音等多模态模型）推理引擎及服务的开发，支持自研及开源模型的快速部署和高性能推理 2、结合大模型业务场景，优化模型落地过程中的性能问题，降低推理成本。包括但不限于：模型量化蒸馏，服务调度优化等 3、负责开发和维护大模型MaaS服务，支持高并发调用场景 职位要求 1、硕士及以上学历，1年以上算法相关工程化经验。计算机、电子、自动化、软件等相关专业。 2、熟悉一种或多种LLM推理框架，有vllm、sglang、lmdeploy、TensorRT-LLM等相关经验优先。 3、熟悉大模型调度优化技术，包括PD分离、多级缓存、多实例调度、负载均衡等，如SGLang model gateway、lm-d。 4、熟悉大模型引擎优化技术，包括prefill cache、tensor并行优化等。有cuda或triton算子优化经验优先。 5、有昇腾、海光、平头哥、沐曦等算力芯片适配经验优先
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1、核心模型演进： 负责通用/领域大模型的全生命周期研发，包括超大规模指令微调（SFT）及偏好对齐（Alignment）； 2、Agentic RL 研发： 针对智能体场景，研究并实现基于强化学习的决策模型。重点解决 Long-horizon Reasoning（长程推理）、Tool-use（工具调用）和 Self-correction（自我纠错）在复杂多轮交互中的表现； 3、对齐算法创新： 探索和落地超越 DPO/PPO 的最新对齐技术（如 GRPO, DAPO, Online RLHF），通过构建高精度的 Reward Model 提升模型在逻辑、代码及 Agent 任务上的胜率； 4、合成数据管线： 利用 Teacher-Student 架构，通过 AI-native 方法构建针对 Agent 动作轨迹、反思闭环的高质量合成训练集； 5、前沿跟踪： 紧跟 OpenAI o-series, Claude Opus 等最新推理模型技术路径，将长推理链、系统性思维等能力注入开源基座。 职位要求 学术背景： 计算机、数学、统计学或相关专业硕士/博士学位；在顶级会议（NeurIPS, ICLR, ICML, ACL）发表过高质量论文者优先。 1、模型训练功底： 具备Deepseek, Qwen, GLM 等主流开源大模型的实战微调经验，深刻理解 Transformer 架构及注意力机制的演进。等主流开源大模型的实战微调经验，深刻理解 Transformer 架构及注意力机制的演进； 2、强化学习经验： 熟练掌握 PPO, DPO, GRPO等强化学习算法在 NLP 领域的应用，能够独立解决 RL 训练中的不稳定性、奖励函数偏移（Reward Hacking）等挑战； 3、Agent 实战： 熟悉主流 Agent 框架（如 LangGraph, AutoGPT，ClaudeCode），有实际处理过评测集优化经验者优先； 4、工程能力： 熟练使用 Python/PyTorch，精通分布式训练工具链（DeepSpeed/Megatron），具备千卡规模下的模型并行、流水线并行调优经验。
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工作职责： 1.负责服务器与应用的全生命周期运维（规划、监控、备份、日志分析、故障排查、性能调优），结合AI大模型优化运维流程，保障业务稳定高效运营； 2.负责云机房、负载均衡网络架构设计，通过运维开发提升架构可扩展性与自动化水平； 3.负责前沿开源技术、网络安全产品的测试选型，结合AI运维工具优化落地效果； 4.负责Linux系统、MySQL数据库及公有云平台（阿里云、AWS等）运维，通过脚本/工具实现运维自动化； 5.配合新项目环境搭建与部署自动化，沟通技术方案并提出架构优化建议； 6.开发运维工具、脚本及平台，落地AI大模型在运维中的应用（异常检测、故障预测等），优化运维效率与响应速度； 7.参与运维流程制定与规范优化，确保运维工作高效可追溯。 职位要求 任职资格： 1.3年以上互联网运维开发经验，有大型云平台运维开发经历，具备AI大模型应用于运维流程的实战经验； 2.精通Linux系统运维（架设、内核优化、安全加固），熟悉Lamp/Lnmp架构，能通过脚本实现系统自动化运维； 3.具备T级以上MySQL数据库运维优化经验，熟悉高并发、高存储场景； 4.熟悉NoSQL、分布式存储（Hadoop等），能结合开发技术实现存储运维自动化； 5.