知识平台算法专家（RAG & 知识图谱方向） 上海 社招 全职 数字技术 本科及以上 5-7 年 职位描述 岗位核心使命深度融合 LLM 与知识图谱技术，构建企业级 GraphRAG 架构。通过本体建模与高精度检索技术，解决大模型在复杂专业领域下的幻觉问题，打造工业级的知识服务引擎。主要职责RAG 架构优化：负责企业级 RAG（检索增强生成）系统的全链路研发。针对长文本及复杂知识，优化文档切片 (Chunking) 策略、多路召回 (Retrieval) 及 重排序 (Reranking) 算法，提升问答的准确性与归因能力。知识中枢建设：负责领域本体论 (Ontology) 建模，设计高扩展性的 Schema；利用 LLM 实现自动化知识抽取（实体、属性、三元组），构建高质量结构化知识库。底层存储与检索：负责基于 Milvus/Zilliz 的向量数据库与 Elasticsearch 的全文检索集成，设计向量-标量混合检索方案，优化海量数据的检索延迟与相关性。推理与应用落地：探索图增强检索（GraphRAG）、多步推理链（CoT）在知识平台中的应用，负责从非结构化数据到结构化知识转化的全流程算法迭代。 职位要求 1. 核心技术能力RAG
Company Description Since its spin-off in September 2025 AUMOVIO continues the business of the former Continental group sector Automotive as an independent company. The technology and electronics company offers a wide-ranging portfolio that makes mobility safe,
Ai-Agent架构师 上海 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 一、岗位定位作为团队技术核心，负责 AI Agent 系统整体架构设计与技术攻坚，结合游戏行业业务特点，设计并落地智能 Agent 解决方案，推动公司 AI 战略与技术升级。二、岗位职责1. 架构设计与技术规划主导 AI Agent 全链路架构（意图识别、任务路由、执行调度、反馈学习），设计游戏行业专用 Agent 架构，制定技术演进路线并持续优化。2. 技术选型与标准建设评估主流 Agent 框架（LangChain/AutoGen/CrewAI）并主导选型，制定开发规范与技术标准；引入大模型、向量库、知识图谱等 AI 基础设施。3. Multi-Agent 系统研发设计实现 Planner-Executor-Critic、群体智能等协作机制，构建游戏场景 Agent 能力矩阵，优化通信与状态同步，提升协同效率。4. 性能优化与稳定性保障定位并解决推理延迟、内存、并发等瓶颈，打造毫秒级高吞吐架构；建立监控体系，保障系统稳定可靠。5. 核心技术攻坚与创新攻克 Agent
Agent算法实习生-灵犀 深圳 实习 职位描述 1. 负责构建机器人的自主Agent的架构并实现，使得机器人具备记忆管理（短期/长期）与上下文理解的任务分解、工具调用的能力；2. 负责构建机器人端的数据-认知-决策闭环的任务分解能力： - 融合视觉/语音/传感器信号，完成感知-理解-规划-执行的闭环； - 引入RAG与知识库，提供领域知识检索与记忆召回；3. 设计并实现多 Agent 协作协议的设计开发（可参考 MCP/A2A），支持异构模型协同、对抗与自检/反思机制；4. 负责自主智能体的部署与工程化，以及评估体系的建立与持续调优； 职位要求 1. 计算机/人工智能/机器人相关专业；2. 熟悉 LLM-Agent 框架与模式：ReAct/CoT/ToT/AutoGPT/Voyager/OpenDevin 等，能独立设计多步推理链；3. 熟悉 LangGraph / LangChain / LlamaIndex / AutoGen / Dify / Coze 等其中至少两项，并有实际落地经验；4. 至少精通一门语言：Python
