Recruitment status unknown · Last observed 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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Recruitment status unknown · Last observed 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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1、跟进视觉大模型前沿技术动态，开展行业技术调研、方向探索与算法可行性验证；
2、负责手机相机影像核心功能的方案定义、算法设计、模型研发与持续迭代优化；
3、推进前沿技术向相机端侧功能落地，支撑旗舰机型量产交付，完成技术能力商业化落地与价值转化；
4、参与研发体系、训练推理框架、数据平台及工程基建的搭建与优化，提升整体研发效率；
5、沉淀核心技术与创新成果，推动技术学术化输出，产出高价值、行业级科研成果与技术专利。
任职要求
1、学历与专业：计算机、人工智能等相关专业博士学历；研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别、深度学习、视觉大模型、多模态模型等；
2、大模型能力：精通大模型训练范式与开发流程，对大模型预训练、后训练、强化学习（RLHF/RL）、Agent体系等具备深入理解与成熟项目经验；
3、影像算法背景：具备扎实的手机影像知识，熟悉基础画质、场景理解等核心模块；了解 ISP 流程与图像后处理算法，包括但不限于去噪、超分辨率、HDR、人像虚化（Bokeh）等；
4、模型与工程能力：熟练使用 PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架；深入理解 Stable Diffusion、FLUX 等主流视觉大模型及多模态模型；精通模型蒸馏、剪枝、量化等小型化与端侧优化技术；
5、开发基础：熟练掌握 C/C++、Python 编程语言；熟悉 Linux 开发环境，能熟练使用 Git、CMake 等工程化工具；
6、加分项：具备传统计算机视觉理论与实践经验优先；在 CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS 等顶会或顶刊发表论文者优先；在国际权威算法竞赛中取得优异成绩者优先。
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1、跟进视觉大模型前沿技术动态，开展行业技术调研、方向探索与算法可行性验证；
2、负责手机相机影像核心功能的方案定义、算法设计、模型研发与持续迭代优化；
3、推进前沿技术向相机端侧功能落地，支撑旗舰机型量产交付，完成技术能力商业化落地与价值转化；
4、参与研发体系、训练推理框架、数据平台及工程基建的搭建与优化，提升整体研发效率；
5、沉淀核心技术与创新成果，推动技术学术化输出，产出高价值、行业级科研成果与技术专利。
任职要求
1、学历与专业：计算机、人工智能等相关专业博士学历；研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别、深度学习、视觉大模型、多模态模型等；
2、大模型能力：精通大模型训练范式与开发流程，对大模型预训练、后训练、强化学习（RLHF/RL）、Agent体系等具备深入理解与成熟项目经验；
3、影像算法背景：具备扎实的手机影像知识，熟悉基础画质、场景理解等核心模块；了解 ISP 流程与图像后处理算法，包括但不限于去噪、超分辨率、HDR、人像虚化（Bokeh）等；
4、模型与工程能力：熟练使用 PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架；深入理解 Stable Diffusion、FLUX 等主流视觉大模型及多模态模型；精通模型蒸馏、剪枝、量化等小型化与端侧优化技术；
5、开发基础：熟练掌握 C/C++、Python 编程语言；熟悉 Linux 开发环境，能熟练使用 Git、CMake 等工程化工具；
6、加分项：具备传统计算机视觉理论与实践经验优先；在 CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS 等顶会或顶刊发表论文者优先；在国际权威算法竞赛中取得优异成绩者优先。