熟悉IDC分布设计，能设计机房数据分布、容灾备份方案并通过开发手段落地； 6.精通负载均衡、DNS、虚拟化技术，熟练掌握Docker容器化部署与K8S集群运维，能开发工具实现自动化； 7.具备扎实的开发能力，精通Python、Shell脚本，熟悉Ansible、Jenkins、K8S、Prometheus等工具的集成与二次开发。 加分项： 1.有语音识别、语义理解等AI相关业务的运维开发经验； 2.具备完整运维架构设计与开发经验，能覆盖从底层硬件到上层应用的全流程运维开发； 3.熟悉多家公有云平台，能开发工具实现多云统一运维； 4.有AI大模型智能运维落地经验（故障预测、日志智能分析等），熟悉AI运维框架。
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1、结合公司业务发展战略，制定短期和长期人力资源规划，定期评估公司人力资源现状，分析人才结构，为公司战略调整提供数据支持； 2、建立和完善人力资源管理体系，包括招聘、薪酬绩效等人力资源制度和策略方案落地，推动业务人才梯队建设； 3、向公司高层提供有关人力资源战略、组织建设等方面的建议，并致力于提高公司的综合管理水平； 4、负责领导和管理全国人力资源部门团队，制定部门工作计划和目标； 5、及时处理公司人事管理中的重大问题，实现组织能力提升与人员结构优化； 6、上级安排的其他工作。 职位要求 1、本科及以上学历，人力资源管理、工商管理、心理学等相关专业； 2、具有10年以上人力资源管理工作经验，熟悉人力资源管理各个模块的工作内容和流程，具备丰富的实战经验，能够独立制定和实施人力资源战略规划和各项人力资源管理方案； 3、具备优秀的战略思维和规划能力，能够从公司战略高度制定人力资源规划； 4、优秀的语言表达及沟通能力，协调能力、分析能力、具备较强的文字功底，良好的团队合作精神，责任心强，工作积极主动，正直、开放； 5、有独角兽或AI上市公司HRD经验。
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岗位职责： 1、核心模型演进： 负责通用/领域大模型的全生命周期研发，包括超大规模指令微调（SFT）及偏好对齐（Alignment）； 2、Agentic RL 研发： 针对智能体场景，研究并实现基于强化学习的决策模型。重点解决 Long-horizon Reasoning（长程推理）、Tool-use（工具调用）和 Self-correction（自我纠错）在复杂多轮交互中的表现； 3、对齐算法创新： 探索和落地超越 DPO/PPO 的最新对齐技术（如 GRPO, DAPO, Online RLHF），通过构建高精度的 Reward Model 提升模型在逻辑、代码及 Agent 任务上的胜率； 4、合成数据管线： 利用 Teacher-Student 架构，通过 AI-native 方法构建针对 Agent 动作轨迹、反思闭环的高质量合成训练集； 5、前沿跟踪： 紧跟 OpenAI o-series, Claude Opus 等最新推理模型技术路径，将长推理链、系统性思维等能力注入开源基座。 职位要求 任职要求： 学术背景： 计算机、数学、统计学或相关专业硕士/博士学位；在顶级会议（NeurIPS, ICLR, ICML, ACL）发表过高质量论文者优先。 1、模型训练功底： 具备Deepseek, Qwen, GLM 等主流开源大模型的实战微调经验，深刻理解 Transformer 架构及注意力机制的演进。等主流开源大模型的实战微调经验，深刻理解 Transformer 架构及注意力机制的演进； 2、强化学习经验： 熟练掌握 PPO, DPO, GRPO等强化学习算法在 NLP 领域的应用，能够独立解决 RL 训练中的不稳定性、奖励函数偏移（Reward Hacking）等挑战； 3、Agent 实战： 熟悉主流 Agent 框架（如 LangGraph, AutoGPT，ClaudeCode），有实际处理过评测集优化经验者优先； 4、工程能力： 熟练使用 Python/PyTorch，精通分布式训练工具链（DeepSpeed/Megatron），具备千卡规模下的模型并行、流水线并行调优经验。"
