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...
算法博士后（清华联培） 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 一、应聘条件： 1、 品学兼优，身体健康，无不良记录； 2、 获得博士学位不超过3年，或已满足颁发博士学位要求；以及从其他博士后科研流站 （工作站）出站的博士后研究人员，年龄35周岁以下； 3、 具备全日制进站工作条件，不招收在职研究人员。 二、福利待遇 1、 业界最前沿科研课题，大规模预训练模型、数字人和科技情报挖掘等方向； 2、 中国顶级高校教授&行业领军人才双导师团队，有机会参与清华大学等顶级研究机构课题； 3、 有竞争力的薪酬待遇和学习成长机会，50万年薪起。 职位要求 职位要求岗位/研究方向一：大规模预训练模型技术研究方向招收需求：1、 在深度学习、自然语言处理、预训练模型等方向有深入的研究积累；2、 在模型蒸馏、模型量化、训练及推理加速等方面有一定经验；3、 在AI相关领域顶会发表论文不少于 3 篇，熟悉深度学习主流编程框架。岗位/研究方向二：科技情报挖掘方向招收需求：1、研究自动化构建大规模多来源知识图谱的理论与方法；2、研究科技领域知识图谱自动化构建技术；3、研发面向学术领域的数据挖掘算法工具。任职要求：1、统招全日制博士学历，计算机、软件、信息、教育技术或相关专业；2、具有浓厚的前沿新科技探索兴趣，具备较强的独立分析、解决问题的能力，能独立完成科研工作，一般应在国内外重要学术刊物或重要国际会议（如CCF A/B/C类）发表过高水平学术论文；3、具有良好的英文文献阅读、沟通和写作能力，具有较强的编程能力；4、具有高度的责任心和上进心，工作积极主动，具备良好的学术道德和团队合作精神。 投递...
智谱*清华联合培养博士后-AIforscience方向 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 岗位职责：1. 从事大语言模型（LLM）与智能体（AI Agent）的前沿研究，重点探索自主学习、复杂推理、自我进化等方向的新理论、新方法。2. 参与构建下一代大规模预训练模型，优化其在多任务、多模态场景下的推理效率与泛化能力。3. 推动LLM与垂直领域（如生物医药、知识图谱、学术数据挖掘）的深度融合，解决实际应用中的关键技术难题。4. 在NeurIPS、ICML、ICLR、ACL等顶级会议/期刊上发表高质量论文，提升团队学术影响力。 职位要求 任职要求：1. 计算机科学、人工智能、计算生物学等相关专业博士毕业（或即将毕业），年龄一般不超过35周岁。2. 在大语言模型、AI Agent、知识图谱、图神经网络等方向有深入研究，并以第一作者身份在CCF-A类会议/期刊（如NeurIPS、ICML、ICLR、KDD、AAAI等）发表过论文。3. 熟悉Transformer、预训练、微调、提示学习等技术，具备大规模模型训练或推理优化经验者优先。4. 熟练掌握Python及主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），具备良好的代码实现与调试能力。5. 具备独立科研能力、团队协作精神和良好的英文写作与沟通能力。 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-GLM后训练团队-算法工程师（社招） 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 职位描述 1. 高阶推理能力提升：针对DeepResearch、CodeAgent等复杂推理任务开发专门的能力提升方案；探索长思维链推理机制，提升模型在Agent相关任务上的表现和泛化能力；2. 复杂推理训练扩展性研究：探索模型通过长思维链推理在Agent相关任务上的效果提升；实现不同- Agent任务间的能力迁移和扩展3. 对齐训练范式探索：探索新型对齐训练范式，整合多类型监督信号进行训练优化；研究不同监督条件下的训练可扩展性，推动后训练效果向预训练scaling效果靠拢4. 对齐数据构造与优化：针对特定能力领域（数学、代码、复杂推理等）进行数据构造、筛选和优化；设计数据合成策略，控制对齐数据的质量和多样性 职位要求 【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)；1-3 年工作经验，或以上。2. 深入理解常用的大模型算法；具备后训练及数据处理相关项目经验者优先3. 在CCF-A类会议发表过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】6. 在ACL，NeurIPS，ICLR，EMNLP，ICML等顶级会议或期刊上发表过论文者优先；7. 熟悉并行训练框架，有多机多卡训练经验者优先。 投递...
