端云协同 AI Infra 专家 / 工程师 北京 社招 全职 技术 - 基础架构 职位 ID：A25180 职位描述 1. 负责端云协同 AI 架构设计，明确云侧模型、私有化服务、边缘节点、端侧设备之间的职责边界、数据流、控制流和安全边界。2. 围绕面壁miniCPM等系列产品，面向运营商营业厅、客服坐席、现场运维、企业办公终端、边缘网关等场景，建设端云协同的数字员工能力。3. 与 Infra 团队协作，打通云侧模型服务、RAG、Workflow、权限审计、日志监控和端侧运行环境。4. 负责端侧资源约束下的性能优化，包括量化、KV Cache、批处理、缓存策略、网络降级、异构算力调度和功耗控制。5. 沉淀端云协同部署规范、设备适配清单、性能 benchmark、故障排查手册和行业交付模板。 职位要求 1. 本科及以上学历，计算机、电子信息、自动化、通信、人工智能等相关专业。2. 3 年以上端侧 AI、边缘计算、推理优化、嵌入式系统、客户端基础架构或云边端协同系统经验。3. 熟悉 C/C++、Python，了解端侧或边缘设备上的性能调优、资源管理和系统问题排查。4. 熟悉至少一种推理框架或部署工具，如 llama.cpp、ONNX Runtime、TensorRT、SGLang 等。5. 理解模型量化、剪枝、蒸馏、KV
AI评测平台全栈开发工程师 北京 社招 全职 技术 - 开发 职位 ID：A26900 职位描述 岗位定位：负责公司级 AI 评测平台的架构设计、全栈研发与持续演进，建设覆盖自动化 Benchmark、人工体验评测、Judge Model 评测、榜单发布和模型晋级门禁的统一评测底座。该岗位需要把分散在算法、数据、训练、推理和产品团队中的评测流程平台化、标准化和可追溯化，支撑模型版本从 Checkpoint 产出到评测报告、Leaderboard 和发布决策的完整闭环。职责要点：1、设计并实现评测平台的核心领域模型和平台能力，包括 Benchmark Registry、评测集版本管理、Eval Job 编排、模型 / Checkpoint / 推理服务绑定、Judge Model 管理、人工体验反馈、结果解析归档、报告生成、榜单发布和模型晋级门禁；2、建设稳定可靠的异步评测任务系统，支持批量评测、任务优先级、资源配额、失败重试、幂等控制、运行日志、结果复现、失败诊断和成本统计；3、打通训练平台、推理平台、算力平台和数据平台等链路，实现训练产物自动评测、在线模型回归评测、评测数据集管理、算力资源申请和推理服务调用；4、建设评测结果分析能力，包括指标聚合、版本对比、维度切片、异常样本追踪、人工反馈闭环和可视化报表，帮助算法团队定位模型能力变化，并支撑模型晋级、回滚和对外展示决策。 职位要求 1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业优先；2、3 年以上全栈开发、平台研发、MLOps、评测系统或复杂业务系统研发经验，能够独立完成核心模块从需求抽象、技术设计到工程落地；3、熟悉 Python / Go / Java 等至少一种后端语言，并熟悉 React
AI院-GLM团队-SRE运维工程师 北京 全职 研发 - 运维 职位描述 岗位职责:1.负责TOC相关业务的稳定性建设，包括但不限于Web服务、APP后端、API网关2.负责Kubernetes集群的建设与稳定性保障，包括版本升级、故障排查、资源利用率优化3.设计高可用架构，解决APIServer性能瓶颈、etcd存储压力等大规模集群特有问题。4.主导容器化架构调优(如Pod调度策略、网络插件选型、存储方案设计)，优化资源请求/限制配置以减少资源争用。5.建立容器安全防护体系，包括漏洞扫描、运行时安全监控(如Falco)、合规审计。5.深度参与自动化运维工具链建设，CI/CD流水线混沌工程测试、智能扩缩容(HPA/VPA)推动Al0ns落地，其于时字数据合析预洲售群负裁并实现自愈。7. 解决生产环境疑难问题(如 OOM、网络延迟、存储性能瓶颈），输出标准化SOP文档车8.协同研发团队优化微服务架构，推动ServiceMesh等新技术落地， 职位要求 1.教育背景-统招本科及以上学历，计算机、软件工程、云计算相关专业优先。2.工作经验-3年以上容器运维经验，主导或深度参与过千级 Pod规模的集群维护。-熟悉生产环境容器化全生命周期管理，包括部署、监控、扩缩容、故障恢复等场景。-有多云环境/混合云管理经验-头部互联网/云计算大厂优先3.技术能力精通Kubernetes架构及生态工具（如Etcd、Calico、Istio），具备集群性能调优经验（如APIServer负载均衡、节点调度优化）；熟练使用Docker、Prometheus、Grafana、ELK、CI/CD等工具链，熟悉云原生安全体系（如镜像扫描、RBAC策略、网络策略）；具备运维开发能力，能使用Python/Go开发自动化工具（如自定义Operator、监控告警脚本）。 投递...
