Job Details: Job Description: Location: Shanghai, China Role Overview We are seeking a Principal Engineer – Agentic AI Architect to lead the design and development of next-generation agentic AI systems integrated with FPGA/ASIC platforms. This role sits at the intersection
Life at UiPath The people at UiPath believe in the transformative power of automation to change how the world works. We’re committed to creating category-leading enterprise software that unleashes that power. To make that happen, we
About the Beijing AI Center The Beijing AI Center is a new strategic investment by AstraZeneca to accelerate drug discovery through AI. The center brings together AI researchers, computational scientists, and platform engineers to apply foundation models, agentic AI, and large-scale scientific
AI院-算法工程师-基模Agentic评测 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 【岗位职责】1.跟进 LLM Agent前沿技术，持续探索和实现 General Agent / Coding Agent / Long-running Agent等各类复杂Agentic场景的基模设计评测和优化方案，最终提高基模在各类Agentic场景上的的性能； 2.分析真实业务需求，针对性构建基座模型在各类复杂Agentic任务上的评测和优化方法；3.持续优化内部评测平台对各类复杂Agentic任务评测的支持能力。【职位要求】1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、数学等相关专业；2.具有一定数据构建和大模型评测和优化经验；3.具备优秀的代码能力和基础算法功底，有丰富的工程经验；4.具有优秀的逻辑思维能力，关注Agentic任务前沿进展，对提升模型Agentic能力充满热情；5.具有良好的团队合作精神，善于分析和解决问题，有较强的沟通能力和学习能力；6.熟练使用Claude Code、CodeX等Coding Agents。【加分项】1. 有 Coding Agent / General Agent / Long-running Agent 高影响力项目经验者优先；2. 在大模型 / Agent 领域有高水平研究论文者优先；3.熟悉大模型预训练 / SFT
We help the world run better At SAP, we keep it simple: you bring your best to us, and well bring out the best in you. Were builders touching over 20 industries and 80% of global
AI产品经理 深圳 社招 全职 职位描述 职位描述1. 负责公司内部 AI Agent / AI Workflow / AI Copilot产品的规划、设计和迭代，提升业务与办公效率；2. 深入销售、市场、广告投放、BI、供应链、客服、研发协同等内部场景，挖掘高频、重复、复杂的提效机会；3. 设计 Agent 的使用场景、交互流程、任务拆解、工具调用、知识检索、异常兜底和反馈机制；4. 与研发、算法、数据、IT、信息安全及业务团队协作，推动大模型、RAG、Prompt、Workflow、业务系统接口等能力落地；5. 建立 AI 产品效果评估方式，通过使用率、任务完成率、准确率、节省时长、用户反馈和 Badcase 持续优化产品；6. 沉淀可复用的内部 AI 能力，如知识问答、数据分析、报告生成、会议纪要、流程自动化、工单处理、竞品监控等。 职位要求 职位要求1. 2 年以上产品经验，有 AI / AIGC / 企业效率工具 / 数据产品 / 内部系统 / SaaS
NVIDIA has been transforming accelerated computing with innovation that’s fueled by great technology—and amazing people. As part of Nvidias applied AI team for chip design, you will have the opportunity to tap into the unlimited potential of
AI Agent研发 12-20KCNY/月 深圳 正式 研发 - 高级技术职位 职位描述 为什么这个职位与众不同？我们不需要你来写枯燥的 CRUD 业务代码，我们希望你作为真正的“AI 原住民”，带着新工具来彻底“整顿”职场 。 在这个岗位上，你将化身为企业数字员工的“造物主”。你构建的不是普通的软件系统，而是具备思考、规划和执行能力的 AI Agent。它们将成为业务线 Orchestrator（协同者）们最强大的外挂大脑和执行手脚 。 你将要“折腾”什么？（岗位职责）1. 打造超级“数字员工”：基于前沿大语言模型（LLM），设计并开发具备多步推理、工具调用能力的 AI Agent 及 Agentic Workflow，直接替代和优化传统业务链条 。2. 赋予 Agent “手和眼”：将 AI Agent 与我们跨境出海全链路（流量、销售、供应链等 ERP/CRM 系统）深度集成，开发并封装供 Agent 调用的 API 工具箱 。3. 敏捷打样与 MVP
AI全栈体验工程师 12-20KCNY/月 深圳 正式 研发 - 前端开发 职位描述 为什么这个职位与众不同？在传统的开发模式里，前端只管画页面，后端只管写接口，大家都是“单一职能的螺丝钉”。但在我们 UED 团队，剧本被彻底改写了！ 我们正在寻找不被定义的“超级个体”。在这里，你不需要背负老一套的“人工路径依赖”，你可以直接踩在 AI 的肩膀上，左手拿捏跨学科的视觉审美，右手敲出硬核的全栈代码。作为“带着新工具来整顿职场”的 AI 原住民，你将是我们未来 3-5 年 Grade 5 (S) 专家序列最核心的王牌储备！ 你将要“折腾”什么？（岗位职责）1. 化身 DTC “超级个体”：打破设计与开发的边界！深度融合视觉美学与 Shopify 全栈开发魔法，独立或和团队一起搞定 DTC 独立站的研发上线，让品牌的高级感与商业转化率同时起飞。2. 做 AI 的“领航员与导师”：把 Shopify 体系、前端工程、甚至转化率优化（CRO）的老专家经验，结构化地沉淀下来去“喂养” AI 系统，让 AI 变得越来越懂业务，不断校准它的产出质量。3. 工作流的“整顿者”：告别枯燥的切图和机械的配置！积极玩转并共建 Agentic Workflow（智能体工作流），把设计图转化、代码测试、App 配置等琐碎环节统统自动化。4.