AI院-多模态团队-音频算法工程师 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-多模态理解-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。 职位要求 岗位职责：- 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。- 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。- 优化模型训练，包括包括模型的预训练、微调、偏好对齐等- 探索前沿算法，多模态理解的数据合成、模型自我迭代等。- 加速多模态大模型的推理过程并部署到实际应用中。 岗位要求：- 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)- 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- 在CCF-A类会议发表过多模态相关论文者优先考虑- 熟练运用Pytorch、transformers、megatron等主流框架- 工作态度认真负责,具备良好的团队协作能力 加入我们，你将有机会:- 参与突破性的多模态AI研究- 与顶尖专家共事，快速提升技能- 在充满活力的环境中实现自我价值我们期待你的加入，一同推动AI技术的前沿发展！简历投递：- 智谱校招官网直接投递- 邮箱直达招聘HR：[email protected] 邮件标题：职位名称+姓名+毕业时间
26届校招-AI院-GLM后训练团队-算法工程师 北京 正式 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 职位描述 【工作职责】1. 对齐数据优化：包括针对模型特定能力进行数据构造、筛选和优化，特定领域（如数学、代码、复杂推理）等数据筛选和合成；2. 对齐数据的质量和多样性控制等；3. 后训练扩展性：探索模型如何通过更长的思维链推理，在复杂任务上取得更优的效果，post-training阶段训练和推理的扩展能力；4. 强化学习算法优化：算法可扩展性和稳定性提升后训练 scaling 性能；多目标奖励模型优化以及结合CoT和过程监督优化奖励模型；5. 对齐范式探索：结合模型监督、self-improve等进行训练优化探索；6. 交互任务复杂推理，长文本生成优化；7. 强化学习框架效率优化：针对 LLM 强化学习训练需求，优化训练速度，开发和研究相关工具支持训练团队效率提升。 职位要求 【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. 深入理解常用的大模型算法，具备后训练及数据处理相关项目经验者优先；3. 在CCF-A类会议发表过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】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...
26届校招-AI院-大模型算法工程师-Agent 北京 正式 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 职位描述 GLM-4.6: Advanced Agentic, Reasoning and Coding Capabilieswe are releasing the latest version of our flagship model: GLM-4.6. Compared with GLM-4.5, this generation brings several key
【智谱星】26届校招-AI院-GLM后训练团队-算法工程师（Reasoning） 北京 正式 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 职位描述 【工作职责】1. 对齐数据优化：包括针对模型特定能力进行数据构造、筛选和优化，特定领域（如数学、代码、复杂推理）等数据筛选和合成；2. 对齐数据的质量和多样性控制等；3. 后训练扩展性：探索模型如何通过更长的思维链推理，在复杂任务上取得更优的效果，post-training阶段训练和推理的扩展能力；4. 强化学习算法优化：算法可扩展性和稳定性提升后训练 scaling 性能；多目标奖励模型优化以及结合CoT和过程监督优化奖励模型；5. 对齐范式探索：结合模型监督、self-improve等进行训练优化探索；6. 交互任务复杂推理，长文本生成优化；7. 强化学习框架效率优化：针对 LLM 强化学习训练需求，优化训练速度，开发和研究相关工具支持训练团队效率提升。 职位要求 【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. 深入理解常用的大模型算法，具备后训练及数据处理相关项目经验者优先；3. 在CCF-A类会议发表过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】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...
Agentic RL 算法实习生 北京 校招 实习 软件研发类 职位描述 工作内容：1. RL训练环境搭建：负责构建易用、稳定且支持高并发的工具调用环境，搭建和优化 Agent 框架。2. 推理能力提升： 针对 DeepResearch、CodeAgent 等复杂推理场景，设计并实现高效的能力增强方案。3. 数据合成与优化：围绕业务需求构建、筛选和优化 Agent 行为数据与知识增强语料，为对齐训练、RL 训练和持续预训练提供高质量数据支撑。 职位要求 任职要求：1. 计算机相关专业；在CCF-A类会议发表过相关论文者优先考虑； 2. 熟悉主流 Agent 框架（如 Claude Code、LangGraph、AgentScope、Qwen-Agent 等），具备实际开发或使用经验。3. 熟练掌握主流 Agentic RL 训练框架（如 VeRL、OpenRLHF），具备后训练（post-training）和数据处理相关项目经验者优先。4. 理解并掌握并行训练框架，有多机多卡训练经验者优先。 投递...
结构化数据大模型算法实习生-AI实验室 北京 校招 实习 软件研发类 职位描述 1. 负责结构化数据大模型(Tabular Foundation Model)的研究，探索结构化数据通用智能新范式2. 负责核心算法的前沿技术探索，包括数据合成、预训练、模型优化等；3. 大模型算法数据挖掘与优化，提升数据集质量和多样性，并在海量真实业务数据上继续预训练；4. 负责模型加速与优化，轻量化设计与处理，包括模型剪枝 / 量化等算法研发。 职位要求 1. 博士学历优先，计算机相关专业优先；2. 在图神经网络、数据合成、知识图谱或因果推断方面有扎实的研究经历，有CCF-A类论文发表经历优先；3. 熟练使用Claude Code、OpenClaw等工具，擅长通过AI Agent解决问题4. 扎实的计算机和深度学习基础，能够灵活应用解决实际问题；5. 具有较强的学习能力和创新精神，良好的团队合作精神，较强的责任心。 投递...
