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大模型算法工程师（RAG方向） 上海 社招 全职 数字技术 硕士及以上 5-7 年 职位描述 1. RAG系统设计与优化： - 负责构建和优化基于Retrieval-Augmented Generation（RAG）的问答、对话、智能助手等系统； - 设计高效的检索+生成组合策略，提高响应质量、效率和稳定性； - 调研和实现业界前沿的RAG技术，包括 multi-hop RAG、hybrid search、retriever-generator 对齐训练等。2. 检索模块优化： - 构建或优化文档索引体系，设计embedding空间、向量召回、多模态检索等模块； - 评估并集成不同的Embedding模型（如BGE、GTE等）； - 提升文档重排序、context selection、chunking策略的效果和效率。3. 生成模块适配： - 优化大语言模型（如LLM）的生成能力与检索模块的配合； - 支持长上下文建模（如Retrieval Fusion、Long

大模型训练调优工程师 上海、深圳 正式 职位描述 - 搭建并维护多模态大模型训练体系，覆盖语音、动作、视频等模态的预训练、微调、评估与部署流程；- 负责训练 pipeline 的工程优化，包括多任务调度、多模态数据协同加载、多GPU资源调度与 DDP 分布式加速；- 实现高效微调策略（如 LoRA、PEFT、Adapter 等），提升低资源条件下的模型定制效率；- 分析训练稳定性、收敛性能与资源利用效率，设计可量化的训练质量评估与异常监控机制；- 与算法团队深度协作，参与模型结构设计、系统瓶颈分析与底层训练策略联合优化；- 持续跟进并引入大模型训练相关前沿技术，如混合精度、异构加速、编译优化等，提升训练系统性能上限。 职位要求 - 本科及以上学历，计算机、人工智能、电子、数学等相关专业；- 出色的问题分析和解决能力，自主探索新解决方案的能力强- 关注生成式 AI 和多模态交互技术，对推动人形机器人智能化有热情；- 熟悉 Transformer 类大模型训练流程，具备完整的预训练 + 微调 + 推理部署经验；- 熟练掌握 PyTorch、DeepSpeed 或 FSDP、LoRA/PEFT 等训练加速与参数高效微调工具；加分项：- 具备良好的工程能力，熟悉

Responsibilities MaxLinear is recruiting a Senior Field Applications Engineer based in China to drive customer design wins and grow company revenue through deep technical expertise and outstanding cross-party communication & interpersonal capabilities. In this role, you

Lieu : Beijing, China Thales is a global technology leader trusted by governments, institutions, and enterprises to tackle their most demanding challenges. From quantum applications and artificial intelligence to cybersecurity and 6G innovation, our solutions empower

SummaryJoin Apple’s Product Safety team to help deliver safe, reliable, and compliant products to billions of users worldwide. You will own the safety tests in an lab, inclduing safety validation, risk assessment, certification test and compliance

世界模型算法专家—视频生成方向 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 岗位定位： 对标Seed、Kling等顶尖视频生成团队，负责自研视频生成大模型与世界模型的从0到1构建，打造具备物理规律真实、时空一致性、高可控性的下一代视觉智能底座。岗位职责核心模型研发：负责大规模视频生成模型（DiT、MMDiT架构）及世界模型的算法设计与训练，重点突破长视频时序连贯性、物体运动物理规律建模与多视角空间一致性等核心难题。前沿技术攻关：探索基于Diffusion Transformer、Flow Matching及RLHF的后训练算法，解决视频生成中的“幻觉”问题，构建具备可交互、可编辑的物理世界仿真引擎。工程落地与优化：主导视频生成模型在千卡/万卡级GPU集群上的大规模预训练、分布式微调及推理优化，攻克高分辨率（如1080p/4K）视频生成的高成本与低效率瓶颈。技术对标与超越：深度分析并跟进业内顶尖模型（如Seedance、Kling、Veo、Sora）的技术路线，制定具有差异化竞争优势的自研技术演进路线。 职位要求 任职要求教育背景：计算机科学、人工智能、数学或相关专业，硕士及以上学历（博士优先）。硬核技术栈：精通PyTorch等主流深度学习框架，具备极强的分布式训练调优能力与工程落地能力。深入理解Stable Diffusion、DiT、MMDiT、VAE、Flow-based Models等生成模型原理，必须有大规模（千万级参数以上）视频生成模型从0到1的预训练或深度调优经验。熟悉ControlNet、IP-Adapter、AnimateDiff等可控生成与视频编辑技术。业务洞察（加分项）：熟悉Seedance、Kling、Veo等SOTA模型的技术特点与优缺点，并有基于此类模型进行逆向优化或二次开发的实践经验。学术影响力：在CVPR、ICCV、NeurIPS、SIGGRAPH等顶会发表过生成模型/视频理解相关一作论文者优先。加分项有自动驾驶、游戏物理引擎或具身智能领域世界模型研发经验；熟悉NeRF、3D Gaussian Splatting（3DGS）等3D重建与渲染技术；拥有开源重量级视频生成项目或参加过国际级AI竞赛并获奖。 投递...