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工作职责 1、负责大模型（文本、图像、语音等多模态模型）推理引擎及服务的开发，支持自研及开源模型的快速部署和高性能推理 2、结合大模型业务场景，优化模型落地过程中的性能问题，降低推理成本。包括但不限于：模型量化蒸馏，服务调度优化等 3、负责开发和维护大模型MaaS服务，支持高并发调用场景 4、负责大模型的国产化适配 职位要求 任职资格 1、硕士及以上学历，1年以上算法相关工程化经验。计算机、电子、自动化、软件等相关专业。 2、熟悉一种或多种LLM推理框架，有vllm、sglang、lmdeploy、TensorRT-LLM等相关经验优先。 3、熟悉大模型调度优化技术，包括PD分离、多级缓存、多实例调度、负载均衡等，如SGLang model gateway、lm-d。 4、熟悉大模型引擎优化技术，包括prefill cache、tensor并行优化等。有cuda或triton算子优化经验优先。 5、有昇腾、海光、平头哥、沐曦等算力芯片适配经验优先
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1、核心模型演进： 负责通用/领域大模型的全生命周期研发，包括超大规模指令微调（SFT）及偏好对齐（Alignment）； 2、Agentic RL 研发： 针对智能体场景，研究并实现基于强化学习的决策模型。重点解决 Long-horizon Reasoning（长程推理）、Tool-use（工具调用）和 Self-correction（自我纠错）在复杂多轮交互中的表现； 3、对齐算法创新： 探索和落地超越 DPO/PPO 的最新对齐技术（如 GRPO, DAPO, Online RLHF），通过构建高精度的 Reward Model 提升模型在逻辑、代码及 Agent 任务上的胜率； 4、合成数据管线： 利用 Teacher-Student 架构，通过 AI-native 方法构建针对 Agent 动作轨迹、反思闭环的高质量合成训练集； 5、前沿跟踪： 紧跟 OpenAI o-series, Claude Opus 等最新推理模型技术路径，将长推理链、系统性思维等能力注入开源基座。 职位要求 学术背景： 计算机、数学、统计学或相关专业硕士/博士学位；在顶级会议（NeurIPS, ICLR, ICML, ACL）发表过高质量论文者优先。 1、模型训练功底： 具备Deepseek, Qwen, GLM 等主流开源大模型的实战微调经验，深刻理解 Transformer 架构及注意力机制的演进。等主流开源大模型的实战微调经验，深刻理解 Transformer 架构及注意力机制的演进； 2、强化学习经验： 熟练掌握 PPO, DPO, GRPO等强化学习算法在 NLP 领域的应用，能够独立解决 RL 训练中的不稳定性、奖励函数偏移（Reward Hacking）等挑战； 3、Agent 实战： 熟悉主流 Agent 框架（如 LangGraph, AutoGPT，ClaudeCode），有实际处理过评测集优化经验者优先； 4、工程能力： 熟练使用 Python/PyTorch，精通分布式训练工具链（DeepSpeed/Megatron），具备千卡规模下的模型并行、流水线并行调优经验。
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1、深度参与公司战略制定过程，依据公司整体战略目标，结合行业动态、市场趋势及公司财务状况，制定具有前瞻性与可行性的战略规划； 2、结合公司整体战略，制定并推动实施公司中长期的资本运作策略、股权投资及融资规划； 3、对公司重大投资、融资、并购、重组等经营决策提供全面、精准的分析与专业建议； 4、根据战略要求规划资本运作路径，积极开拓并维护多种融资渠道； 5、上级领导安排的其他工作支持。 职位要求 1、统招硕士及以上学历且有海外留学经历，财务、会计、金融、经济等相关专业优先； 2、熟悉港股或A股资本市场，有科技行业境内、境外资本运作经验； 3、具有良好的资本运作资源、卓越的战略思维与规划能力，能够从公司战略高度出发，制定科学合理的资本运作策略； 4、具有良好的职业道德和职业操守，诚实守信，廉洁奉公，严守公司商业机密。
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