能耗优化算法工程师-2027届 北京 校招 实习 算法类 职位描述 1. 负责整车热管理与能耗优化物理建模算法和AI建模算法研发2. 用机器学习算法对整车热管理与能耗进行优化、数据分析及可视化3. 负责能耗优化算法的端侧部署、性能与耗时优化；负责算法的实车验证，迭代优化；用户评价追踪。 职位要求 1.硕士及以上学历；车辆工程、自动化、能源与动力、统计学等相关专业优秀的软件工程素养，精通Python、C/C++程序设计；2. 熟悉C++/python等编程语言，熟悉PyTorch等深度学习框架；4、熟悉DDPG/GRPO/PPO/AC学习等强化学习算法加分项：1.良好的英语沟通能力；2.优化的物理/数学建模功底3.发表过SCI一区/二区，CCF-A类会议等高水平论文 投递...
【智谱星】26届校招-AI院-GLM后训练团队-算法工程师（Agent） 北京 正式 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 职位描述 【工作职责】1. 高阶推理能力提升：针对DeepResearch、CodeAgent等复杂推理任务开发专门的能力提升方案；探索长思维链推理机制，提升模型在Agent相关任务上的表现和泛化能力2. 复杂推理训练扩展性研究：探索模型通过长思维链推理在Agent相关任务上的效果提升；实现不同- Agent任务间的能力迁移和扩展3. 对齐训练范式探索：探索新型对齐训练范式，整合多类型监督信号进行训练优化；研究不同监督条件下的训练可扩展性，推动后训练效果向预训练scaling效果靠拢4. 对齐数据构造与优化：针对特定能力领域（数学、代码、复杂推理等）进行数据构造、筛选和优化；设计数据合成策略，控制对齐数据的质量和多样性。 职位要求 【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. 深入理解常用的大模型算法；具备后训练及数据处理相关项目经验者优先3. 在CCF-A类会议发表过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】6. 在ACL，NeurIPS，ICLR，EMNLP，ICML等顶级会议或期刊上发表过论文者优先；7. 熟悉并行训练框架，有多机多卡训练经验者优先。 投递...
算法实习生-红绿灯/小物体感知-6个月 北京 实习 职位描述 1. 负责红绿灯或者路面异常障碍物的多模态模型算法开发，工作方向包括3D检测/BEV/OCC；2. 探索MLLM多模态大模型在云端场景下的红绿灯和路面异常障碍物的微调训练，包括不限于SFT, CoT和GRPO等微调技术；3. 检测模型新的技术延伸探索，包括开集检测、无NMS的DETR-like的端到端检测方法，3D GS在检测上的应用等； 职位要求 1. 计算机或相关专业本科以上学历；2. 熟练掌握深度学习及计算机视觉相关的基本算法；3. 优秀的编程能力，熟悉Python, Torch以及大模型相关的开源框架；4. 有较强的独立解决问题能力，学习能力及沟通能力；5. 至少实习5个月；若能满足如下条件的其中一个，会适当加分：1. 有较强的研究能力优先，如发表过第一作者CCF A类会议或期刊等论文；2. 有3D检测/BEV/OCC/3D GS等方面的经验；3. 有大模型微调方面的经验，掌握模型训练或者微调的全链路工作，包括数据生成，模型训练和模型部署；4. 有Diffusion或者Depth Predction等方面的工作经验；5. 在自动驾驶行业有实习经验。 投递...
算法实习生-多模态感知大模型 北京 实习 职位描述 1. 负责基于 Camera、LiDAR 及多模态融合的感知算法开发与优化，工作方向包括但不限于动态目标检测与追踪、3D occ、在线地图感知等。2. 负责研发面向高精度静态环境感知的端到端深度学习模型，重点覆盖交通信号灯（红绿灯）、交通标识、车道线、路缘、静态障碍物等关键元素的检测与识别。3. 设计端到端模型架构（如BEV感知、Transformer-based模型），实现从原始数据到结构化静态场景输出的高效映射4. 负责算法在自动驾驶实际产品中的落地和优化提升，解决实际问题。 职位要求 1. 计算机或相关专业本科以上学历；2. 熟练掌握深度学习及计算机视觉相关的基本算法；3. 熟悉基于CNN的图像检测、跟踪、识别等算法流程；4. 优秀的编程能力，熟悉C/C++或Python；5. 有较强的独立解决问题能力，学习能力及沟通能力；若能满足如下条件的其中一个，会适当加分：1. 有较强的研究能力优先，如发表过第一作者CCF A类会议或期刊等论文；2. 熟悉某种深度学习框架，如Pytorch等，对深度学习有深入的了解；3. 熟悉并行计算或cuda编程，或图像处理方面经验的优先；4. 在自动驾驶行业有实习经验；5. 能实习6个月及以上。 投递...