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1、跟进视觉大模型前沿技术动态，开展行业技术调研、方向探索与算法可行性验证；
2、负责手机相机影像核心功能的方案定义、算法设计、模型研发与持续迭代优化；
3、推进前沿技术向相机端侧功能落地，支撑旗舰机型量产交付，完成技术能力商业化落地与价值转化；
4、参与研发体系、训练推理框架、数据平台及工程基建的搭建与优化，提升整体研发效率；
5、沉淀核心技术与创新成果，推动技术学术化输出，产出高价值、行业级科研成果与技术专利。
任职要求
1、学历与专业：计算机、人工智能等相关专业博士学历；研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别、深度学习、视觉大模型、多模态模型等；
2、大模型能力：精通大模型训练范式与开发流程，对大模型预训练、后训练、强化学习（RLHF/RL）、Agent体系等具备深入理解与成熟项目经验；
3、影像算法背景：具备扎实的手机影像知识，熟悉基础画质、场景理解等核心模块；了解 ISP 流程与图像后处理算法，包括但不限于去噪、超分辨率、HDR、人像虚化（Bokeh）等；
4、模型与工程能力：熟练使用 PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架；深入理解 Stable Diffusion、FLUX 等主流视觉大模型及多模态模型；精通模型蒸馏、剪枝、量化等小型化与端侧优化技术；
5、开发基础：熟练掌握 C/C++、Python 编程语言；熟悉 Linux 开发环境，能熟练使用 Git、CMake 等工程化工具；
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1、跟进视觉大模型前沿技术动态，开展行业技术调研、方向探索与算法可行性验证；
2、负责手机相机影像核心功能的方案定义、算法设计、模型研发与持续迭代优化；
3、推进前沿技术向相机端侧功能落地，支撑旗舰机型量产交付，完成技术能力商业化落地与价值转化；
4、参与研发体系、训练推理框架、数据平台及工程基建的搭建与优化，提升整体研发效率；
5、沉淀核心技术与创新成果，推动技术学术化输出，产出高价值、行业级科研成果与技术专利。
任职要求
1、学历与专业：计算机、人工智能等相关专业博士学历；研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别、深度学习、视觉大模型、多模态模型等；
2、大模型能力：精通大模型训练范式与开发流程，对大模型预训练、后训练、强化学习（RLHF/RL）、Agent体系等具备深入理解与成熟项目经验；
3、影像算法背景：具备扎实的手机影像知识，熟悉基础画质、场景理解等核心模块；了解 ISP 流程与图像后处理算法，包括但不限于去噪、超分辨率、HDR、人像虚化（Bokeh）等；
4、模型与工程能力：熟练使用 PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架；深入理解 Stable Diffusion、FLUX 等主流视觉大模型及多模态模型；精通模型蒸馏、剪枝、量化等小型化与端侧优化技术；
5、开发基础：熟练掌握 C/C++、Python 编程语言；熟悉 Linux 开发环境，能熟练使用 Git、CMake 等工程化工具；
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1. AI Agent智能体人因机理研究：围绕大模型Agent“自主规划、主动服务、记忆迭代、行为决策”交互闭环，研究智能体拟人化行为边界、交互节奏、认知负荷特征、人机信任机制，解决Agent主动干预混乱、决策不可预期、多轮交互断层等核心人因问题。
2. 跨设备全场景协同人因研究：针对车载、穿戴、手机、家居多终端AI助手互联互通场景，研究跨端任务接续、状态同步、场景切换、设备优先级调度的人因规律，搭建多终端一致、低干扰、无缝流转的协同交互人因准则。
3. 多模态融合交互人因验证：针对语音、视觉、手势、情感感知、文本融合交互场景，开展用户行为实验、认知测评、场景模拟测试，量化分析多模态信息过载、注意力分配、交互歧义、误触发等人因痛点，输出可落地的交互优化方案。
4. 拟人化AI交互体验体系搭建：研究AI助手人格一致性、情绪共情、交互礼仪、场景化适配机制，平衡AI智能性、拟人自然度、人机可控性与认知安全性，构建适配消费电子全场景的拟人化交互人因范式。
5. 研究成果沉淀：独立负责专项课题研究，输出人因实验报告、体验规范、技术白皮书，支持专利、学术论文、行业标准沉淀，助力公司前沿AI交互体验体系搭建。
