Reported open · Last observed 2026-10-18
1.负责大模型生产平台的质量保障，对齐业务需求、场景边界与质量目标，执行功能、集成及上线验证，保障平台稳定可靠；
2.重点负责模型路由与数据标注平台的测试，覆盖核心功能链路、深度垂类场景及边界场景；
3.负责前后端自动化用例建设，提升用例覆盖率与回归效率；沉淀测试用例库与测试流程，推进测试自动化落地；
4.跟进线上质量问题，配合完成根因分析与改进闭环；
5.从产品界面与操作流程出发，输出合理的易用性优化建议。
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；
2.熟悉主流大模型接口协议（OpenAI/Anthropic 等），熟悉Trajectory、Tool Calling、Scaffold等Agent概念者优先；
3.具备扎实的平台测试经验，有模型 API 网关或数据标注平台测试经验者优先；
4.从0到1搭建过前后端自动化测试基建（如 pytest、Playwright/Cypress 等）；
5.细致严谨、责任心强，能主动识别边界场景与潜在质量风险，对问题有"较真"的闭环意识；
6.具备良好的沟通协作能力、学习能力与抗压能力。
工作年限（官方顶部字段）
一年以上工作经验
Reported open · Last observed 2026-10-18
1.协同主美术确定项目整体场景美术风格，搭建并输出场景、地编标准化制作流程与规范；
2.统筹关卡白盒搭建、地形地编、资产整合、灯光氛围及展示背景制作，全程把控画面品质与资源性能优化；
3.统筹小组工作，内外包场景资产审核、进度管控与制作指导，对接外包把控交付质量；
4.联动策划、程序、动效等团队，落地关卡玩法需求，持续迭代优化场景体验；
5.沉淀制作经验与优化方案，赋能团队，提升整体产出效率。
职位要求
1.重点需要熟练运用AI流程，熟练运用Tripo3D或混元3D等；
2.美术相关专业，5 年以上游戏 3D 场景 / 地编制作经验，具备团队带队管理经验，拥有完整上线项目经历；
3.扎实美术功底，精通空间构图、光影氛围塑造，具备成熟审美与风格把控能力；
4.熟练 3dsMax、Maya、ZBrush、Substance Painter、PS 等工具，精通 Unity/UE 任一引擎，擅长地形编辑、资源性能调优；
5.理解力、创新与统筹规划能力突出，可独立完成关卡资源规划与落地；
6.主动钻研美术新技术，善于总结沉淀流程规范，跨团队沟通协作顺畅；
7.热爱游戏，重视玩家场景体验，责任心强，可适应项目节奏、抗压完成团队目标。
工作年限（官方顶部字段）
五年以上工作经验
官方重要事项
1.拥有射击项目地编主导经验；熟悉场景程序化、引擎性能深度优化；有美术规范体系搭建经验优先；
2.能够运用codebuddy/Claude等AI工具辅助者优先。
Reported open · Last observed 2026-10-18
1.负责混元多模态大模型能力在司内业务中的服务运营、增长推广和反馈闭环，推动模型能力从“完成交付”走向“稳定可用、规模使用、持续优化和价值转化”；
2.建立标准化运营机制：搭建专业稳定高效的服务界面，通过优化服务交付标准、沉淀系统工具，保障模型能力清晰可理解、稳定可调用、过程可管理；
3.推动模型能力使用增长：面向司内业务构建分层服务机制，承接业务咨询、接入支持、问题反馈和使用体验优化，提升业务接入效率和服务满意度；并推进成长型业务的调用规模和业务渗透率；
4.建设运营指标与价值度量体系：关注模型调用、业务指标、用户反馈、问题闭环、资源使用等核心指标，定期输出运营分析和复盘，为模型服务优化、资源投入和业务增长提供依据；
5.扩大模型影响力：围绕模型发版节奏、能力矩阵和典型应用场景，策划宣发、能力介绍、案例沉淀和推广内容，扩大混元多模态大模型认知度和影响力；
6.建立用户反馈与模型优化的数据飞轮：收集和分析业务使用反馈、模型效果问题和典型Badcase，形成“用户反馈 → 模型迭代 → 体验提升 → 更多业务接入”的正循环。
职位要求
1.本科及以上学历，3年以上AI产品运营、业务运营、B端运营或增长运营经验；