AI全栈开发工程师（B端平台 & B端产品） 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 职位描述 1. 构建与迭代B端Agent平台与产品能力：工作流编排（DAG / State Machine）、多智能体协作、会话与任务系统（异步/长任务）、记忆与上下文管理。2. 负责 Agent 工具体系工程化：工具注册/版本与兼容策略、参数 Schema（JSON Schema/Pydantic）、鉴权与租户隔离、幂等/重试/限流、失败降级、回放与审计。3. 落地企业级 RAG：多源数据接入（文档 / DB / ES / 内网系统）、切分与索引、混合检索（Milvus / PGVector + ES）、重排、引用溯源、增量更新、权限过滤（ACL /

AI全栈开发工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 职位描述 1. 构建与迭代B端Agent平台与产品能力：工作流编排（DAG / State Machine）、多智能体协作、会话与任务系统（异步/长任务）、记忆与上下文管理。2. 负责 Agent 工具体系工程化：工具注册/版本与兼容策略、参数 Schema（JSON Schema/Pydantic）、鉴权与租户隔离、幂等/重试/限流、失败降级、回放与审计。3. 落地企业级 RAG：多源数据接入（文档 / DB / ES / 内网系统）、切分与索引、混合检索（Milvus / PGVector + ES）、重排、引用溯源、增量更新、权限过滤（ACL / RBAC /

算法工程师 深圳 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1.负责自然语言处理（NLP）相关核心算法的研究、开发与优化，聚焦大语言模型（LLM）等前沿技术在真实业务场景中的高效、可靠落地；2.深度参与典型业务场景的LLM应用开发，包括但不限于：检索增强生成（RAG），智能问数（NL2SQL或NL2API），智能体（Agent）与多智能体协作架构，知识图谱（Knowledge Graph）构建与基于图的问答推理；3.设计并实施面向垂直领域的模型微调方案，熟练运用指令微调（SFT）、参数高效微调（如 LoRA、QLoRA、Adapter）等技术，提升模型在特定任务上的准确性、鲁棒性与推理效率；4.参与高质量训练数据的构建、合成（如基于LLM的数据蒸馏、自反馈生成）、清洗与标注策略设计，打造可持续迭代的数据-模型飞轮；5.持续跟踪大模型、Agent、推理优化等方向的前沿进展，评估并引入适合业务需求的新技术，推动团队保持技术领先性。 职位要求 1.计算机、人工智能或相关专业硕士及以上学历；2.扎实的NLP与机器学习理论功底，深入理解大语言模型的架构、训练范式（如预训练、SFT、RLHF）与推理机制；3.精通 PyTorch 等主流深度学习框架，具备大模型微调、部署、评估与性能优化的实际经验；4.熟悉参数高效微调（PEFT）技术（LoRA/QLoRA/Adapter 等）及指令微调全流程，能针对业务场景设计高效适配方案；；5.具备良好的工程实现能力，熟悉数据处理、向量检索（FAISS / Milvus）、缓存机制及高可用API设计；6.具备优秀的逻辑思维与问题抽象能力，能将复杂技术转化为稳定、可维护的业务解决方案；具备良好的沟通协作意识，能高效协同产品、工程与业务团队。【加分项】在以下至少一个方向有完整的项目落地经验：1.有 RAG 系统构建与调优经验（如检索-生成对齐、查询改写、结果重排等）；2.有 NL2SQL、NL2API 或通用语义解析系统的开发经验；3.有基于LLM的智能体（Agent）系统开发经验（含工具调用、记忆管理、多步推理等）；4.有企业级知识库问答或对话系统的完整落地项目。 投递...

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