任职要求
1. 学历背景：在读博士优先，优秀硕士可酌情考虑；人因工程、工程心理学、认知心理学、人机交互（HCI）、工业工程、认知科学等相关专业。
2. 能力基础：具备扎实的认知人因、人机工效、用户行为研究理论功底，熟练掌握实验设计、量化数据分析、用户测评、人因风险研判等研究方法，有独立开展科研课题的能力。
3. 方向匹配：对AI Agent智能体、大模型人机交互、多模态交互、跨设备协同、拟人化情感交互任意方向有研究积累或浓厚研究兴趣。
4. 综合素质：逻辑严谨、科研执行力强，善于拆解前沿交互问题，能够将学术理论与工业产品场景结合，愿意长期深耕AI人机人因领域。
5. 加分项：有人机交互、智能座舱、AI助手相关课题/项目经验；有相关论文、专利、会议汇报经历；熟练掌握眼动、生理信号、行为数据采集分析工具。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1、负责汽车配件后端研发工作，包括需求沟通，及功能设计与开发等；
2、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；
3、负责服务端的架构设计和开发、维护和升级；
4、参与老项目梳理和改造；
5、技术预研和技术难点攻关，保障系统性能、可用性、扩展性、伸缩性、安全性
任职要求
1，计算机相关专业本科及以上学历，拥有7年以上后端开发经验；
2，有AI实际应用经验，包括AICoding、AIOPS、AI工作提效等；
3、具备扎实的Java编程基础，熟悉常用的算法、数据结构、设计模式的应用，熟悉Spring-Boot、Dubbo、MyBatis等常用框架原理，对Redis、RocketMQ、MySQL等常用中间件有丰富使用经验；
4，参与过高并发或高可用系统设计与开发，能够从架构和细节分析解决系统问题和瓶颈；
5，深刻理解企业应用设计模式，有大型分布式系统设计开发经验，有架构经验，有领域驱动经验；
6，有强烈的上进心，团队沟通协作能力出色；
7，有Agent设计和实现经验者优先，有AICoding背景下复杂系统设计或重构经验者优先，有高可用性、高扩展性系统维护和升级经验者优先。
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1、负责车载电源供应商软件研发管控，覆盖全流程节点评审；
2、参与需求定义、软件设计评审、过程审核及样件验收，把控供应商交付质量；
3、运用FMEA、FTA工具进行失效分析与问题闭环管理；
4、主导基于ISO 26262、ASPICE等标准的软件合规性评估，审核供应商测试报告；
5、将AI应用于FMEA智能辅助分析、测试报告智能审核、供应商风险预警等核心流程；
6、搭建供应商管理知识库与AI工具，将专家经验结构化、可复用化，缓解专家资源瓶颈；
7、探索大模型在需求分析、文档生成、智能问答等场景的落地。
任职要求
1、电力电子与电力传动、电气工程、自动控制、汽车电子等相关专业博士；
2、扎实的电力电子功底：深入理解PFC、LLC、DAB等拓扑及软开关技术，熟悉SiC/IGBT等功率器件特性与失效模式；
3、了解嵌入式软件架构（AUTOSAR CP）、CAN通信、功能安全（ISO 26262）基本原理；
4、熟练掌握Matlab/Simulink，有数字电源开发调试经验者优先；
5、熟练掌握Python及常用机器学习/深度学习框架（PyTorch/TensorFlow等）；
6、有将AI应用于工程问题的实际经验（故障诊断、寿命预测、知识图谱、NLP等均可）。
7、优秀的逻辑分析与结构化表达能力，善于跨部门沟通；
8、有创新意识，能主动识别流程痛点并推动改进；
9、有车载电源（OBC/DCDC）或功能安全（ISO 26262）/ASPICE相关项目经验；
10、有AI Agent、RAG、大模型应用开发经验；
11、发表过电力电子或AI方向高水平学术论文。
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1、多模态数据建模与表征学习：构建涵盖用户生理信号（如心率、呼吸）、运动数据（如步频、速度）与生活作息的多模态数据体系，开展数据清洗、对齐与标准化处理，设计面向时序与多模态融合的表征学习方法，支撑大模型训练与跨模态理解能力提升；
2、领域大模型设计与训练：基于运动健康领域知识，设计融合时序建模与语义理解能力的预训练大模型，探索多模态融合与个体长期建模方法，支持健康状态刻画、行为理解与意图识别，并参与模型架构与训练策略优化；