2.具备较强的服务运营能力，能够围绕复杂技术能力建立清晰的服务流程、用户支持机制和问题闭环机制；
3.具备增长运营和内容运营能力，能够将模型能力转化为业务方容易理解、愿意尝试、便于传播的内容和案例；
4.具备数据分析技能并善用工具，能够通过调用数据、用户反馈、业务覆盖情况等判断运营重点和增长机会；
5.具备较强的owner意识和主动性，能够在多方协作中推动复杂问题落地闭环；
6.对大模型技术、AI产品有基本理解，能够与产品、PM、研发、平台、业务方进行高效沟通。
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.具备一定项目管理能力如具备PMP证书，能够进行需求拆解、优先级判断、跨团队推进和结果复盘；
2.对多模态大模型技术有深入理解，具备垂类行业 know-how；
3.有独立运营的自媒体账号且数据表现优秀，内容sense强。
Reported open · Last observed 2026-10-18
1.构建评测运行底座：统筹沙盒环境、依赖管理、网络访问、并发调度等关键能力建设，保障大规模评测在生产环境下的稳定、可复现与高效运行；
2.保障评测质量与可观测性：从 Harness 与打分逻辑出发，确保平台化改造后评测结果的准确可信，并建立完善的诊断与问题归因能力；
3.衔接算法与工程：深入理解各 Benchmark 所考察的模型能力维度，作为算法与平台之间的技术桥梁，推动评测需求高质量落地。
职位要求
1.计算机相关专业本科及以上学历，3年及以上后端 / 平台 / Infra 研发经验；
2.精通至少一门主流后端语言（Python / Go / Java 等），主导过中大型平台或系统的设计与落地，具备优秀的系统设计与工程实现能力；
3.熟悉容器化与沙盒隔离、分布式系统、任务调度与并发控制，有大规模任务编排或性能优化经验；熟悉网络通信与代理机制，能处理外部接口访问与稳定性问题；
4.具备丰富的跨团队协作经验，能在算法、平台、底层基础设施等多方之间有效拉通与推进；具备较强的技术主导力与 Owner 意识，面对复杂不确定问题有冲劲、能扛事、能落地。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
Reported open · Last observed 2026-10-18
1.主导 Agent 方向评测体系整体设计与落地实施，完成模型能力定义，搭建面向复杂智能体场景的评测任务体系；围绕多步推理、环境交互、工具编排、长程规划、异常错误恢复等核心维度，搭建贴合真实 Agentic 工作流的端到端评测方案；
2.搭建评测数据全链路质量管控体系，落地试题查重、数据污染检测、难度分级标定校准、标注规范制定、标注一致性审核等机制，保障评测结果可信、稳定、可复现；
3.联动模型训练团队深度对齐，提炼评测结论与优化洞察，输出模型能力迭代改进方向；协同工程团队推进评测基础设施建设，搭建可支撑高频次、大规模自动化评测的流水线；
4.持续跟进 Agent 领域学术界、工业界前沿技术动态，输出评测体系迭代演进策略，持续优化评测方案，精准衡量大模型智能体真实能力边界；
5.探索融合多模态能力的 Agentic 评测新思路、新方案，并完成方案验证与落地实施。
职位要求
1.本科及以上学历，拥有 2 年及以上互联网 / 人工智能领域相关评测工作经验；
2.具备从 0 到 1 独立设计 Agent Benchmark 完整实战经验，深刻理解评测数据集在区分度、数据抗污染、生态效度等维度的设计取舍与平衡；
3.熟悉 WebArena、OSWorld、GAIA、AgentBench 等主流 Agent 评测基准，掌握各类评测集底层设计思路、适用场景与固有局限性；
4.熟练使用 Python，具备扎实的数据处理、统计分析与数据可视化能力；熟悉主流大模型推理服务调用方式，了解相关工程落地约束；
5.精通 Agent 主流框架核心机制，掌握 ReAct、工具调用（Tool Use）、任务规划（Planning）等经典范式，具备 MCP 等工具协议相关认知或项目实践经验；
