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对话大模型算法工程师（多模态智能方向）-2026届AI重庆正式互联网 / 电子 / 网游 - 研发职位描述面向2026届毕业生(2025年9月-2026年8月毕业)，马上消费2026届管培生培养机会。我们提供丰富的技术资源和数据场景，注重人才培养和职业发展。 【我们需要你做】: 1. 基于人机交互数据、互联网行为数据，以及业务场景数据，负责情感大模型的研发、微调与训练； 2. 跟踪大模型技术和情感计算技术领域的前沿技术和趋势； 3. 探索大模型训练策略，包括GRPO，Lora微调，COT等方面研究； 4. 将大模型应用到情感对话，个性化对话聊天场景中，构建聊天对话agent。 【我们能提供你】: - 丰富的实习薪酬津贴 - 行业领先的人均算力资源 - 丰富的落地场景和海量数据 - 全国各地的优秀人才随时交流请教 - 1V1的导师辅导机制 - 多元的职业发展通道 - 极具挑战的攻关项目锻炼平台职位要求1. 计算机、通信、信息、AI等专业的硕士及以上学历。 2. 有大模型项目研发经验，对深度学习、Transformer和大模型算法、agent、RAG、数据集构建、大模型评测等有实际的开发与落地经验。 3. 具备良好的编程能力，熟悉Python编程语言，熟练Pytorch深度学习框架。 4.
多模态世界模型高级算法工程师-具身智能方向 （博士）ShenzhenProduction / Manufacturing / Processing26届航海计划Responsibilities1. 探索研究具身智能领域的多模态大模型、世界模型、生成式模型、AIGC等人工智能前沿技术；2.探索大规模多模态理解与生成交织的基础模型，并进行极致系统优化；数据建设、指令微调、偏好对齐、RLHF、模型优化；提升数据合成、模型推理、规划能力，构建全面客观准确的评测体系，探索提升大模型能力；3. 探索突破包括而不限于多模态大模型、端到端VLA模型、视觉COT与Agent在内的多模态模型、世界模型；4. 通过预训练或SFT，使用生成式模型技术能力对现实世界的各类环境进行建模，提供多模态交互探索的基本能力，推动应用落地，研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品。Qualifications1. 计算机、电子、数学、机器人等相关专业；2. 在计算机视觉、多模态大模型、AIGC等一个或多个领域有较深入的研究者；3. 具有出色的分析、解决问题的能力，能深入解决大模型训练、应用存在的问题，有自主探索解决方案的能力者；4. 具有良好的沟通协作能力，工作积极主动，能够与团队融洽合作，一起探索新技术，推进技术进步。加分项：1. 具有优秀的基础算法、扎实的机器学习基础，熟悉CV、AIGC、NLP、RL、ML等领域的技术，在CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等顶级会议/期刊上发表论文者优先；2. 具有优秀的代码能力，熟练掌握C/C++或Python编程语言，ACM/ICPC、NOI/IOl、Kaggle等比赛获奖者优先；3. 在多模态大模型、基础模型、世界模型、生成领域，主导过大影响力项目者优先。Apply...
1. Enhance R&D efficiency through AI technology application and implementation 2. AI Application Development and Project Delivery Lead AI project requirements analysis, technical solution design, and product delivery Complete fine-tuning, alignment, and inference optimization for general
生成式相关性大模型（交易） 杭州 实习 技术类 研究型实习生项目 职位描述 项目描述：通过融合商品的客观物理属性（电商数据）与社区主观共识（社区、商品评论）的双通道Cot推理电商搜索相关性评估范式，解决潮流电商场景下模糊意图的精准匹配与结果质量把控难题。职位要求：1、基于AI建设下一代搜索引擎，并服务于AI Agents，包括全网搜索、视频搜索、商品搜索、本地搜索、图片搜索、视觉搜索、结构化检索等；2、基于LLM/VLM大幅突破搜索排序、召回、内容理解、个性化等任务，解决多语言、难语义、长文本等核心挑战。 职位要求 1、2028届及以后毕业，本科及以上学历在读，计算机、人工智能等相关专业优先；2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握C++或Python；3、熟悉深度学习算法，有一定的算法应用经验和出色的技术判断能力；4、出色的数据和问题分析能力，对新问题能够独立探索解决方案；5、加分项：有ACM/ICPC等比赛获奖、在顶会发表相关论文、有顶级开源项目经验等。本项目为得物研究型实习生项目。该项目岗位最低实习时长为6个月，岗位非纯业务开发岗位，主要目的为发表顶级期刊。 投递...