3、健康状态分析与趋势预测：构建面向个体的健康评估与发展趋势预测模型，实现对当前生理状态的精准分析及中短期风险预警，推动从指标计算向健康理解与推理的建模范式升级；
4、Agent系统设计与实现：基于大模型构建运动健康智能体，设计具备规划（Planning）、记忆（Memory）与工具调用（Tool Use）能力的决策机制，支持多轮交互与动态决策，实现从被动分析向主动健康管理的能力演进；
5、个性化干预与建议生成：结合大模型推理能力与领域知识库，构建多维度个性化运动健康建议生成机制，覆盖运动计划、恢复策略与生活方式调优，提升建议的科学性与可执行性；
6、系统集成与端云协同优化：完成运动健康AI助手系统集成，设计端侧与云侧协同推理方案，优化模型在可穿戴设备上的部署效率与性能表现，并通过真实用户数据进行效果验证与持续迭代。
任职要求
1、博士学历，人工智能、机器学习、生物医学工程、电子工程、运动科学等相关专业；
2、熟悉大模型构建与训练，具备多模态建模、时间序列分析等经验，理解预训练、对齐与推理等基础原理；
3、具备Agent系统或复杂AI系统设计能力，理解规划（Planning）、记忆（Memory）、工具调用（Tool Use）等机制，能够支持多轮决策与系统实现；
4、具备扎实的算法与工程能力，能够独立完成从数据建模、模型设计、训练优化到部署验证的完整流程，具备良好的编程能力（Python/C++等）；
5、具备跨领域建模能力，能够将运动健康、生理信号等领域知识与AI方法深度融合，提升模型专业性与应用价值；
6、具备系统与架构意识，了解端云协同推理或模型部署优化方法，有可穿戴或资源受限环境下模型落地经验者优先。
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1. 深入理解自研芯片架构、指令集及性能瓶颈，开展面向业务场景的芯片亲和性算法设计与优化 。
2. 结合人车家等业务场景研究并实现前沿的模型优化、量化等技术 ，并针对目标芯片进行定制化适配与验证，并形成指导下一代芯片设计的算法输入 。
3. 探索并应用AI Agent等新范式开发与优化面向自研芯片的高性能AI Infra框架、编译器、算子库及运行时系统等系统软件。
4. 参与构建从算法模型到芯片部署的完整工具链、性能分析平台与自动化优化流程 。
任职要求
1. 算法与优化能力： 对主流神经网络模型（CNN, Transformer等）有深刻理解，有模型压缩（剪枝、量化、蒸馏）、神经网络架构搜索（NAS）或轻量化网络设计等研究或实践经验。
2.芯片与AI Infra能力： 熟悉至少一种处理器架构（CPU/GPU/NPU/DSP）的微架构特性，了解并行计算模型；具备AI编译器开发（如TVM, MLIR）、算子优化（如CUDA Kernel, Triton, TileLang等，有利用AI Agent新范式研发Kernel经验者将获特别青睐 ）、AI Infra框架开发或在特定硬件上进行深度性能调优的经验。
3. 系统与部署能力： 熟悉模型推理全流程（图优化、编译优化、内存管理等），有在边缘端或车载平台部署优化复杂模型的经验者优先。
4. 核心软性特质： 具备极强的好奇心、自驱力与跨界沟通能力 ，能够主动连接算法、AI Infra、芯片等多个领域的技术专家，高效协作推动复杂问题解决。
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1、负责代码智能体（Coding Agent）系统全流程研发：数据构建（代码语料清洗、代码/对话/工具轨迹标注）、预训练/持续预训练、指令微调（SFT）与后训练（DPO/ORPO/RLHF/RLAIF），在 HumanEval、MBPP、SWE-bench、RepoBench 等基准及业务集上达成目标。
2、基于主流 Agents 框架（LangChain、AutoGen、Agno 等）搭建具备规划、工具调用、记忆与多步推理能力的多代理系统，落地代码生成、调试与单测生成、仓库级理解、自动修复、PR 评审与CI修复等核心场景。
3、以 MCP（Model Context Protocol）为核心构建工具生态：设计与实现 MCP servers/tools，标准化接入代码搜索、编译/运行、CI/CD、Issue/PR、知识库与内部服务；支持安全沙箱执行与资源隔离，提升可观测与可维护性。
4、设计并优化 ReAct/Plan-Act/Tree-of-Thought 等推理策略及函数调用，结合 RAG（向量/符号/结构化检索与代码图）实现大规模代码库检索增强，支持跨文件、跨仓库的复杂问题求解。