1、协助开展二级市场融资、资本市场对接、投资并购等工作（如支持策略会、反路演、项目可行性分析、内部汇报材料等）； 2、跟踪资本市场政策、行业动态、竞品信息，完成行业研究、数据整理、信息汇总； 3、协助完成资本市场相关的信息披露、合规报备、数据报送等工作； 4、与公司内各部门保持积极有效沟通，定期更新公司内外部资料库； 5、完成领导交办的其他资本市场相关支持工作。 职位要求 1、统招硕士及以上学历且有海外留学经历，金融、经济、理工等相关专业优先； 2、熟悉港股或A股资本市场，有投行、券商、或科技行业资本市场工作经验； 3、英文熟练，能作为日常工作语言； 4、工作细致严谨、责任心强，具备较强的执行力、沟通能力与抗压能力； 5、具有良好的职业道德和职业操守，诚实守信，廉洁奉公，严守公司商业机密。
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-18
1.深度把握陌生人社交领域的用户需求，主导核心模块的规划与设计，涵盖智能匹配、互动玩法等关键功能； 2.负责用户增长体系的搭建与优化，聚焦陌生人社交路径，推动用户规模的持续提升； 3.探索AI与社交结合的创新方向，拓展商业化可能性，助力业务实现规模化变现； 4.以目标为导向，通过数据驱动决策，高效协同产运等多部门资源，提升商业化效率； 5. 探索并引入前沿AI工具，赋能日常商业化策划、竞品分析、营销素材生成等环节，提升整体业务与团队的运作效率。 职位要求 1.本科及以上学历，3年以上互联网行业经验，具备社交、用户增长或AI相关领域背景； 2.具备深刻的用户需求洞察能力与扎实的数据分析功底，善于通过数据挖掘业务增长点； 3.结果导向，具备出色的自我驱动力和项目推进能力； 4.优秀的跨部门协作能力，能够有效驱动多方合作，推动项目落地； 5. 熟悉常见的AIGC工具（如各类大语言模型、AI绘图/音视频工具等），具备使用AI工具辅助提升工作效率、产出创新解决方案的习惯与能力者优先。 官方顶部字段 学历：不限 年限：不限
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1.负责大模型项目的开发和效果优化，按要求完成项目功能的设计和实现。 2.负责与客户进行需求沟通，获取、分析、引导、整理需求； 3.按照公司规范制定项目设计和开发方案、计划并执行，形成项目文档； 4.对项目的最终结果负责，即质量、进度和成本满足预期且使客户满意； 职位要求 1.本科及以上学历，计算机相关专业，3 年及以上软件开发工作经验； 2.熟悉大模型项目开发流程，掌握上下文工程、知识库数据处理等技术；有大模型训练微调经验优先； 3.具备扎实的 Java 、多线程、消息队列、数据库等开发经验，熟悉SpringBoot 生态，有两个以上实际落地项目经验；具备架构设计能力； 4.良好的执行能力及协调能力，较强的责任心和抗压能力； 5.熟悉 Linux 开发环境，有 Docker 等虚拟软件经验； 6.必备AI编程实战经验：日常熟练使用 Qoder/Cursor/Codex/ Claude Code 等工具进行代码生成、逻辑重构、Bug 排查、单元测试、文档撰写等； 7.具备借助AI进行需求拆解、方案设计、代码优化、性能调优的能力，不依赖AI照搬，能甄别、改造、落地AI产出代码。
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1. 全流程项目管控：独立负责公司业务/研发类中型项目全生命周期管理，涵盖项目立项、需求对接、方案落地、进度管控、资源协调、风险管控、验收复盘等全流程工作，严格把控项目范围、进度、质量、成本四大核心维度，保障项目按期、高质量交付。 2. 跨部门协同推进：统筹协调研发、产品、测试、运营、市场等多部门资源，对接内外部客户及合作方，高效解决项目推进中的沟通壁垒、资源冲突、需求变更等问题，保障项目流程顺畅落地。 3. 项目风险与迭代管理：建立项目风险台账，主动识别、评估项目推进中的各类风险，制定规避及应对方案，及时同步管理层；跟进项目迭代优化，沉淀项目流程、交付标准、问题解决方案，持续优化项目管理体系。 4. 数据化复盘与汇报：定期输出项目进度报表、阶段总结、复盘报告，精准同步项目里程碑、落地成果、现存问题及后续规划，为管理层决策提供有效依据。 5. 大模型赋能工作提效（核心重点）：熟练运用各类主流大模型工具，将AI能力深度融入项目全流程，实现工作标准化、高效化升级。利用大模型完成项目需求梳理、文档撰写（立项书、方案、复盘报告）、会议纪要自动生成与梳理、任务拆解、风险预判、数据统计分析、周报月报自动化输出等工作；借助AI工具优化跨部门沟通话术、需求校验、问题溯源，大幅提升项目管理、落地、复盘的整体效率，推动团队工作流程智能化升级。 6. 