6.强结果导向，拥有良好的技术文档撰写能力，突出的跨团队沟通协调、项目推进落地能力。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
Reported open · Last observed 2026-10-18
1.负责 终端安全、设备环境及移动端攻防相关技术研究与研发；
2.深入研究移动端系统及 App 的设备信息、运行环境和安全检测机制，分析并解决系统级对抗问题；
3.跟进Android/iOS 系统、安全机制及主流攻防技术演进，持续提升方案的兼容性、稳定性和对抗能力。
职位要求
1.熟悉 C/C++、Objective-C，具备较强的 Android/iOS 逆向和安全研究能力；
2.深入理解 Android/iOS 系统架构、运行机制及常见安全机制，具备 App、Framework、Native 及系统服务层面的分析能力；
3.熟练掌握 IDA/BN、LLDB、Frida 等常用逆向调试工具，具备 Hook、注入及越狱环境开发经验；
4.对移动端设备环境、完整性检测、越狱检测及安全对抗有实际分析和解决问题的经验。
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.有设备指纹、终端风控或移动端攻防相关经验；
2.有 Android/iOS 漏洞挖掘、漏洞利用或漏洞分析经验；
3.有 Android/iOS Kernel/XNU、系统安全机制研究经验；
4.有 Android/iOS 真机自动化、设备批量管理、群控或设备平台研发经验。
Reported open · Last observed 2026-10-18
1.负责大模型数据平台相关的产品策划；
2.围绕提高数据交付质量、效率目标，，以大模型为基础，探索产品化、可复制的产品能力，抽象方案，推动落地；
3.通过产品能力，提升大模型、智能体等产品能力在司内外的渗透、使用、口碑；
4.通过对需求的研究分析，持续优化和完善产品能力，提升大模型、智能体等产品的用户价值和商业价值。
职位要求
1.本科及以上学历、3年以上互联网产品运营工作经验，有大模型、智能体的产品策划经验更佳；
2.对大模型数据全流程熟悉，对数据价值有很好的理解；
3.对大模型热爱，有志于长期投入在该领域，有过切实的智能体、智能应用实践优先；
4.具有一定的用户访谈和数据分析能力及一定的行业研究分析能力；
5.有很好的逻辑能力、系统思考能力、理解能力与沟通能力。
工作年限（官方顶部字段）
五年以上工作经验
Reported open · Last observed 2026-10-18
1.负责大模型研发项目的目标对齐、计划拟定、过程管理、风险控制；与算法、产品、工程、数据等多个团队深度合作，确保目标得到精准理解并高效实现；
2.建立和优化公共流程、机制、规范，提升内外协同效率，提供稳定高效的管理工具；
3.负责团队知识管理和沉淀， 赋能项目成员。
职位要求
1.计算机、数学、统计学或相关理工科专业，3年以上大模型、搜广推或数据管理相关领域项目管理经验；
2.有大型、复杂项目管理经验者优先；具备PMP或Scrum Master等项目管理认证优先；熟练使用项目管理工具，如Confluence、JIRA、TAPD等；
3.具备优秀的项目管理能力，能够激发团队成员通力协作；擅长跨部门沟通与协调，能够处理复杂问题，确保项目顺利进行；
4.具备敏锐的风险识别能力，能够及时发现并应对潜在风险；
5.具备强烈的责任心和敬业精神和承压能力。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
Reported open · Last observed 2026-10-18
1.负责数据接入平台的开发迭代和运维；
2.负责数据接入/质检自动化Pipeline的设计，建设和维护；
3.负责团队内AI智能体、Skills、Mcp等工具开发，为团队业务及系统提升迭代效率；
4.帮助团队攻克各种技术难关，提升全渠道数据获取的效率、质量和能力。
职位要求
1.熟悉Python/Go/C++其中一种语言，具备扎实的编码能力；
2.熟悉司内的trpc框架、tke、智研等研效平台，有扎实的后台开发基础和运维经验；