Agent算法工程师-灵犀 深圳 正式 职位描述 1. 负责构建机器人的自主Agent的架构并实现，使得机器人具备记忆管理（短期/长期）与上下文理解的任务分解、工具调用的能力；2. 负责构建机器人端的数据-认知-决策闭环的任务分解能力： - 融合视觉/语音/传感器信号，完成感知-理解-规划-执行的闭环； - 引入RAG与知识库，提供领域知识检索与记忆召回；3. 设计并实现多 Agent 协作协议的设计开发（可参考 MCP/A2A），支持异构模型协同、对抗与自检/反思机制；4. 负责自主智能体的部署与工程化，以及评估体系的建立与持续调优； 职位要求 1. 计算机/人工智能/机器人相关专业；2. 熟悉 LLM-Agent 框架与模式：ReAct/CoT/ToT/AutoGPT/Voyager/OpenDevin 等，能独立设计多步推理链；3. 熟悉 LangGraph / LangChain / LlamaIndex / AutoGen / Dify / Coze 等其中至少两项，并有实际落地经验；4. 至少精通一门语言：Python
机器人交互算法岗位（工程师/高级/专家） 深圳、上海、北京 全职 智能机器人板块 职位描述 职位愿景：加入我们，你将参与打造机器人新一代的“交互大脑”。我们致力于利用 Omni 全模态大模型 突破传统交互边界，实现从原生语音到物理动作（Speech-to-Action）的端到端映射，让机器人在复杂物理世界中具备实时、自然、且有逻辑的交互能力。核心职责：1. 交互架构与大模型研发（1）负责基于 LLM/VLM/VLA 的机器人交互框架开发，实现音频、视觉与文本模态在原生大模型中的表征对齐；（2）主导/参与 Audio-to-Audio 流式交互方案设计，优化端到端延迟及中断（Barge-in）响应体验；2. 具身 Agent 与任务规划（1）设计具身智能 Agent 协作流，将非结构化指令转化为结构化动作序列（Action Tokens）；（2）优化长链路推理（CoT）与自省机制（Self-reflection），利用长短期记忆与向量数据库解决逻辑漂移与幻觉问题；3. 数据工程与模型训练（1）构建高质量多模态对话与行为数据集，负责大规模数据的清洗、对齐标注及指令微调（SFT）；（2）应用强化学习（RLHF/RLAIF）提升机器人在物理约束下的决策确定性与安全性；4. 端云协同与性能优化推动模型在边缘端的量化、剪枝及算子级加速，确保感知-决策-执行链路的极速响应。 职位要求 1、教育背景： 计算机、人工智能及相关专业硕士或博士；2、技术功底： 扎实的 Python/C++ 基础，精通 PyTorch 及分布式训练工具；3、核心能力：（1）深入理解 Transformer 架构，熟悉主流大模型（如 GPT-4o, Qwen-Audio, RT-2 等）原理；（2）了解音频特征提取及 Audio
科研数据评测与项目交付方向 北京 全职 硕士及以上 职位描述 1. 科研数据与模型评测体系建设设计、搭建并持续迭代覆盖多模态科研数据的评测基准、评测集与评测方法，包括反应、物质、谱图、知识图谱、文献、语料库等数据类型，形成可用于项目验收、产品迭代和对外展示的 benchmark 资产。2. 化学数据库与科研语料库评测落地围绕化学数据库、科学语料库及相关模型能力，设计数据质量、结构化准确性、知识抽取效果、模型问答能力、可追溯性、覆盖率、一致性等关键指标，组织内部测评、抽样核验与问题归因，支撑项目阶段验收与综合验收。3. LLM-as-a-Judge / LLM-as-a-Verifier 评测流水线建设设计并落地基于大模型的自动化评测流水线，包括 prompt 设计、CoT 设计、多 agent 协同、批处理、可控解码、结果聚合与一致性校准，重点解决专业科研场景下大模型评测的幻觉、偏差和稳定性问题。4. 专用评测模型训练与优化基于领域评测数据集，参与 fine-tune 或训练专用打分器、分类器、embedding 模型，与 LLM-as-a-Judge / LLM-as-a-Verifier 路径互补，提升评测结果的稳定性、专业性与可量化程度。5. 评测驱动的算法、数据与产品迭代主导或参与评测结果分析与问题归因，输出可执行的算法优化、数据采集、数据清洗、标注策略与产品改进建议，与算法、数据、产品、工程团队形成“评测—迭代—再评测”的闭环机制。6. 科研项目统筹与交付管理将既有项目书、年度任务和验收要求转化为可执行的里程碑计划，明确交付物清单、验收口径、质量目标与风险节点，持续跟踪项目进度，推动阶段性任务和综合验收按期完成。 职位要求 1. 教育背景与专业基础硕士及以上学历，化学、化工、化学信息学、材料、生物医药、计算机、人工智能等相关专业优先，博士优先；具备跨学科科研经历或 AI for Science 项目经验者优先。2. 科研数据专业判断能力至少在化学、材料、生物医药或相关科研数据领域具备扎实的专业基础，能够独立判断数据、知识抽取结果和模型输出的正确性与质量，具备设计专业评测金标和质量标准的能力。3.