团队流程赋能：总结沉淀大模型+项目管理的高效工作方法，赋能团队成员，协助搭建标准化、AI化的项目工作流程，提升整体项目交付效率与质量。 职位要求 1. 学历与经验：本科及以上学历，3-5年互联网、科技、软件研发相关行业项目管理经验，具备中型项目独立操盘经验，熟悉敏捷、瀑布等主流项目管理模式。 2. 专业能力：熟练掌握项目全生命周期管理流程，精通需求管理、进度管控、资源协调、风险管控、变更管理等核心工作；熟悉IT研发流程，了解前后端开发、迭代交付基本逻辑，可精准对接技术团队推进项目。 3. AI大模型核心能力（必备）：深度了解大模型核心能力与应用场景，熟练使用主流大模型（文心一言、GPT、通义千问、豆包等）；能够结合项目管理场景，自主设计AIPrompt，熟练运用大模型完成文档创作、任务拆解、数据分析、内容优化、智能复盘、问题排查等工作，具备用大模型常态化提效项目工作的实操经验和落地思维，拒绝基础浅层使用。 4. 工具技能：熟练使用Jira、禅道、Worktile等主流项目管理工具，精通Excel数据处理、报表制作，能够结合AI工具联动各类办公、项目工具，实现工作流程自动化提效。 5. 综合素养：具备极强的沟通理解能力，能够精准捕捉各方需求、听懂业务及技术核心诉求，高效完成跨部门对接、需求对齐、多方沟通协调工作；拥有优秀的问题分析与解决能力，面对项目突发问题、卡点难题，可快速梳理问题根源、落地解决方案，推动问题闭环解决；工作认真负责、
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一、岗位职责 1. 渠道客户开拓与业绩达成 1. 定向开发**连锁药店、高端美妆 / 珠宝 / 服饰零售**头部品牌、区域连锁总部，自主挖掘行业线索，拜访连锁采购、运营总监、门店管理负责人等关键决策人，搭建目标客户资源池，完成月度 / 季度 / 年度销售签约、回款指标。 2. 梳理区域连锁药店、高端零售品牌名录，主动陌拜、行业展会、渠道合作等多方式拓新，持续扩大客户覆盖，搭建稳定零售渠道客户网络。 2. 行业方案输出 1. 独立完成产品演示、案例讲解、方案宣讲，针对客户异议（隐私合规、门店落地成本、员工抵触、数据价值）做价值拆解，输出药店 / 高端零售专属落地 ROI 测算。 3. 全流程商务跟进与项目落地 1. 主导商务谈判、报价、合同拟定与签署，严格遵循公司价格、商务政策，把控项目风险；全程跟进合同履约，协调售前、实施、售后团队完成设备部署、系统上线、门店培训交付。 2. 跟进项目回款，按合同节点督促回款，管控逾期、坏账风险，保障回款达标；完整录入客户、商机、跟进记录至 CRM 系统，定期输出销售周报、商机复盘。 4. 客户长期经营与增值挖掘 1. 签约后定期回访连锁总部、门店负责人，收集使用反馈，协调解决落地问题，提升客户留存；挖掘老客户增购门店点位、升级增值模块、转介绍新连锁品牌机会。 2. 为客户总部、门店店长、一线导购 / 药师开展产品使用培训，输出标准化门店运营落地方法，沉淀药店、高端零售标杆成功案例。 5. 行业市场信息收集 持续跟踪连锁药店、高端零售数字化政策、竞品智能工牌 / 门店管理系统价格、功能、渠道政策；收集客户共性痛点、行业新需求，同步反馈产品与市场团队，优化渠道销售策略。 职位要求 基础硬性要求 1. 大专及以上学历，市场营销、工商管理、医药、零售管理相关专业优先； 2. 2 年及以上 ToB 软件 / SAAS / 硬件一体化项目销售经验，有连锁药店、美妆珠宝高端零售、快消连锁渠道销售资源者优先； 3. 能接受区域外勤出差、线下上门拜访连锁总部与门店，目标感强，抗压能力突出。 专业能力要求 1. 熟悉连锁药店运营逻辑（药师服务、合规质检、会员营销）或高端线下零售门店管理流程，懂门店督导、导购培训、销售过程管理痛点； 2. 具备完整项目销售闭环能力：线索挖掘、KA 对接、需求调研、方案撰写、产品演示、商务谈判、回款全流程独立操盘； 3. 具备基础数字化、AI 语音、智能硬件认知，能快速理解智慧工牌录音转写、AI 会话分析、智能质检、营销赋能等系统价值，可独立输出行业解决方案； 4. 优秀商务沟通、需求挖掘、异议处理能力，擅长对接企业中高层管理决策人，具备大客户客情维护能力； 5. 熟练使用 Office、CRM 客户管理系统，具备数据复盘、销售规划能力。 软性素质加分项 1. 拥有区域连锁药房、高端美妆 / 奢