3.对AI领域兴趣浓厚，积极拥抱最新技术，有自建智能体，workflow，openclaw等实践；
4.逻辑清晰，具备出色的分析和解决问题能力，认真负责，需求事项皆可高效落地，沟通顺畅，具备良好的协作能力；
5.具备业务、运营思维，有运营经验，关注业务效果和质量者优先。
工作年限（官方顶部字段）
一年以上工作经验
Reported open · Last observed 2026-10-18
1.主导后训练研发体系：负责多模态大语言模型（VLM）的后训练（Post-training）全流程算法研发，深入探索 SFT 及强化学习对齐算法（如 RLHF、PPO、GRPO 等），持续逼近并提升视觉基座模型的能力上限；
2.攻坚视觉基础感知：致力于优化模型底层的视觉感知、细粒度理解与空间感知能力。前瞻性地探索包括“带图思考”在内的 Visual Agent 解决方案，赋予模型更深层次的物理世界理解与执行能力；
3.提高大模型可靠性：致力于大幅度降低多模态大模型幻觉。深入探究幻觉产生的本质，建设完善的幻觉检测链路，实施精细化的数据清洗策略，并主导研发基于强化学习的幻觉消除（Hallucination Removal）方案；
4.赋能用户交互场景：面向真实用户场景进行模型对齐与调优，强化模型在多轮图文交互中的逻辑推理、指令遵循（Instruction Following）以及细节感知能力。搭建线上 Badcase 监控与数据飞轮反馈闭环，持续打磨并打造极致的交互体验。
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
Reported open · Last observed 2026-10-18
1.多模态数据体系构建：设计并实现 VLM 预训练数据的采集、清洗、标注全流程方案，涵盖通用图文对、OCR 数据、Visual Grounding/Counting 数据、3D 空间理解数据及视频时序数据等多类型数据，建立数据质量评估体系（如 CLIP 相似度过滤、标注一致性校验）。；
2.数据算法创新设计：研发多模态数据对齐算法，优化视觉 - 语言模态映射策略；设计高效数据增强方案，包括图像形变、文本扰动、跨模态混合增强等，提升模型鲁棒性与场景适应性；探索自动标注与数据合成技术（如 Grounding DINO 自动框标注、LLM 辅助问答生成），降低标注成本。；
3.预训练数据策略优化：结合 VLM 预训练目标（模态对齐、上下文学习、复杂推理），设计数据配比方案与训练数据筛选策略；迭代优化数据配方，解决数据冗余、分布偏差等问题，提升训练效率与模型效果。；
4.工程化落地与协作：搭建高吞吐率数据处理流水线，支持大规模多模态数据的并行处理与分布式训练适配；与模型训练团队协作，打通数据 - 训练 - 评测闭环，提供定制化数据解决方案；跟进 NVILA、InternVL 等前沿技术，推动数据算法的工程化落地。；
5.技术沉淀与创新：跟踪 VLM 领域数据相关前沿研究（如预训练数据设计、模态融合策略），主导技术攻关与专利申请；输出可复用的数据处理算法组件与技术文档，建立团队数据算法基准体系。
职位要求
1.计算机科学、人工智能、自动化等相关专业硕士及以上学历，1年以上多模态大模型或计算机视觉领域研发经验。；
2.扎实的算法基础：精通深度学习、计算机视觉与自然语言处理核心理论，深入理解 Transformer 架构、模态对齐原理及多模态预训练机制。；
3.工程能力突出：熟练掌握 Python 编程语言，精通 PyTorch 框架及 HuggingFace 生态，具备大规模数据处理（Spark/Flink）与分布式训练（DDP/FSDP/DeepSpeed）经验。；
4.数据处理实战经验：具备 VLM 预训练数据构建全流程经验，熟悉图像去重、图文匹配、自动标注、数据增强等关键技术，有亿级规模多模态数据集构建案例者优先。
工作年限（官方顶部字段）
一年以上工作经验
Reported open · Last observed 2026-10-18
1.参与 Research 场景下 Agent 框架的研发与维护，支持强化学习、数据生成、自动化评估和实验复现等业务需求；