AI算法工程师（智能体） 北京 全职 研发 - 算法 职位描述 1、Agent 架构研发：基于主流大模型构建高性能智能体框架，实现包括感知、短期/长期记忆、规划（Planning）及工具调用（Tool Use）在内的核心功能。2、推理逻辑优化：针对复杂业务场景，通过 Prompt Engineering、CoT（思维链）、ToT（思维树）等技术，提升 Agent 在多步推理和复杂决策中的准确率与稳定性。3、工具调用与集成：开发并优化 Agent 对外部 API、数据库及插件的调用机制，解决模型在真实环境中的“落地最后一步”问题。4、模型调优与迭代：通过 SFT（有监督微调）或强化学习手段，针对特定垂直领域提升 Agent 的专业表现。5、产研协同落地：与全栈工程师、产品经理紧密配合，确保算法方案在实际产品中高效运行，并持续跟踪线上表现进行优化。 职位要求 - 技术栈：Python / PyTorch / LLaMA-Factory / PEFT (LoRA/QLoRA) / SFT & DPO / LangGraph /
大模型知识底座与智能体（Agent）专家 北京 全职 研发 - 算法 职位描述 1. 主导企业级知识底座建设： 负责 ToB 业务场景下核心知识库与 RAG（检索增强生成）系统的数据体系搭建，建立高效、高准确度的企业私有文档知识加工流水线；2. 优化 Agent 落地效果： 针对 Tool Learning（工具调用）、Task Planning（任务规划）、Reflection（自我反思）等复杂智能体场景，设计并构建全链路的指令交互与多轮对话数据支撑，提升模型在 B 端业务中的实际交付表现；3. 沉淀行业专家知识： 负责将结构化（数据库、API）与非结构化（文档、知识库）的企业核心资产转化为大模型可理解的高质量对齐数据，推进长文本检索、多源检索及拒答机制的落地；4. 全链路数据精细化治理： 设计并实现自动化数据清洗、Chunk 切片优化、指令微调（SFT）样本及偏好（DPO/GRPO）数据的治理方案，通过实验指标驱动知识底座的迭代升级；5. 支持 ToB 项目交付： 深入理解 B 端客户的实际业务痛点（如准确率要求高、容错率低等），与产品和交付团队紧密配合，确保模型与底座能力高效、高质地落地到客户生产环境中；6. 技术前沿跟踪： 跟踪大模型知识工程、Agent 架构及自动化数据生产领域的最新进展，并结合
OUR STORY At STMicroelectronics, we believe in the power of technology to drive innovation and make a positive impact on people, businesses, and society. As a global semiconductor company, our advanced technologies and chips form the
机器人具身智能算法工程师（技术预研方向） 北京 社招 全职 职位 ID：A144931 职位描述 1. 参与具身智能算法模型在技能学习、动作规划、抓取操作等应用上的研发，实现多场景多任务的泛化；2. 设计、训练、部署模仿学习、强化学习、迁移学习、多模态学习等算法，构建机器人各类应用的通用技能；3. 与大模型、运控等团队合作，推动具身智能数据集、机器人平台等各项目落地实施；4. 紧跟最新技术进展，将学术界前沿创新内容进行快速复现并创新，参与相关方向的论文与专利积累。 职位要求 1. 硕士及以上学历，机器人、计算机、人工智能、机器学习、应用数学等专业，理论功底深厚，有机器人、机械臂、自动驾驶、大模型从业经历者优先；2. 掌握机器人操作快慢双系统设计理念（VLM+VLA），掌握相关ACT/Diffusion Policy/RDT/Pi0等基础算法，有相关GROOT、AgiBot GO1、Helix等模型实施经验者优先；3. 在多模态模型、自监督学习、迁移学习、强化学习、知识蒸馏、CoT等方向具备 SOTA 项目经验或具备坚实知识基础；4. 扎实的Python、C++编程能力，熟悉Pytorch、TensorFlow机器学习框架，掌握规范 git 工作流；5. 有创新的想法，乐于接受技术挑战，具备相关英文读写能力。 投递...