任职要求
1、计算机基础扎实，熟练使用 Python，至少掌握一门强类型语言（Go/Java/C++/Rust 优先）；熟悉 Git、Linux 与容器化开发。
2、熟悉主流 Agents 框架与范式：有 LangGraph/LangChain/AutoGen/LlamaIndex/CrewAI 之一的实战经验；理解 MCP 协议并能实现自定义 MCP 工具；熟悉 ReAct、RAG、Function Calling、Planner/Memory 等方法并能落地。
3、了解大模型训练与推理：可使用 PyTorch/DeepSpeed/Lightning/Colossal-AI 等完成 SFT/LoRA/QLoRA；理解后训练与对齐方法；熟悉 Transformers/vLLM/TGI 等高效推理与服务化。
4、具备良好的实验设计与问题定位能力，能分析 Agent 轨迹、工具失败率、检索召回与推理路径，提出可量化改进方案。
5、良好的沟通与团队协作能力，关注用户体验，能与产品/前端/平台协同推进落地。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
围绕小米汽车智能座舱，研究端侧多模态大模型与端云协同架构，探索文本、图像、视频、音频及多源上下文信息的统一理解、推理与决策能力，推动座舱从被动响应走向主动智能，具体方向包括：
1、多模态数据与评测体系
构建多模态数据采集、清洗、标注、合成及评测体系，提升数据质量、多样性和真实场景覆盖度。
2、端侧感知算法分层能力建设
研究面向智能座舱的多模态统一建模、大模型后训练与大小模型协同机制，探索推理加速、模型压缩和端侧量化部署，提升模型在车端场景下的实时性、稳定性和理解能力。
3、端云协同智能架构
研究端侧与云端大模型的协同机制，实现端侧快速响应与云端复杂推理能力的有效结合。
4、Agent 与主动交互
构建感知、理解、推理、决策和执行链路，探索主动交互、个性化服务和智能决策能力在智能座舱中的落地。
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、计算机视觉、自然语言处理、电子工程、自动化等相关方向，博士优先；
2、长期关注并深入研究多模态大模型、Agent 等方向，理解模型架构、跨模态对齐、大模型后训练、推理优化、模型压缩与端侧部署等关键技术；
3、在大语言模型 / 多模态大模型、端侧模型优化、端云协同系统等至少一个方向有高质量研究成果或完整项目经验，包括 NLP / CV / 语音等领域顶会论文发表、开源项目、竞赛成果或系统原型；
4、具备优秀的科研能力、工程实现能力和沟通协作能力，能够面向真实产品场景抽象技术问题，并推动前沿 AI 技术在小米汽车智能座舱中落地。
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1.参与集团零售、服务、整车等业务场景的风险识别与算法能力建设，围绕反黄牛、反欺诈、反作弊、反爬虫等问题，完成数据分析、特征挖掘、模型及策略设计。
2.负责风控模型的开发和迭代，包括样本及标签构建、特征工程、模型训练、离线评估、上线验证、效果监控和持续优化，对模型的准确率、召回率、误伤率及业务效果负责。
3.参与大模型及AI技术在风控领域的应用，结合Agent、RAG、AI工作流等技术，探索风险发现、数据分析、策略生成、效果评估和客诉处置等场景的智能化与效率提升。
4.深入理解业务流程，主动与业务、产品和研发同学沟通，识别业务流程中的风险点，并将风险问题转化为可落地、可评估的算法和策略方案。
5.参与风控标签、特征及模型能力的沉淀，推动相关能力在不同业务场景中复用。
任职要求
1.熟练使用Python和SQL，具备良好的数据处理、离线分析及算法开发能力；熟悉常用机器学习算法、特征工程和模型评估方法。
2.了解大模型及AI应用相关技术，有实际项目经验；有Agent、RAG、AI工作流、大模型应用或相关开发经验者优先。
3.具备较强的业务敏感度和风险意识，能够从业务流程、数据异常和用户行为中发现潜在问题，并形成自己的分析和判断。
4.具备良好的沟通和协作能力，愿意深入业务一线，与业务、产品和研发共同讨论问题、设计方案并推动落地。
5.具备优秀的逻辑思维、学习能力和责任心，对反欺诈、反作弊、图算法、异常检测等方向有实践经验者优先。
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
我们是小米大模型团队的 Post-training Agent Group，专注于 AI Agent 的研究前沿，持续推动模型智能上限。