2.统一封装模型调用、工具调用、任务执行、上下文管理、日志 Trace、结果收集和评估逻辑，沉淀稳定可复用的框架组件；
3.支持各类 Agent 策略及评估逻辑接入，维护相关接口、组件和验证机制；
4.优化框架易用性、稳定性和性能表现，解决实际运行中的并发、资源、链路和行为一致性问题，保障实验流程高效执行；
5.结合大模型训练视角，与算法团队共同推进新 Agent 范式、强化学习训练链路和评测方法的工程化落地。
职位要求
1.具备扎实的 Python 编程能力，熟悉异步编程（Asyncio）、并发处理和工程化最佳实践；
2.熟悉大模型与 Agent 相关应用技术，理解模型调用、工具调用、上下文管理、任务执行、日志 Trace 和结果评估等核心链路；
3.熟悉 Kubernetes 和容器化技术，具备在集群环境下进行开发、部署、排障或性能优化的经验；
4.了解大模型训练流程和基本原理，包括预训练、SFT、RLHF、强化学习训练或自动化评估中的至少一类；
5.具备良好的软件工程能力，重视模块化设计、测试、日志、性能和稳定性治理；
6.具备良好的问题分析及解决能力、沟通合作能力和 owner 意识，能高频承接算法团队需求并持续迭代。
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.熟练使用 AI 编程工具，并理解其工作原理、适用边界和工程落地方式；
2.有 Agent 框架、AI Coding CLI、强化学习环境或评测框架经验；
3.有研发效能平台、Review / Debug / Monitor、实验结果分析、问题追踪或知识库工具建设经验；
4.具备跨语言协作能力，能借助 AI 工具阅读和维护 TypeScript / Rust / Go 代码。
Reported open · Last observed 2026-10-18
1.搭建规范的大规模的数据管道；
2.全面负责预训练数据工程体系建设，保障数据供给效率与稳定性；
3.负责预训练数据全生命周期管理：数据标准、质量治理、资产化管理、权限与版本管控；
4.带队攻坚数据处理关键技术与工程瓶颈，跨团队协同模型训练算法和底层架构工程、推动数据架构持续迭代。
职位要求
1.本科及以上，有大规模技术栈负责人/数据体系负责人经验；
2.精通大规模预训练数据 Pipeline 建设，熟悉分布式大数据处理栈（Spark/Ray/OSS 等），理解存储，网络等硬件瓶颈；
3.优秀的架构设计、团队管理与跨部门推进能力，能独立负责整条数据战线；
4.熟悉大模型预训练流程和算法（文本或多模态都可）优先。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
Reported open · Last observed 2026-10-18
1.负责大模型预训练/AI搜索业务的全网漫爬策略设计，解决资源发现和调度问题，覆盖全语种/多模态，提升有价值数据覆盖率、时效性；
2.页面质量，基于机器学习/NLP/LLM，构建高质量内容筛选策略，识别低质量/垃圾/重复页面，提高数据质量；
3.重复问题解决，优化URL/资源内容去重策略，提升爬虫抓取效率、内容转化和留存能力；
4.内容理解，基于BERT/GPT/LLM 等技术，构建网页内容理解、网页分类，助力大模型训练数据/AI搜索效果。
职位要求
1.计算机相关专业优先，熟悉 python/c++编程语言；
2.有数据工程或相关领域的工作经验，具备一定的机器学习算法基础，了解BERT/GPT/LLM 等技术；
3.熟练掌握大数据技术栈，包括Hadoop、Spark 等，有使用数据库（如SQL）和数据仓库的经验。
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.熟悉抓取策略，包括全网覆盖、低质识别、内容理解等；熟练使用大模型、AI工具；有预训练数据处理经验。
Reported open · Last observed 2026-10-18
1.分布式 Dataloader：多源数据加载框架研发，优化预处理流水线、IO 瓶颈与数据倾斜，对接对象存储 / 分布式文件系统，支持动态采样与增量更新；；