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1、负责大模型（文本、图像、语音等多模态模型）推理引擎及服务的开发，支持自研及开源模型的快速部署和高性能推理； 2、结合大模型业务场景，优化模型落地过程中的性能问题，降低推理成本。包括但不限于：模型量化蒸馏，服务调度优化等； 3、负责开发和维护大模型MaaS服务，支持高并发调用场景； 4、负责大模型的国产化适配 职位要求 1、硕士及以上学历，1年以上算法相关工程化经验。计算机、电子、自动化、软件等相关专业； 2、熟悉一种或多种LLM推理框架，有vllm、sglang、lmdeploy、TensorRT-LLM等相关经验优先； 3、熟悉大模型调度优化技术，包括PD分离、多级缓存、多实例调度、负载均衡等，如SGLang model gateway、lm-d； 4、熟悉大模型引擎优化技术，包括prefill cache、tensor并行优化等。有cuda或triton算子优化经验优先； 5、有昇腾、海光、平头哥、沐曦等算力芯片适配经验优先。
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1. 项目全周期管理与交付 负责江苏省内医保相关项目（如医保信息平台、DRG/DIP支付改革系统、智慧医保监管等）的立项、规划、执行、监控与收尾全过程； 制定项目计划、里程碑节点及任务分解，对项目进度、成本、质量、风险进行闭环管理； 主导项目验收工作，准备验收材料，协调专家评审，确保项目按期回款。 2. 江苏省医保和南京市医保，及未来的13个地市业务统筹与资源协调 统筹管理覆盖江苏省局及13个地市的医保业务实施，制定差异化的地市推进策略； 作为公司与各地市医保局的主要对接窗口，维护良好的客户关系，及时响应并解决各地市医保局的个性化需求； 协调内部研发、测试、实施团队与外部合作伙伴资源，保障全省范围内的项目同步推进。 3. 医保行业业务理解与需求转化 深入研究国家及江苏省医保政策（如《医疗保障法》、医保支付方式改革、药品集采等），准确把握政策导向； 负责与医保局业务部门沟通需求，完成需求调研 → 方案设计 → 原型确认 → 开发交付的全过程转化； 结合江苏省医保局统一规划，指导团队完成医保数据治理、接口对接及标准化改造工作。 4. 风险管控与合规管理 识别项目实施过程中的政策风险、技术风险和交付风险，提前制定应对预案； 确保项目交付物符合国家医保局技术规范和江苏省医保局的数据安全标准，包括等保测评、密评等相关合规要求。 5. 团队管理与知识沉淀 带领项目组团队（含实施顾问、技术支持等），负责成员的任务分配、绩效考核与能力提升； 沉淀江苏省医保项目的最佳实践，形成可复用的解决方案模板、实施方法论和培训教材，赋能其他区域团队。 职位要求 一、基本条件 学历专业：本科及以上学历，计算机、软件工程、信息管理、医学信息工程、公共卫生等相关专业优先； 工作年限：5年以上IT/信息化项目管理经验，其中至少2年以上医疗或医保行业项目经验； 证书资质（满足其一即可）： PMP（项目管理专业人士资格认证）； 信息系统项目管理师（软考高级）； 或同等含金量的项目管理类证书。 二、行业与业务经验 医保/医疗背景： 熟悉医保业务流程，如：医保结算、DRG/DIP支付改革、医保基金监管、药品耗材招采、两定机构管理等； 有参与过省级或地市级医保信息平台、智慧医保、医保大数据分析等项目经验者优先。 客户类型经验： 具有政府部门、事业单位或大型国企信息化项目交付经验； 熟悉政府项目运作模式，包括立项审批、招投标流程、监理验收及审计规范。 区域管理经验： 具备跨区域/多分支机构的项目统筹经验，有管理过覆盖多个城市或全省范围项目的经历者优先。 三、专业技能与工具 项目管理工具：熟练掌握 Project、Visio、Jira、Teambition、禅道等项目管理与协作工具； 文档能力：能够独立编写各类项目文档，包括实施方案、招投标技术标、验收报告、周报/月报等； 技术理解力：具备一定