我们致力于构建能够在开放环境中理解目标、自主规划并在长周期交互中保持稳定可靠的 Agent 系统。我们的目标，是将这些能力沉淀为模型内生、可泛化、可扩展的基础能力。
团队拥有充足的计算资源，并能够直接连接大规模真实应用场景，让研究想法在前沿模型、真实任务和用户反馈中得到快速验证。
研究方向
1、构建覆盖 Coding、Visual、General Agent 以及长程任务场景的评测体系，系统刻画模型能力边界，并通过分析模型行为与失败模式，识别制约能力提升的关键瓶颈；
2、构建大规模、高质量的数据合成与筛选流程，持续提升模型在代码生成、搜索和通用工具使用等方向的基础能力；
3、研究 Agentic RL 算法，设计有效的奖励信号、grader 以及 credit assignment 机制解决长程交互、稀疏奖励 和 reward hacking 等问题；
4、提升大规模 Agent 强化学习的稳定性、训练效率与可扩展性；
5、通过大规模 Agent 强化学习提升 Agent 在未见任务、长程任务和开放环境中的泛化能力与可靠性；
6、探索 self-improvement、持续学习，以及模型与 Agent Harness 的协同演进。
任职要求
1、硕博以上学历，计算机相关专业， 具有 LLM post-training、Agent、RL 或模型评测方面的实际研究或项目经验；
2、出色的 Data Sense 与 Evaluation Sense，能够通过严谨的实验设计、分析和迭代持续提升模型能力；
3、扎实的编程和工程能力，熟练使用 Python、PyTorch，能够将研究想法实现为可靠、可复现、可扩展的实验系统；
4、优秀的 Research Taste 和 High Agency，认同第一性原理与长期主义。 在 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP 等顶级 AI 会议或期刊发表过高质量研究
5、在有影响力的开源项目中做出过重要贡献；
6、在 IMO/CMO、IOI/NOI、ACM-ICPC 等高水平数学、信息学或程序设计竞赛中取得突出成绩
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1、设计并实现 VLA / Embodied VLM / World Model 的训练目标、分布式训练方案与数据 recipe，融合互联网图文、视频、3D / 仿真、真机轨迹等多源数据；
2、设计并实现融合视频生成与动作控制的多模态大模型架构，探索大规模数据缩放定律，利用海量互联网视频数据及机器人采集数据，提升模型在零样本场景下的任务泛化能力；
3、研发基于 VLM 的端到端导航与具身 Agent 算法；
4、构建具身大模型的评测基准与真机闭环验证 pipeline；
5、跟踪并复现 SOTA 工作，与训练 / 推理 / 数据 / 硬件团队协同迭代
任职要求
1、CV / ML / 机器人 / AI 相关方向博士，或同等研究能力的硕士；
2、在 VLM / 多模态大模型 / 视频理解 / 3D 视觉 / VLN / Embodied Agent / RL / 视频生成 / 世界模型 任一方向有扎实基础；
3、至少在 CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS / ICML / ICLR / ACL / RSS / CoRL / ICRA / IROS 等顶会以一作发表过相关工作；
4、熟练 PyTorch，熟悉 Transformer、Diffusion、CLIP / SigLIP / Qwen-VL 等主流架构，具备分布式训练 / 大规模数据处理经验者优先；
5、系统思维强，对"什么是真正重要的具身问题"有自己的判断，能独立 own 一个研究方向，具备极强的自驱力，能够从 0 到 1 推动前沿技术在真实物理世界落地。
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
工作内容
- 应用包括大模型、Agent、多模态等在内的 AI 技术，推进企业运营的数据化和智能化；
- 开发及优化智能营销、智能客服等在销售、交付、服务等过程中的智能应用；
- 与业务一起探索和发现 AI 技术的前沿应用落地场景，针对性进行数据建设、模型训练、模型评估等，优化模型效果，实现效能提升。
任职要求
计算机科学、人工智能、自然语言处理或相关领域的硕士或博士学位，3 年以上相关经验;
- 对大模型后训练、RAG、Agent、多模态大模型等相关 AI 技术有深入了解，在此领域有至少一年以上的工作经验；