2.Checkpoint 管理：设计高吞吐存储 / 加载方案，优化压缩、分片与冷热分层，实现版本管理、备份恢复与分布式训练框架兼容；；
3.系统优化：监控吞吐 / 延迟 / 显存指标，定位性能瓶颈，保障极端场景下训练连续性；；
4.跨团队协作：对齐业务需求，沉淀技术最佳实践。。
职位要求
1.本科及以上学历，3 年 + AI Infra / 分布式系统 / HPC 经验；；
2.精通 Python/C++，深入理解 Linux 内核、IO 模型，熟悉 PyTorch（优先）及分布式训练原理；；
3.有分布式 Dataloader 研发与 IO 密集型任务优化相关经验；；
4.有 checkpoint 存储 / 加载 / 压缩优化相关经验；；
5.熟悉对象存储 / 分布式文件系统与缓存、分片策略；；
6.具备系统性能瓶颈分析与 GPU/CPU 优化案例。
工作年限（官方顶部字段）
一年以上工作经验
Reported open · Last observed 2026-10-18
1.研发混元官网，混元AI Studio等产品，支持基础模型和模型应用的上线，提供更友好的用户体验；
2.建设基础模型API和垂类模型API服务，支持司内外业务接入；
3.探索AI原生的创新产品，实践并落地最新的模型能力；
4.研发内部工具，提升团队工作效率和团队协同效率。
职位要求
1.计算机或相关专业本科及以上学历；
2.3年及以上Linux后台开发经验，熟悉系统运维的基础知识，能够排查实际问题；
3.精通GO，C++，JAVA和Python开发语言中的一种或多种，熟悉常见rpc框架；
4.熟悉Mysql，Redis等常见开源组件，Flink，Hadoop，Kafka等大数据套件，掌握适用场景；
5.具备owner意识，能主动推进项目进展，承担更多责任，具备团队协作意识，和良好的沟通能力。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
Reported open · Last observed 2026-10-18
1.Agent 后训练算法设计与实现：主导基模大模型的 Agent 化后训练方案研发，包括指令微调（SFT）、奖励模型（RM）训练、强化学习（RLHF/RLAIF）优化，聚焦任务规划、记忆机制、工具调用、多轮对话一致性等核心能力提升。；
2.后训练数据体系构建：设计 Agent 后训练数据的采集、清洗、标注与迭代策略，涵盖通用指令集、任务型对话数据、工具调用样本、多模态交互数据等，建立数据质量评估与筛选机制，优化数据分布与多样性。；
3.Agent 能力优化与突破：针对 Agent 在复杂任务拆解、跨领域知识迁移、动态环境适配等场景的痛点，研发创新后训练算法（如分层任务规划训练、多智能体协作训练、反幻觉优化），提升 Agent 的决策准确性与鲁棒性。；
4.工程化落地与系统协作：搭建高高效后训练流水线，支持大规模数据并行处理、分布式训练（DDP/FSDP）与模型压缩部署；与产品、工程团队协作，打通 “后训练 - 评测 - 迭代” 闭环，适配不同场景下的 Agent 产品需求。；
5.技术创新与沉淀：跟踪大模型 Agent 领域前沿技术（如 LLM+Planning、Tool Learning、Multi-Agent Interaction），主导核心技术攻关与专利申请；输出可复用的后训练算法组件、技术文档与评测基准，推动团队技术能力沉淀。
职位要求
1.计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业硕士及以上学历，1年以上大模型后训练或 Agent 相关研发经验。；
2.扎实的算法基础：精通深度学习、强化学习、自然语言处理核心理论，深入理解大模型训练原理、Transformer 架构及 Agent 决策机制。；
3.工程能力扎实：熟练掌握 Python 编程语言，精通 PyTorch/TensorFlow 框架及 HuggingFace 生态，具备大规模数据处理（Spark/Flink）与分布式训练（DDP/FSDP/DeepSpeed）实战经验。；
4.后训练实战经验：具备大模型指令微调、RLHF/RLAIF、奖励模型训练等后训练全流程经验，熟悉 Agent 任务规划、工具调用等核心场景的训练优化方法。。