交易多模态大模型 上海 实习 技术类 研究型实习生项目 职位描述 项目描述：商品理解体系下融合推理的隐式建模。岗位要求：探索多模态大模型技术在大规模电商场景下的深度融合，包括并不限于：1、电商多模态统一表征：构建面向海量商品的超大规模预训练模型（VLM），解决多模态语义对齐、细粒度特征提取及跨模态检索难题。2、多模态驱动的商业决策：将多模态感知能力深度注入拓供全链路，实现从“看图片/文字”到“理解意图”的决策升级。3、负责多模态底层技术创新：针对电商复杂场景，优化OCR、商品检测、度量学习及跨模态搜索等经典任务。4、围绕大模型商品理解、识别、推理、反思等能力，构建高质量标注与迭代数据pipeline，支撑COT、RL、RAG、Agent等技术方案落地，提升复杂场景下商品多模态理解效果。 职位要求 1、2028届及以后毕业的在校大学生，硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学/统计学相关专业；2、熟悉多模态大模型、CV、NLP、机器学习算法；3、有计算机视觉、数据挖掘、机器学习、强化学习、信息检索、自然语言理解、推荐系统、计算广告学及算法博弈论相关领域研究和实践经验，在以上领域的国际会议(NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、ACMMM、SIGKDD、ACL、WSDM等)发表过论文者优先；4、实习期要求在6个月及以上，能保证稳定实习时间。本项目为得物研究型实习生项目。该项目岗位最低实习时长为6个月，岗位非纯业务开发岗位，主要目的为发表顶级期刊。 投递...
多场景生成式大模型（交易） 杭州 实习 技术类 研究型实习生项目 职位描述 项目描述：通过跨场景对齐和适配机制，在统一端到端生成式框架基础上，实现Query Suggestion的U2Q和Q2Q场景的联合建模职位要求：1、下一代搜索问答Agent构建1）设计基于LLM的端到端智能问答系统，覆盖意图理解、查询改写、检索增强、多源信息融合与高质量答案生成；2）探索Deep Research能力，解决复杂问题、多轮对话与跨文档推理场景；2、模型能力演进与前沿探索1）推动Reasoning能力落地（CoT/多步推理/自我反思与验证），提升复杂问题求解能力；2）探索RL Scaling、多目标优化等前沿方向，持续提升模型智能上限；3）构建Agentic能力，打造具备自主决策能力的智能系统；3、高价值场景落地如电商/本地生活等1）打造从“信息获取→理解→决策”的一体化体验（如商品对比、导购推荐、生活服务决策）；2）融合结构化数据与实时信息，实现多模态、多源知识协同推理；4、评测体系与工程闭环建设1）构建覆盖真实性、时效性、权威性、相关性与用户体验的评测体系；2）打通数据-模型-系统优化闭环，持续提升效果与工程效率。 职位要求 1、2028届及以后毕业，本科及以上学历在读，计算机相关专业优先；2、熟悉PyTorch/TensorFlow等框架，对大规模语言模型（如GPT、LLaMA等）训练与优化经验；3、熟悉检索增强生成（RAG）、Agent架构、搜索算法（如倒排索引、语义检索）等技术或熟悉Prompt Engineering、微调对齐技术，对搜索场景的Query理解与结果生成有深入理解；4、熟悉Search Agent任务，包括RL数据/训练策略优化，Reward Model设计、工具调用、Reasoning能力优化等；5、加分项：在ACL/EMNLP/NeurIPS等顶会发表LLM或搜索相关论文；有开源项目（如LangChain、AutoGPT）贡献或独立AI Agent开发经验；熟悉多模态模型（如GPT-4V）或强化学习者优先。本项目为得物研究型实习生项目。该项目岗位最低实习时长为6个月，岗位非纯业务开发岗位，主要目的为发表顶级期刊。 投递...