AI院-GLM团队-AI-Native 全栈工程师（偏后端） 北京 全职 研发 - 后端开发 职位描述 1、探索并创造基于大模型的工程级代码生成服务和产品，助力开发者迎接更高效的提效体验；2、关注AI领域的最新动态和趋势，结合开发者的实际需求，为我们提供高性能、适应性强的技术解决方案；3、对产品的稳定性和性能极致的追求，深入理解并致力于优化和重构，确保系统高效、稳定运作； 职位要求 1、本科及以上学历，计算机相关专业，有三年及以上相关工作经验；2、对前端或者后端至少精通一个方向：2.1）前端开发：熟悉 HTML、CSS、JavaScript、TypeScript 等 Web 前端技术；掌握 React/Vue 等 MDV 前端框架；熟悉基于 Next.js/Nuxt.js 等脚手架的项目开发；掌握 HTTP 协议、浏览器原理、性能优化等Web 前端核心知识；有扎实的 Node.js 基础，能解决前端工程化问题。2.2）后端开发：对 Python、Java、Go 等后端开发语言有深度的理解和实践经验，包括但不限于数据处理、服务器搭建和维护、数据库操作、API的设计和实现；对微服务架构、分布式计算，以及云服务等领域有了解或实际操作经验者优先；3、对探索大模型有极大热性，有大模型相关领域研发经验者优先。4、熟练使用 Linux，熟悉 Docker、Kubernetes 等容器技术的使用，了解其原理；熟悉云原生下的服务开发部署流程，熟悉 Prometheus + Grafana 的使用； 投递...
AI解决方案实习生 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1.方案设计与落地：协助解决方案架构师进行客户需求调研与技术方案设计，深入理解业务场景，结合 OpenClaw能力输出高质量的AI行业解决方案。2.技术验证与开发：参与AI项目的POC（概念验证）与原型开发，使用 Python 或 Java 等研发语言进行开发，完成接口调试、数据处理及Demo构建，验证方案技术可行性。3.文档撰写与支撑：负责解决方案全流程的材料产出，包括技术架构图、产品演示PPT、白皮书等，配合团队完成项目招投标及技术沟通工作。4.行业应用拓展：跟踪大模型前沿技术动态，协助推动AI技术在具体行业场景中的深度落地。 职位要求 1.学历专业：本科及以上学历在读（计算机、软件工程、人工智能、自动化、电子信息等相关理工科专业）。2.到岗时间：急需到岗，一周可实习4天以上，能稳定实习3个月以上者优先。3.技术能力：熟练掌握至少一门研发语言，如 Python 或 Java，具备良好的代码编写习惯。了解RESTful API、数据库操作及基础数据处理能力。4.AI背景：对人工智能、大模型技术有基本了解，愿意深入钻研AI解决方案领域。5.综合素质：逻辑思维清晰，具备优秀的文档撰写能力与沟通协作能力，做事踏实认真。【加分项】1.了解或使用过 OpenClaw 相关技术/平台者优先。2.有大模型应用开发、Prompt Engineering（提示词工程）经验者优先。3.有解决方案竞赛获奖经历或知名科技公司实习经验者优先。 投递...