Job Description SummaryResponsible for designing and programming a small module or a large component and designing a feature, set of features, or whole feature area. She/he will work independently and contribute to the immediate team and
智能辅助驾驶算法实习生（多模态大模型方向） 北京 实习 数字技术 - 算法 职位 ID：A19204A 职位描述 岗位简介我们正在招聘一位智能辅助驾驶算法方向的实习生，参与公司多模态大模型（Multimodal LLM）相关研发工作。你将与团队共同构建智能辅助驾驶领域的 CoT（Chain-of-Thought）数据集工具链、推进多模态感知与规划场景的大模型微调，并参与创新性算法研究与工程落地。该岗位适合对智能辅助驾驶与大模型结合方向感兴趣、愿意参与前沿算法落地的硕士在读同学。 岗位职责多模态大模型相关开发：参与构建智能辅助驾驶感知/预测/规划数据的 CoT 标注与生成工具链，推动数据闭环与高质量训练数据生产。模型微调与优化：基于公司自研或开源 LLM（如 LLaMA/InternVL/Qwen 等），进行模型微调、对齐（SFT、DPO 等）与推理性能优化。智能辅助驾驶算法探索：参与智能辅助驾驶多模态模型（视觉、激光雷达、bev、轨迹等）在大模型框架下的研究验证。算法工程落地：协助完成模型训练、评估、部署等工程化工作，包括数据处理 pipeline、特征构建与实验分析。前沿技术调研：跟踪智能辅助驾驶与 LLM 结合方向的最新研究成果，并推动实验验证。 职位要求 硕士研究生在读，计算机、人工智能、自动化、电子工程或相关专业。熟悉深度学习基础，具有 Transformer / LLM / 多模态模型 的课程或项目经验。有 大模型训练或微调经验（如 LoRA, PEFT, SFT, RLHF / DPO /
AI院-GLM团队-后训练算法工程师 北京 全职 研发 - 算法 职位描述 我们正在寻找充满激情和创造力的你，加入我们与大模型领域领军企业合作的前沿项目！你将有机会参与到行业领先的模型研发中，共同推动大模型技术在真实的、知名的、有影响力的应用的边界。【希望你可以承担以下工作】1、数据艺术的缔造者： 针对模型特定能力进行数据构造、筛选和优化，特别是在数学、代码、复杂推理等领域的特定数据筛选和合成；并负责对齐数据的质量和多样性控制，让数据成为模型进化的沃土。2、思维链的延伸者： 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，并提升post-training阶段训练和推理的扩展能力，让模型拥有更强大的逻辑推理能力。3、强化学习的优化师： 提升算法的可扩展性和稳定性，优化后训练 scaling 性能；优化多目标奖励模型，并探索结合CoT和过程监督来优化奖励模型，让强化学习算法更高效、更稳定。4、对齐范式的创新者： 结合模型监督、self-improve 等进行训练优化探索；攻克交互任务复杂推理难题；让模型的理解和生成能力更上一层楼。 职位要求 【我们需要这样的你】1、0-5 年经验，高潜人才： 拥有自然语言处理、机器学习、计算机视觉等相关专业背景，硕士及以上学历，我们相信经验不是唯一的衡量标准，潜力同样重要。2、算法高手： 具备较强的算法开发能力，熟悉常用的机器学习、深度学习算法，能够将理论转化为实践。3、框架专家： 熟练使用Pytorch、Huggingface等框架，让技术成为你挥洒创意的工具。4、Transformer 深度理解者： 对Transformer的架构有较为深入的理解，了解Transformer的各种变体，有相关研究经验者优先，让我们一起探索Transformer的更多可能。5、翻译、多语言项目参与者：参加过大模型翻译、多语言项目加分。【我们提供】1、前沿的技术视野： 置身于大模型技术发展的最前沿，与行业顶尖团队并肩作战。2、有影响力的项目： 参与到具有挑战性并且有知名度、影响力的项目中，发挥你的最大潜力。3、完善的成长体系： 提供完善的培训体系和职业发展路径，助力你的个人成长。4、有竞争力的薪酬： 提供具有市场竞争力的薪酬和福利待遇。【我们期待你的加入！】 投递...
提前批-信息娱乐Agent开发工程师 上海 校招 正式 数字技术 - 软件研发 本科及以上 2027届校园招聘-技术提前批 职位 ID：A08379 职位描述 1、参与媒体和服务生态Agent 架构设计和开发2、负责媒体和服务生态Agent 性能调优；3、与算法、产品及云端团队紧密配合，推动需求的持续迭代、数据闭环与业务效果验证。 职位要求 1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、电子信息、自动化或相关专业；2、扎实的编程基础，熟悉Kotlin/Java，有Android实际项目经验（课程设计、实验室项目均可）；3、对AI Agent的技术形态有较深的理解，熟悉ReAct、CoT、Function Calling等Agent核心范式，了解主流Agent框架（如LangChain、AutoGen等）的基本原理；4、熟悉Android系统架构及核心组件，有agent开发经验 或是 云端开发 经验的优先；5、具备良好的系统设计思维，熟悉多线程编程、进程间通信及常用设计模式；6、较强的自驱力、学习能力及跨团队沟通能力； 投递...