- 对多模态技术有一定的了解，包括 ASR、TTS、视觉内容生成、端到端多模态大模型等；
- 具备良好的编程实现能力，熟练掌握python、pytorch、transformers等机器学习套件;
- 有较强的研究能力，在大模型研究领域顶级会议发表过高质量论文者优先；
- 出色的问题解决能力和创新能力，能够解决复杂的技术挑战;
- 良好的团队合作和沟通能力，能够与跨职能团队合作，推动项目进展。
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
负责智能座舱AI相关产品（AI Agent、主动智能交互、座舱感知、座舱多模态交互等）从需求预研、项目立项、方案设计、研发开发、集成测试、量产导入到上市交付的全生命周期项目管理，统筹座舱产品、研发、算法、质量等团队协同推进，保障项目全流程有序落地。
任职要求
1.本科及以上学历，AI人工智能相关专业优先，2年以上车载AI、AI agent、智能化领域项目管理经验；
2.熟练掌握IPD集成产品开发流程，了解汽车行业项目开发体系，能够独立制定座舱AI项目开发计划，可独立主导项目全流程管控；
3.具备极强的跨部门沟通、资源协调、问题推动落地能力，逻辑思维清晰，对项目进度、风险、质量具备敏锐的把控力，执行力突出，能够高效处理复杂跨团队协作问题与项目突发问题；
4.责任心强、迎难而上、有创新性思维和落地能力。
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1、主要从事 IoT 智能体（Agent）系统的核心架构研发，聚焦大模型驱动的 Agentic 应用在智能家居场景的深度落地：；
2、IoT Agentic 智能体框架：设计并实现面向智能家居场景的大模型 Agent 系统，基于多层规划-执行循环架构，实现自然语言到设备操作的自主决策与智能编排，支持多步任务规划、并行执行、容错降级与动态重规划等核心能力；
3、云-边-端 Agent 协同：探索边缘中枢 Agent（Rust）与云端 Agent 的协同架构，实现本地低延迟执行与云端复杂推理的最优分配，支持 MCP/A2A 等开放协议的设备能力暴露；
4、长期记忆与视觉感知融合：构建跨会话长期记忆系统与视觉感知能力（摄像机场景理解、家庭成员识别、空间状态感知），结合环境传感数据实现基于用户习惯和实时家庭状态的主动智能服务。
任职要求
1、计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业硕士及以上学历；
2、扎实的系统编程能力，精通 Python（asyncio 异步编程），熟悉 Rust/Go 中至少一种语言；
3、对大语言模型应用有深入理解，熟悉 function calling、ReAct、RAG、Agent 框架等技术；
4、熟悉分布式系统设计，有 Redis、消息队列、微服务架构等实践经验者优先；
5、了解 IoT/智能家居领域，熟悉设备协议（MQTT/物模型）或有智能助手开发经验者优先；
6、具有较强的工程落地能力，关注代码质量与系统可靠性，有开源项目贡献经验者优先。
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
负责 AI 项目的整体推进与交付管理，核心目标是保障跨团队协作顺畅、里程碑按期、风险可控、上线可落地。
核心职责
1. 负责 AI 项目全生命周期管理：立项、计划、排期、资源协调、上线、复盘
2. 拆解业务目标为可执行计划，推进研发/产品/设计/测试/运营协同
3. 建立项目机制：周会、里程碑评审、风险看板、问题闭环
4. 管理需求变更与优先级，保证关键版本按期交付
5. 跟踪AI关键依赖，并推动落地
6. 对接内外部团队（含对方项目经理），明确边界、责任与交付物
7.输出管理汇报：进展、风险、阻塞、决策项与资源诉求
任职要求
1. 5 年以上互联网项目管理经验，2 年以上 AI/智能产品交付经验
2. 具备复杂跨团队项目推进能力，能处理多线并行与依赖冲突
3. 熟悉 AI 产品常见交付链路（模型接入、客户端联调、灰度上线）
4. 强执行力与沟通能力，擅长推动问题闭环
5. 能产出高质量项目文档（计划、周报、风险台账、复盘）
加分项
1. 有移动端 AI Agent 或系统级 AI 功能交付经验
2. 有大规模版本发布、灰度策略、线上应急管理经验
3. 有跨公司/跨部门联合项目管理经验
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