工作年限（官方顶部字段）
一年以上工作经验
Reported open · Last observed 2026-10-18
1.参与Research场景下Agent框架的研发与维护，支持强化学习、数据生成及自动化评估等业务需求；
2.负责优化框架的易用性与稳定性，解决实际运行中的性能瓶颈，保障实验流程的高效执行；
3.支持各类外部Agent策略及评估逻辑的接入，维护相关接口与组件，确保系统的兼容性与扩展性；
4.结合大模型训练视角，配合算法团队进行新Agent范式的工程化落地与探索。
职位要求
1.具备扎实的Python编程能力，熟悉异步编程（Asyncio）及并发处理的最佳实践，有良好的代码规范意识；
2.熟悉大模型与Agent相关应用技术，熟练使用AI编程工具并理解其工作原理；
3.熟悉K8S及容器化技术，具备相关环境下的开发或部署经验；
4.了解大模型训练全流程（如预训练、SFT、RLHF）及基本原理；
5.具备良好的问题分析及解决能力、沟通合作能力，有较强的Owner意识。
工作年限（官方顶部字段）
一年以上工作经验
Reported open · Last observed 2026-10-18
1.深入参与语音大模型的构建，搭建具有通用性和可拓展性的语音端到端大模型评测框架（对话、NLP、TTS、ASR等方向），深度配合算法、产品进行自研探索和业务落地；
2.结合行业趋势及业务应用场景，迭代更新评测标准、构建评测题库，负责语音大模型效果评测，定期反馈评估结果，产出评估报告，确保大模型评估结果置信；
3.通过PE、代码、Workflow、Agent完成数据预处理、分析和清洗，按照训练需求进行标注、分析和验证调优，提升模型效果；
4.与产品算法团队协同，积极探索自动化模型评估、数据合成等方法，提高评测效率。
职位要求
1.计算语言学、语言学、语音学、语用学、汉语言文学、翻译、小语种等相关专业，硕士或者博士学历优先；
2.1年以上语音数据相关工作经验，熟悉语音交互场景，中文基础扎实、语感良好、情绪感知力强、对语音敏感；
3.有深度学习经验，了解大模型原理或评测方案者优先；
4.具备出色的PE能力和一定的代码能力，能够独立设计Prompt策略形成工作流，提高数据生产的质量和效率，有Agent搭建经验优先；
5.具备良好的数据分析和沟通能力，思维活跃、有探索精神、耐心细致。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
Reported open · Last observed 2026-10-18
1.负责大模型 Agent 评估、强化学习和数据制造所需的大规模沙盒平台建设，面向大规模 CPU 集群提供稳定、可扩展的虚拟化运行环境；
2.设计虚拟机、容器等多类运行环境的统一接入、编排、调度和交付能力，建设可复用的沙盒资源抽象和平台架构；
3.支持 Linux / Windows / macOS / Android 等任务环境适配，沉淀统一 runtime、环境验收标准、调试链路和自动化回归能力；
4.开发全局网络代理、网络隔离、网络转发和连通性治理能力，保障大规模沙盒任务运行过程中的稳定性和可观测性；
5.建设面向复杂 Agent 任务的环境生命周期管理能力，包括环境创建、镜像管理、资源调度、状态恢复、环境快照和可复现回放等。
职位要求
1.熟练掌握 Python，具备扎实的编程能力、工程设计能力和复杂系统问题定位能力；
2.具备扎实的虚拟化技术经验，熟悉 KVM / QEMU、轻量虚拟机、快照、网络、存储或资源隔离等关键能力；
3.熟悉 Linux、Docker、Kubernetes、容器网络、镜像构建、CPU / 内存 / 磁盘资源管理或集群调度中的多项；
4.有大规模 CPU 服务器集群、虚拟机平台、云原生资源池、任务调度平台、测试执行平台或实验环境平台建设经验；
5.能独立排查资源隔离、网络连通性、镜像兼容性、任务失败、环境漂移和大规模并发稳定性等问题；
6.具备良好的 owner 意识和跨团队沟通能力，能将算法侧需求抽象为稳定可复用的平台能力。
工作年限（官方顶部字段）
一年以上工作经验