AI院-多模态音频-算法实习生 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 【团队介绍】智谱多模态大模型团队是全球领先的多模态研究团队之一，专注于推动视觉语言大模型的认知与推理能力的突破。团队拥有从多模态理解到生成的全栈自研技术体系，依托强大的计算资源和全链路研发能力，持续引领行业创新。团队负责多模态基座模型研发（视觉语言模型+多模态生成模型），先后推出GLM-V系列多模态基座模型，以及GLM-Image、CogView、CogVideo等前沿生成模型。2025年连续发布GLM-4.1V-Thinking、GLM4.5V和GLM-4.6V系列模型，其中GLM-4.1V-Thinking创新性地引入思维链推理机制，采用课程采样强化学习策略，系统性提升模型跨模态因果推理能力与稳定性，在28项业界权威评测中有23项达成10B级模型的最佳成绩(SOTA)；而GLM-4.5V采用MoE架构(总参数106B、激活参数12B)，在100B级视觉推理模型中树立起新的标准，在41个业界主流benchmark上达到同级别SOTA，且OCR、视频理解、AI解题、长文档解读、前端复刻、空间定位与推理等核心能力获得显著提升；GLM-4.6V则在多模态感知和深度推理方面进一步增强，且支持128k long-context、多模态工具调用和图文交错输出，为执行复杂、长程、多模态Agentic任务奠定坚实基础；9B版本的GLM-4.6V-Flash整体表现超过 Qwen3-VL-8B，106B参数12B激活的GLM-4.6V表现比肩2倍参数量的Qwen3-VL-235B。顺应技术发展趋势和业界需求，2026年初团队研发和开源GLM-Image和GLM-OCR。前者是智谱新旗舰图像生成模型，全程基于国产芯片完成训练，采用独创的「自回归+扩散解码器」混合架构，兼顾全局指令理解与局部细节刻画，克服了海报、PPT、科普图等知识密集型场景生成难题，是面向以Nano Banana Pro为代表的新一代「认知型生成」技术范式的一次重要探索。GLM-OCR则是轻量级OCR和文档解析专用模型，以“小尺寸、高精度”树立新标杆，其性能登顶 OmniDocBench，擅长公式、手写体、表格等高难场景，仅 0.9B 参数，推理高效易部署，在HuggingFace上获得超过360万下载量。【岗位职责】1. 从事音频算法研究、训练、应用，具体业务包括Omni-音频理解、同声传译、video-audio联合生成等2. 探索语音/音频技术前沿技术，探索音频理解、音频表征、音视频联合生成的新范式3. 负责模型的多机多卡训练、高性能推理、数据集构建、评测系统搭建等 职位要求 【职位要求】1. 自然语言处理、机器学习、人工智能、软件工程等相关专业，硕士及以上学历；2. 较强的算法开发能力，熟悉常用的机器学习、深度学习算法；3. 熟练使用Python和Pytorch/Tensorflow深度学习框架；4. 熟悉以下至少一种，且有相应研发经验优先，大模型的框架&理论（如Diffusion、Vall-E/SpearTTS/AudioLM、MusicLM等）；5. 具备优秀的代码能力和基础算法功底，有较为丰富的工程经验，有大规模训练经验或大规模数据处理经验。加分项：1. 在ACL，NeurIPS，ICLR，EMNLP，ICML等顶级会议或期刊上发表过论文者优先；2. 熟悉并行训练框架，有多机多卡训练经验者优先。 投递...
AI加速器架构研发工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 职位描述 1.基于现有指令集和编译框架，设计并实现优化深度学习算子，完成对PyTorch等主流框架的适配；2.负责AI加速器软硬件协同设计与优化，包括ISA设计、微架构设计及性能分析3.通过仿真器进行架构探索，分析性能瓶颈，结合模型算法探索优化方向4.与合作伙伴紧密配合，参与硬件架构设计与迭代，实现算法到硬件的高效映射5.追踪和研究AI芯片领域的前沿技术发展 职位要求 1.计算机科学、电子工程、集成电路等相关专业博士学位2.扎实的计算机体系结构基础，熟悉CPU/GPU/NPU等处理器设计原理3.熟悉深度学习算法及框架(如PyTorch)，有AI编译器或算子优化经验者优先4.具备较强的编程能力(C/C++/Python)5.有AI芯片相关研究或工作经验者优先6.良好的问题分析和解决能力，具备较强的创新意识7.优秀的沟通协作能力，能够在跨部门团队中高效工作 投递...