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1、负责超算中心机房内服务器、存储、网络设备等硬件设施的日常上下架、布线、标签及出入库管理，确保物理环境整洁规范。 2、负责机房内服务器设备的日常维护、巡检、故障诊断与处理，包括硬件报警响应、部件更换（如电源、风扇、硬盘等）及固件升级。3、负责机房网络设备的配置、监控与故障排查，包括交换机、路由器等，确保网络连通性与稳定性，优化网络拓扑与带宽管理。 4、负责机房服务器存储系统的维护与管理，包括存储设备的配置、扩容、性能监控及故障处理，保障数据存储的高可用性。 5、负责操作系统（Linux）的安装、配置、驱动更新及性能调优，支持超算集群的业务需求。 6、负责GPFS存储系统的配置、维护与优化，包括文件系统挂载、权限管理、容量规划及故障恢复。 7、编写运维文档、应急预案及操作流程，参与机房基础设施的节能管理与风险排查。 职位要求 1、本科及以上学历，计算机、网络工程、电子信息等相关专业，3年以上数据中心或超算机房运维经验。 2、熟悉Linux操作系统（如CentOS、Ubuntu）的安装、配置及驱动管理，能独立处理系统级故障。 3、精通交换机网络配置（如华为、H3C、Cisco等品牌），熟悉TCP/IP、VLAN、BGP等网络协议，具备网络故障排查能力。 4、熟悉GPFS存储系统的配置与管理，有实际部署、优化及故障处理经验，了解分布式存储原理。 5、熟悉服务器硬件架构（如x86、ARM），能独立完成服务器上架、硬件检测及故障定位。 6、具备良好的文档撰写能力、团队协作精神及应急响应意识，能适应7×24小时需求响应 加分项： 1、持有HCIE、CCIE等网络认证或GPFS相关技术认证。 2、熟悉Python/Shell脚本，能实现运维自动化。 3、有超算集群（如Slurm和kubernetes调度）或AI算力基础设施运维经验。
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1. 智慧座舱业务开发与调优 1）负责车端语音交互的意图理解开发。 2）基于公司内部平台，高效进行意图理解大模型的数据制作、模型训练及算法效果的持续迭代优化。 2. 智慧营销方案设计与运营 1）深入理解客户营销场景，构建 AI 运营体系。 2）搭建包括会话质检、客户洞察、会话总结、案例挖掘等 AI 核心工作流，负责核心 Prompt（提示词）的工程化调优与数据分析。 3. 项目主导与交付管理 1）独立主导所负责 AI 项目的实施全计划，确保技术方案高标准落地，保障最终模型效果。 2）定期向客户及内部领导进行运营效果、业务价值的汇报与复盘。 职位要求 1. 教育与背景要求 1）重点大学（981/211或海外同等院校）本科及以上学历，计算机、数据科学、人工智能等相关专业优先。 2）伴随 AI 大模型浪潮成长，年龄在 25~30 岁之间，兼具充沛的创新精力与成熟的项目落地经验。 2. 核心能力（硬性要求） 1）卓越的沟通与协同能力： 具备极强的“内核对外”沟通特质，既能顶住压力与外部客户（车企/企业客户）深度对话、管理预期，又能与内部研发团队无缝对接。 2）业务理解与架构能力： 能够迅速看懂客户的业务场景，并将其转化为切实可行的 AI 技术实施方案。 3. 技术与业务经验（加分项） 1）熟悉大模型（LLM）生态，有实际的 Prompt Engineering、数据清洗、模型微调（Fine-tuning）经验者优先。 2）有智能座舱语音交互、NLP、或智能客服/数字化营销（CRM/CDP）相关项目背景者优先。
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、 * 协助产品经理完成产品调研、竞品分析及需求梳理； * 参与 AI 产品需求分析、PRD 编写、原型设计及功能验收； * 跟进产品研发过程，与设计、研发团队协同推进项目落地； * 协助整理产品文档、操作手册、解决方案及演示材料； * 持续关注 AI 行业发展，研究 Agent、知识库、大模型等新能力，并输出分析报告； * 探索 AI 工具在产品工作中的应用，提升产品设计和交付效率。 职位要求 * 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、工业设计、交互设计、信息管理等相关专业优先； * 对 AI 产品、大模型、智能体等方向有浓厚兴趣； * 具备良好的逻辑思维和沟通表达能力； * 学习能力强，能够快速理解业务并推动问题解决； * 有责任心，具备良好的团队协作意识。 ⸻ AI Native 能力（重点） 我们希望你是一位善于借助 AI 工作的新一代产品人。 希望你能够： * 熟练使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具完成调研、文档、分析等工作； * 熟悉 Cursor、Claude Code 等 AI 编程工具，能够借助 AI 理解技术方案或完成简单代码调试； * 能利用 AI 快速完成需求分析、PRD 撰写、流程设计及竞品分析； * 对 Agent、MCP、Workflow、RAG、知识库等 AI 产品方向有一定了解或学习兴趣； * 乐于尝试新的 AI 工具，并持续优化自己的工作流。 加分项 满足以下任意能力优先考虑： * 有 AI 产品、智能体、Agent 等相关项目经验； * 熟悉 Axure、Figma、墨刀等原型设计工具； * 有产品竞赛、创新创业、开源项目或个人作品； * 了解基础编程知识（Python、JavaScript 等）或 API 调用流程； * 熟悉 Coze、Dify、n8n、LangGraph 等 AI 应用平台； * 有运营、数据分析或内容策划经验。