Job Details: Job Description: Join Intels Technical Enablement Group (under Sales Marketing Group), Client ADC team as an AI Software Engineering Master Intern. In this role, you will focus on the development and enablement of Agentic AI systems on
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-多模态团队-多模态生成算法研究员 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】负责图像/视频生成模型训练及数据优化 职位要求 1、985高校计算机、电子、自动化等相关专业硕士或博士学位(优秀本科生亦可考虑)；2、深入理解常用多模态算法；具备多模态大模型和视频理解相关项目经验者优先；3、在CCF-A类会议发表过多模态相关论文者优先考虑；4、熟练运用Pytorch、transformers、megatron等主流框架；5、工作态度认真负责,具备良好的团队协作能力。 【加分项】 - 在ACL，NeurIPS，ICLR，EMNLP，ICML等顶级会议或期刊上发表过论文者优先； - 熟悉并行训练框架，有多机多卡训练经验者优先。 投递...
AI 院-多模态理解-训练框架算法工程师 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】参与GLM系列多模态大模型，CogVLM、CogView、CogVideo系列多模态理解生成模型训练框架 职位要求 1、统招硕士及以上学历，计算机或相关专业；2、熟练掌握Pytorch，具有模型训练经验；3、熟悉Transformer结构，对常见模型的训练方法有所了解，例如BERT、GPT、ViT、CLIP；4、有模型迁移、精度对齐经验，能够在新框架中适配新的模型；5、对常见的大模型训练优化有所了解，能够迅速熟悉掌握，根据需求进行修改；6、对Megatron框架有一定的了解，能够借鉴其他框架，完善优化已有的框架。 投递...
AI 院-多模态团队-多模态理解算法研究员 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】1、 设计和训练先进的多模态大模型，包括图像、视频的理解与生成；2、 搭建与优化多模态大模型的自动化数据通路，提升模型的多模态基础能力及下游任务上的效果；3、优化模型训练，包括包括模型的预训练、微调、偏好对齐等；4、探索前沿算法，多模态理解的数据合成、模型自我迭代等；5、加速多模态大模型的推理过程并部署到实际应用中。 职位要求 1、985高校计算机、电子、自动化等相关专业硕士或博士学位(优秀本科生亦可考虑)；2、深入理解常用多模态算法；具备多模态大模型和视频理解相关项目经验者优先；3、在CCF-A类会议发表过多模态相关论文者优先考虑；4、熟练运用Pytorch、transformers、megatron等主流框架；5、工作态度认真负责,具备良好的团队协作能力。 加入我们，您将有机会:1、参与突破性的多模态AI研究；2、与顶尖专家共事,快速提升技能；3、在充满活力的环境中实现自我价值；我们期待您的加入,一同推动AI技术的前沿发展! 投递...