AI 院-多模态音频团队-音频生成算法工程师（社招） 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 负责agent场景下的多模态理解、生成算法研究、训练、应用，包括但不限于context-aware ASR、指令控制TTS、omni understanding等。2. 负责模型的多机多卡训练、高性能推理等； 职位要求 1. 硕士及以上学历，计算机、数学、通信等相关专业；具备良好的学习能力、逻辑思维能力、沟通协作能力；2. 有三年及以上语音合成、语音识别算法经验，或三篇及以上顶会论文（各类CCF-A会、ICASSP/INTERSPEECH等）；3. 熟练使用Python和Pytorch/Tensorflow深度学习框架；4. 对以下至少一种熟悉并有相关经验：1）语音大模型的框架&理论，包括但不限于Diffusion、Vall-E/SpearTTS/AudioLM、MusicLM；2）音频理解大模型/ASR大模型，包括但不限于qwen-audio、sensevoice、whisper等；3）熟悉omni多模态大模型，包括但不限于qwen-omni、mimo-omni、Step‑Audio、Covo‑Audio等；4）有业务落地工程经验优先。 投递...
AI 院-多模态团队-多模态理解算法研究员-强化学习方向 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 【团队介绍】智谱多模态大模型团队是全球领先的多模态研究团队之一，专注于推动视觉语言大模型的认知与推理能力的突破。团队拥有从多模态理解到生成的全栈自研技术体系，依托强大的计算资源和全链路研发能力，持续引领行业创新。团队负责多模态基座模型研发（视觉语言模型+多模态生成模型），先后推出GLM-V系列多模态基座模型，以及GLM-Image、CogView、CogVideo等前沿生成模型。2025年连续发布GLM-4.1V-Thinking、GLM4.5V和GLM-4.6V系列模型，其中GLM-4.1V-Thinking创新性地引入思维链推理机制，采用课程采样强化学习策略，系统性提升模型跨模态因果推理能力与稳定性，在28项业界权威评测中有23项达成10B级模型的最佳成绩(SOTA)；而GLM-4.5V采用MoE架构(总参数106B、激活参数12B)，在100B级视觉推理模型中树立起新的标准，在41个业界主流benchmark上达到同级别SOTA，且OCR、视频理解、AI解题、长文档解读、前端复刻、空间定位与推理等核心能力获得显著提升；GLM-4.6V则在多模态感知和深度推理方面进一步增强，且支持128k long-context、多模态工具调用和图文交错输出，为执行复杂、长程、多模态Agentic任务奠定坚实基础；9B版本的GLM-4.6V-Flash整体表现超过 Qwen3-VL-8B，106B参数12B激活的GLM-4.6V表现比肩2倍参数量的Qwen3-VL-235B。顺应技术发展趋势和业界需求，2026年初团队研发和开源GLM-Image和GLM-OCR。前者是智谱新旗舰图像生成模型，全程基于国产芯片完成训练，采用独创的「自回归+扩散解码器」混合架构，兼顾全局指令理解与局部细节刻画，克服了海报、PPT、科普图等知识密集型场景生成难题，是面向以Nano Banana Pro为代表的新一代「认知型生成」技术范式的一次重要探索。GLM-OCR则是轻量级OCR和文档解析专用模型，以“小尺寸、高精度”树立新标杆，其性能登顶 OmniDocBench，擅长公式、手写体、表格等高难场景，仅 0.9B 参数，推理高效易部署，在HuggingFace上获得超过360万下载量。岗位职责：学科解题方向，负责VLM的混合SFT/RL训练优化及RL训练的数据处理，通过人类偏好学习提升多模态大模型的对齐和推理能力。 职位要求 1、统招硕士及以上学历，计算机科学/机器学习/人工智能相关专业；2、0-3年工作经验，在NLP/CV/RL等至少一个AI领域有过深入的研究经历；3、熟悉主流的多模态大模型，能持续跟进学术界和工业界的最新研究和产品；4、熟悉强化学习，有RLHF/DPO训练经验者优先；熟悉Linux,Python,Pytorch和Transformer，了解分布式训练框架如Deepspeed,Megatron-LM等；5、了解对多模态数据（如文本、图像、视频、音频等）的基本处理，能够独立完成数据收集、清洗和构造的pipeline； 投递...