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1. 政企业务对接：独立对接各地医保局稽核、基金监管科室，调研日常稽核、飞检、专项核查全流程业务，收集官方监管口径与核心业务诉求。 2. 规则数字化转化：梳理医保各类违规场景，将政策条款、人工稽核经验拆解为标准化、可研发落地的智能审核规则，覆盖门诊、住院、药店、耗材全业务场景。 3. 规则迭代优化：跟进医保政策更新及新型骗保套路（含DRG/DIP付费新模式），复盘系统筛查误判、漏判问题，持续迭代规则库，提升违规检出效果。 4. 全团队业务支撑：为研发、项目交付、售前团队提供专业业务交底与技术支撑，输出规则文档、业务方案、场景案例，保障产品落地与项目验收。 5. 业务体系搭建：沉淀医保监管典型案例与核查模型，搭建公司医保监管业务及规则体系，填补产品业务空白。 职位要求 1.学历要求：全日制本科及以上学历，医疗保险、卫生管理、临床医学、药学等相关专业优先。 2.经验要求：3年及以上医保基金监管、稽核、飞检相关工作经验，有医保局一线稽核、省级/市级医保智能监管系统规则落地经验者优先。 3.业务能力：精通医保监管政策、结算及收费规则，熟悉医院、药店各类常规及隐蔽欺诈骗保、违规收费场景。 4.核心能力：具备优秀的业务拆解能力，可独立将人工稽核经验、政策标准转化为数字化系统审核规则。 5.综合能力：擅长政企对接沟通，逻辑清晰、严谨细致，可适配短期出差驻场，抗压能力强，具备良好的跨部门协同能力。 6.加分项：熟悉DRG/DIP付费监管模式、了解医保核心业务数据结构、有从零搭建医保监管规则体系经验优先。
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1、核心模型演进： 负责通用/领域大模型的全生命周期研发，包括超大规模指令微调（SFT）及偏好对齐（Alignment）； 2、Agentic RL 研发： 针对智能体场景，研究并实现基于强化学习的决策模型。重点解决 Long-horizon Reasoning（长程推理）、Tool-use（工具调用）和 Self-correction（自我纠错）在复杂多轮交互中的表现； 3、对齐算法创新： 探索和落地超越 DPO/PPO 的最新对齐技术（如 GRPO, DAPO, Online RLHF），通过构建高精度的 Reward Model 提升模型在逻辑、代码及 Agent 任务上的胜率； 4、合成数据管线： 利用 Teacher-Student 架构，通过 AI-native 方法构建针对 Agent 动作轨迹、反思闭环的高质量合成训练集； 5、前沿跟踪： 紧跟 OpenAI o-series, Claude Opus 等最新推理模型技术路径，将长推理链、系统性思维等能力注入开源基座。 职位要求 学术背景： 计算机、数学、统计学或相关专业硕士/博士学位；在顶级会议（NeurIPS, ICLR, ICML, ACL）发表过高质量论文者优先。 1、模型训练功底： 具备Deepseek, Qwen, GLM 等主流开源大模型的实战微调经验，深刻理解 Transformer 架构及注意力机制的演进。等主流开源大模型的实战微调经验，深刻理解 Transformer 架构及注意力机制的演进； 2、强化学习经验： 熟练掌握 PPO, DPO, GRPO等强化学习算法在 NLP 领域的应用，能够独立解决 RL 训练中的不稳定性、奖励函数偏移（Reward Hacking）等挑战； 3、Agent 实战： 熟悉主流 Agent 框架（如 LangGraph, AutoGPT，ClaudeCode），有实际处理过评测集优化经验者优先； 4、工程能力： 熟练使用 Python/PyTorch，精通分布式训练工具链（DeepSpeed/Megatron），具备千卡规模下的模型并行、流水线并行调优经验。