About Us Wing is seeking elite talent to join M32 AI (backed by top-tier Silicon Valley VCs), dedicated to building agentic AI for SMBs globally. If you’re driven by challenge and eager to make a significant impact in a
About the Role: We are seeking creative, and collaborative Scientists/Senior Scientists to join the team with a dedicated focus on AI Alliance & Innovation. This role will accelerate AstraZeneca’s biologics discovery and engineering by scouting, evaluating, and
大模型AI算法实习生 北京、上海 实习 职位描述 面向基础大模型和具身机器人等关键行业AI应用场景，参与设计、开发、实现、优化多模态智能交互、Agentic智能体应用、时空理解与记忆、VLA/WAM训练推理、机器人生成式控制等方向的前沿算法和系统落地。1. 投入具身AgenticAI算法研究，提升长时程任务执行效率和鲁棒性；2. 投入具身多模交互算法研究，提升推理响应速度和拟人动态效果； 职位要求 （1）计算机、软件、自动化、电子、机械、物理、数学、精密仪器等相关专业本科、硕士、博士在读同学；（2）有以下任一经验者优先： a. 编程基础扎实，掌握python/C/C++编程语言，熟悉pytorch/cuda等AI开发框架，有良好的架构设计和编程习惯； b. 具有AI训练、AI推理、CV、深度学习、模型部署等AI算法相关经历； c. 具有机器人多模感知、路径规划、运动控制、建图定位相关算法研究和开发经历； d. 具备较强的新技术和新架构研究能力，可快速跟踪洞察业界最前沿AI领域技术； e. 具备独立工作能力和解决问题的能力； 投递...
Embodied AI Research Intern 深圳、上海 实习 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1、参与具身智能（Embodied AI）基础模型的研发，探索 Vision-Language-Action（VLA）、Vision-Language Model（VLM）、World Model 等技术在人形机器人中的应用；2、参与机器人“大脑（Agentic VLM）”相关能力开发，包括场景理解（Perception）、任务规划（Planning）、推理决策（Reasoning）、反思纠错（Reflection）、长期记忆（Memory）以及工具调用（Tool Use）等核心能力建设；3、参与 World Model / Action Model 的设计与训练，探索长时序任务建模（Long-Horizon Modeling）、未来状态预测（Future Prediction）以及机器人控制策略学习；4、与机器人平台、仿真平台及硬件团队紧密合作，推动算法在真实机器人系统上的部署与验证；5、跟踪具身智能、机器人基础模型以及多模态大模型领域的前沿研究，推动新技术快速落地。 职位要求 1、计算机科学、人工智能、机器人、自动化、电子工程等相关专业硕士及以上学历；2、具备扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉 Transformer、Diffusion Model、Vision Transformer（ViT）、CLIP、LLM、VLM 等主流模型架构；3、熟悉 PyTorch 深度学习框架，具备良好的工程实现能力和代码开发能力；4、对机器人学习（Robot Learning）、计算机视觉（Computer Vision）、多模态学习（Multimodal Learning）或强化学习（Reinforcement
Research Scientist (AI Agent) 深圳、上海 全职 智能机器人板块 职位描述 职位描述1. 研究和打造新一代具身智能体（AI Agent），推动AI从“理解世界”迈向“自主思考和持续学习”。2. 为人形机器人、虚拟人、语音助手等场景设计具备长期记忆、推理、规划、工具调用和环境互动能力的智能系统。3. 构建端到端的智能体学习框架 职位要求 职位要求1. 计算机科学、人工智能、电子工程等相关专业硕士及以上学历；2. 在以下至少一个领域具有扎实研究经验：LLM-based Agent、Tool-using Agent、Memory-Augmented Agent、Embodied AI、Reinforcement Learning、Planning、Multi-Agent Systems；3. 熟练使用 PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架，具备良好的系统实现与实验复现能力；4. 在 NeurIPS / ICLR / ICML / CVPR / CoRL / ICRA
AI Agent工程师 上海 全职 芯片板块 职位描述 团队产品介绍我们的团队，是将大模型与 Agent 能力以产品形态从 0–1 落地到真实业务，并与自研芯片深度结合，构建覆盖云端到端侧的智能化基础设施。已上线 / 在建产品：CUDAGen：面向自研芯片的 LLM 驱动 CUDA 算子自动生成与自迭代优化平台，对接自研芯片工具链。数据分析 Agent：多 Agent 系统，支撑数据查询、分析与可视化。Agentic 平台（建设中）：对业务团队与生态开发者输出的 Agent 开发套件，封装 Agent 编排、工具调用、记忆、评测、多 Agent 协同等通用能力，加速业务侧 AI 应用快速搭建。未来规划方向：板端 AIOS：基于自研芯片的平台，把大模型推理与 Agent 运行时下沉到自研芯片软件侧，统一调度芯片侧 CPU / GPU / NPU 等异构算力，构建原生 Agent的下一代智能板端OS。CUDAGen