AI 院-MOE 训练/推理Infra工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 我们正在寻找一位经验丰富的 MOE 训练/推理 Infra 开发工程师，负责设计、实现并优化我们的 MOE（Mixture of Experts）训练和推理框架。该职位需要您具备扎实的分布式系统、高性能计算、深度学习框架以及硬件加速优化的相关知识，能够解决 MOE 训练和推理过程中的各种技术难题，并与算法团队紧密合作，确保算法的顺利实现。主要职责：1、设计并实现高效的 MOE 训练/推理框架：•设计并开发支持大规模分布式训练和推理的 MOE 框架，确保其在各种硬件配置下的高效运行；•优化训练和推理性能，通过算法优化、并行计算、缓存策略等方式，缩短训练和推理时间，提高效率；2、解决 MOE 训练/推理过程中的技术难题：•针对专家网络的选择问题，研究和实现有效的专家选择算法，确保模型在训练和推理过程中的稳定性和准确性；• 解决负载均衡问题，通过动态调整专家网络的负载分配，提高系统资源的利用率，避免过载或空闲状态；• 优化通信过程，减少分布式训练和推理中的通信开销，提高数据传输效率，缩短训练和推理时间3、与算法团队密切合作：•与算法团队保持密切沟通，了解算法需求，根据需求调整和优化训练和推理基础设施，确保算法的顺利实现；•跟踪业界最新技术动态，引入适合项目需求的新技术、新方法，提升团队整体技术水平； 职位要求 关键技能：分布式训练技术：•掌握分布式训练框架（如 Horovod、PyTorch Distributed）的使用和优化。•具备设计和实现高效分布式训练系统的能力。硬件加速优化：•熟悉 GPU、TPU 等硬件架构，能够进行硬件级性能调优。•了解 CUDA、cuDNN 等相关技术，能够利用硬件加速提升训练和推理效率。模型优化技术：•了解量化、剪枝、压缩等模型优化方法，以提升推理效率•能够在实际项目中应用这些技术，优化模型大小和推理速度•负载均衡与通信优化•能够设计高效的负载均衡策略和通信机制，以应对
AI应用工程师实习生 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 参与到Prompt调优工作中，完成用户场景Prompt的设计和评测工作；参与客户模型落地的PoC设计和基于Python实现； 参与客户大模型技术选型评估、产品方案设计等工作； 参与大模型应用领域相关产品技术方案的研究和创新，竞品的调研和分析，支持业务的快速迭代； 职位要求 本科及以上学历，计算机相关专业。良好的逻辑思维，优秀的语言表达能力。了解机器学习、深度学习算法的基础原理和优化流程。了解AI的前沿应用，在生活中，有较强的业务模型分析能力、沟通能力和文档编写能力 投递...
AutoGLM-AI产品实习生 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 岗位职责：竞品调研与分析：跟踪AI领域前沿产品与技术动态，完成竞品功能、商业模式及用户场景的深度分析；输出结构化调研报告，提炼产品优化建议及差异化竞争策略。产品规划与设计：协助产品经理完成AI产品功能规划及原型设计，参与需求文档（PRD）编写；结合用户需求与技术可行性，参与产品路线图制定及版本迭代管理。用户数据分析：基于用户行为数据构建分析模型，挖掘用户需求与使用痛点；通过A/B测试、埋点数据等验证功能效果，推动数据驱动决策。数据构造与能力评测：参与模型训练数据标注规则设计，推进标注任务的执行，确保数据质量和时效性；设计多维度模型评测方案，建立评测基准数据集，持续跟踪模型迭代效果并输出优化建议。 职位要求 教育背景：计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业在读本科/硕士；硬性技能：熟练使用Python进行数据分析（Pandas/Numpy），掌握SQL基础查询具备Figma高阶原型设计能力，能清晰表达复杂交互逻辑了解机器学习基础原理，熟悉常见AI产品形态；软性素质：强逻辑思维与结构化表达能力，能独立完成调研报告撰写；对AI技术商业化有敏锐洞察，具备用户同理心；每周至少4天到岗，实习期不少于3个月。加分项：有AI产品项目实操经验（实习/项目/竞赛）；对AI行业技术感兴趣，了解大模型相关技术原理。 投递...
AI院-AI Coding 评测工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 深度体验并评测主流大模型在AI编程工具（如Claude Code、Roo Code、Cline、OpenCode等）中的实际表现，挖掘其优势与短板。 2. 参与构建和完善AI编程工具的评测体系与标准，确保评测过程科学、可复现、可迭代。 3. 定期输出深度评测报告，涵盖不同工具/模型的对比分析、缺陷清单、优化建议及潜在产品机会。 4. 设计并开发可复现、可扩展的自动化评测框架，支持多任务并行测试与结果对比分析。 5. 构建高质量的模型DEMO示例，辅助团队理解工具特性，推动模型优化与产品方向探索。 6. 基于评测结果，为模型优化提供数据支持与产品建议，并有机会参与孵化AI编程相关的新产品。 职位要求 1. 具备独立开发者背景，有从0到1构建并落地项目的经验，对技术产品的实现路径有深刻理解。 ｜ 或者参加过完整的应用项目开发，能独立解决问题，负责重要业务板块的设计实现，能独立分析排查线上故障。2年以上Java/Golang应用开发经验。2. 熟练掌握至少一门编程语言（如Python、TypeScript、Golang、Rust等），具备扎实的工程落地能力。 3. 拥有6个月以上AI编程工具（如Cursor、Copilot、Claude等）的深度使用经验，能够熟练运用AI辅助完成实际开发任务。 4. 具备较强的逻辑思维和数据分析能力，能够从复杂体验中提炼关键问题并推动解决。 5. 对AI技术及其应用有浓厚兴趣，具备良好的沟通能力和团队协作精神。 【加分项】有AI辅助开发的开源项目经验，或独立开发过具备实际用户群体的产品。 ｜ 或者组织过团队的代码评审。在AI Coding领域有技术内容输出经历（如教程、测评文章、项目案例等）。 具备产品思维，能够从用户视角出发，结合技术实现提出可行的产品优化方向。【特殊注明】本工作不涉及开发，以评测为主。 投递...
AI院-大模型量化算法研究员 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 通过前沿的模型量化、压缩与推理加速技术，显著降低大语言模型及多模态模型的存储占用与计算成本，推动 LLM 的大规模部署。【工作内容】1、研发及改进 PTQ（训练后量化）、QAT（量化感知训练）、混合精度量化等核心算法，针对LLM/VLM（大语言模型/视觉语言模型）设计定制化量化方案，持续优化模型精度与推理效率的平衡；2、探索并实践低比特量化（如INT8/INT4/FP8/FP4）、权重稀疏化、知识蒸馏等协同压缩技术，提升压缩率同时控制精度损失；3、开发及优化量化工具链，完成对 GLM 系列模型的转换、量化校准及部署集成；4、 跟踪学术界与工业界前沿量化技术，通过论文复现、实验对比推动技术迭代。 职位要求 1、计算机科学、电子工程、数学等相关专业硕士及以上学历，3 年以上模型量化或推理加速经验；或优秀本科生具备扎实项目履历；2、深入理解 Transformer 架构及 LLM 推理流程，精通 Python，熟悉常见的开源 LLM 推理框架（sglang/vllm/trtllm 等）；3、掌握量化原理（校准策略、量化粒度、误差分析）及主流算法（如GPTQ、AWQ）；4、具有 CUDA/Triton 编程经验，能自主实现高性能算子或优化内核计算加分。 投递...
AI院-训练Infra工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1、负责大规模预训练框架的研发、优化和维护，根据业务需求持续改进训练框架和策略，提升模型训练效率；2、分析和定位训练中的性能瓶颈，实施针对性优化措施，提升训练效率和稳定性；3、跟进业界技术进展，不断同步与集成最新训练优化策略。 职位要求 1、对自然语言处理、计算机视觉和多模态算法有深入理解，熟悉主流的 LLM 和 VLM 模型架构，有分布式训练经验；2、精通 Python 编程语言，熟悉 PyTorch 深度学习框架和 Megatron 分布式训练框架；3、有大规模预训练优化 / MoE 训练优化经验的优先考虑。 投递...
AI产品技术负责人（大模型C端娱乐产品） 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 我们正在打造一个能与人共情、共创、共同成长的多模态世界，让 AI 从工具进化为有情感、有温度的伙伴。在这里，AI 不仅能理解文字、图像与声音，更能感知情绪与愿望。你将与算法、工程、内容团队并肩，探索如何打造最具“活人感”的C端产品。你将负责什么（Responsibilities）1. 从模型到体验的“架构师”• 负责多模态（视频/语音/文本）能力的落地。你需要深入理解模型边界，不仅仅是提需求，更要能给出技术可行的应用方案。• 亲手设计并验证 AI 工作流和Agent。在研发投入资源前，你需要通过 MVP 验证核心玩法的可行性。2. 效果调优的“翻译官”• 建立连接“算法指标”与“用户体验”的评测体系。你不仅要看数据，更要能从 Badcase 中拆解出是 Prompt 问题、模型微调问题还是推理逻辑问题。• 在性能与效果之间寻找平衡，打磨出最具“活人感”的交互体验。3. 技术前沿的“探路者”• 紧盯 HuggingFace/arXiv 等多模态模型发展前沿动态。• 具备快速上手新模型的能力，能判断一个新 Paper 是“只有 Demo 好看”还是“具备工程落地价值”。4. 赋能创意的“黑客”• 利用工具化思维，为内容和创意团队搭建高效的生产力工具，缩短创意验证的周期。我们期待的你（Requirements）硬核基础：• 技术背景： 计算机或理工科背景，具备代码阅读或脚本编写能力（Python）。你需要能直接看懂技术文档，能自己跑通简单的 Github
AI算法数据标注（线下实习） 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1、根据项目需求进行数据标注，包括但不限于文本、图像和声音等类型的数据。2、运用统计分析方法进行数据整理、分析，并出具相关汇报。3、与算法团队配合，理解并应用大模型算法、指令的方式，以帮助提升数据标注质量。4、协助完成其他数据工作，如数据清洗、数据预处理等。5、根据需要，编写相关代码和脚本以优化数据处理和分析流程。 职位要求 1、数据科学、统计学、计算机科学或相关字段的学习经验，正在进行本科或硕士学位。2、具备基本的编程技能（如Python、R等），能够应用在数据分析和处理中。3、熟练使用Excel或其他数据分析工具，具备掌握SQL或其他数据库查询语言的能力。4、良好的沟通技巧，能够在团队中有效协作。 投递...
AI应用架构师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 架构设计与规划1. 负责大模型应用系统的整体架构设计，主导技术选型、系统架构搭建及性能优化，制定技术实施路线图，确保系统架构的稳定性、扩展性和安全性。2. 负责核心技术难点的攻关，设计基于大模型的应用技术方案，包括但不限于RAG（检索增强生成）、向量数据库、Agent智能体编排及微调方案落地。3. 深入分析业务需求，将业务目标转化为技术架构需求，平衡技术先进性与工程落地成本；持续跟踪AI前沿技术，优化现有架构，提升系统效能。4. 负责架构规范的制定与推广，指导和审核开发团队的设计与代码质量，确保技术方案的正确落地。5. 深入参与项目实施全过程，解决研发过程中的关键技术问题，协调跨团队技术资源，推动项目顺利交付。6. 深入了解客户及业务需求，从技术视角为客户提供专业咨询与解决方案支持，及时反馈技术风险并制定应对策略，提升客户满意度。 职位要求 1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业，具备5年以上软件开发经验，其中至少2年以上大模型或AI应用架构设计经验。2. 深入理解大模型（LLM）技术原理，熟悉Transformer架构，精通Python/Java/Go等至少一种编程语言；熟练掌握LangChain、LlamaIndex等主流应用开发框架及向量数据库技术。3. 具备优秀的系统架构设计能力，熟悉云原生架构（Docker、K8s）、微服务架构及高并发处理场景，有大规模AI应用落地或从0到1架构搭建经验者优先。4. 具备极强的技术洞察力、问题解决能力和团队领导力，优秀的中、英语沟通技巧，能适应快节奏的技术迭代环境，具备高度的责任心和抗压能力 投递...
AI院-Code Agent工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. Code Agent 框架开发与迭代：参与公司自研或开源Code Agent框架的设计、开发与迭代，优化其代码理解、工具调用、多轮交互、记忆管理及任务规划等核心能力。2. 以评测驱动框架迭代：负责设计和构建服务于框架自身迭代的自动化评测体系。包括设计针对性评测任务、开发高效的评测框架，并通过分析结果直接指导框架的优化方向。3. 评测算法与问题诊断创新：研发创新的评测算法，自动化识别Agent在复杂任务中的失败模式（如逻辑错误、规划偏差、工具使用错误等），并生成可复现的诊断报告，为框架的核心能力攻坚提供明确靶点。4. 工程化与平台支撑：构建高可用、可扩展的Agent运行与评测平台，支持大规模并行评估、环境隔离与过程可观测，提升研发与评测效率 职位要求 1. 核心经验：具备AI Agent框架、复杂开发工具链或中间件系统的实际开发与架构设计经验，对模块化、可扩展性有深刻理解。2. 工程能力：-精通Python，并熟练掌握至少一门系统级语言（如Go/Rust/Java）。-具备扎实的软件工程功底，擅长设计模式、高质量代码与自动化测试。-有构建复杂系统或开发者工具的经验者优先。3. Agent与评测思维：-是AI编程工具（Cursor， Copilot， Claude Code等）的重度用户，对其原理与局限有切身认知。-具备强大的数据驱动思维和系统性评测能力，善于通过设计实验和量化分析来验证技术方案、定位系统瓶颈。-学习与协作：对AI技术（尤其是大模型与Agent技术）有强烈热情，具备优秀的问题分析和解决能力，能独立主导技术模块并协同团队推进。【加分项】1. 在AI辅助编程、Agent框架等领域有开源项目贡献或独立项目经验。2. 具备平台工程、研发效能工具链的开发背景。3. 在Benchmark设计、自动化测试平台、CI/CD集成等方面有丰富经验。 投递...
AI院-GLM后训练团队-推理优化/推理Infra工程师（RL） 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 职位描述 1. 基于SGLang进行大模型推理引擎与服务侧开发，提升吞吐、降低时延与成本，保障线上稳定性。2. 支持RL训练相关的推理链路，包括rollout生成、打分/奖励模型推理等，优化训练闭环效率与资源利用。3. 建设推理侧的监控与性能分析能力，参与线上问题定位与故障处理。4. 与算法/训练团队协作，将模型与训练需求落地到可运行、可维护的推理系统，并输出必要的技术文档。 职位要求 1. 熟练使用Python/C++（至少一种），具备良好的工程能力与性能意识。2. 熟悉GPU推理与常见深度学习框架（如 PyTorch），了解分布式通信与并行基本概念（NCCL 等）。3. 了解并使用过SGLang（或能快速上手并承担核心模块开发与调优）。4. 理解RL训练中推理侧的作用，能够与训练流程协同推进落地。5. 具备线上系统排障能力，能通过日志/指标定位性能与稳定性问题。加分项6. 有大模型推理系统、RLHF/RL 推理链路或训练-推理协同经验。7. 有推理性能profiling、算子/运行时优化经验。8. 有MoE模型优化经验。 投递...