数据合成算法工程师 上海 工程类 硕士及以上 职位描述 1.数据合成算法研发◦负责设计并实现图像、视频、文本、语音、3D点云等多模态数据合成算法；◦研发高质量数据生成技术，包括数据扩增、风格迁移、图像生成、文本生成等；◦探索AIGC（如文生图、文生视频、3D资产生成）在训练数据合成中的应用。2.前沿领域数据支撑◦具身智能方向：支撑机器人、自动驾驶、虚拟Agent等场景的数据清洗与合成，包括视觉-语言-动作（VLA）数据、机械臂操作序列、仿真环境数据等；◦科学智能方向：支撑AI for Science场景的结构化数据处理，如分子性质预测、基因序列、科学文献等多模态科学数据的清洗与质量评估；◦智能体（Agent）方向：支撑多模态Agent的训练数据构建，包括多轮对话交互、工具调用、任务规划、长程推理等数据的设计与合成。3.数据质量与评估◦构建数据质量自动评估与筛选算法◦研究合成数据的分布优化与多样性提升方法◦设计数据有效性验证方案4.数据处理与工程化◦设计高效的数据处理流水线，支持大规模训练数据的快速构建◦优化数据合成算法性能，提升数据生成效率◦参与数据闭环系统建设，实现数据驱动的模型迭代5.前沿技术探索◦跟踪具身智能、科学智能、Agent等领域的最新研究成果◦探索合成数据（Synthetic Data）在前沿模型训练中的最佳实践 职位要求 学历要求：•熟练掌握Python/C++，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架•具备数据处理与分析能力，熟悉NumPy、Pandas等工具素质要求：•良好的问题分析与解决能力，能够独立开展算法研发工作•较强的学习能力和自驱力，对新技术有好奇心•具备良好的团队协作与跨方向沟通能力•有顶会论文、开源项目经验者优先加分项（满足其一）：•有Diffusion Model、GAN、VAE等生成模型的研究或工程经验•有具身智能相关经验（机器人数据、仿真环境、VLA模型等）•有科学智能相关经验（分子设计、蛋白结构、科学文献处理等）•有Agent相关经验（对话系统、工具学习、ReAct/CoT等推理框架）•熟悉数据扩增技术（如albumentations、torchvision transforms）•了解主动学习、半监督学习、小样本学习 职位信息 部门： 数字基础设施部 投递...
【算法】多模态/大模型算法专家（杭州） 杭州 全职 研发 - 算法 技术类 职位描述 1，负责计算机视觉、多模态大模型、AI Agent等相关技术在得物业务场景技术探索&落地；2，包括但不限于如下方向：图像检索、内容理解&审核、异常检测、多模态&大语言模型、结构化OCR、3D视觉等；3，跟踪学术界和业界最新进展，并且能够快速在实际业务场景进行论证；4，挖掘发现公司潜在业务需求，推动业务落地； 职位要求 1. 计算机科学、机器学习、人工智能相关专业，硕士及以上学历；2. 熟悉主流的计算机视觉算法、LLM、VLM等模型，掌握大模型的SFT、CoT、RAG、RL等技术，能够结合业务需求进行模型的选型和优化，有实际项目落地经验优先；3. 熟悉Agentic AI的工具调用、大模型协同、ReAct/CoT框架的自主决策机制等相关技术；4. 良好的团队合作精神，较强的沟通能力和学习能力，端到端推动项目在业务侧落地。 投递...
大模型算法工程师（B端）- 懂车帝 北京 社招 全职 职位 ID：A256528 职位描述 1、负责大语言模型（LLM）及智能体（Agent）在汽车垂类场景的端到端落地，覆盖AI销售、智能问答、购车决策助手、自动化内容创作等核心产品功能；2、构建基于 工具调用（Tool Learning / Function Calling） 的智能体系统，实现多步骤任务规划、外部API调用与动态执行能力；3、探索并应用 思维链（Chain-of-Thought, CoT）、自我反思（Self-Refine）、任务分解与自主规划（Autonomous Planning） 等机制，提升模型在复杂购车咨询、对比分析、故障诊断等高阶推理任务中的表现；4、参与LLM强化学习优化链路建设，包括偏好数据构建、奖励模型（RM）训练、DPO/RLHF 策略迭代，持续提升生成内容的相关性、准确性与用户体验；5、针对海量汽车文章、评测视频脚本、用户评论等多源异构数据，开展深度语义挖掘，支撑热点事件抽取、情感倾向分析、车型知识图谱构建等基础能力建设；6、设计并维护可复用的NLP与Agent基础组件，如领域适配的摘要生成、细粒度情感识别、结构化信息抽取、RAG增强检索等；7、与产品、工程、业务团队紧密协作，推动算法模型从实验到上线的全链路工程化落地，并建立科学的效果评估与迭代机制；8、跟踪AIGC、智能体、强化学习等前沿方向，结合懂车帝业务特点开展技术预研与创新实验。 职位要求 1、计算机、人工智能、自动化、数学或相关专业，硕士及以上学历，1年以上NLP/大模型/智能体相关算法研发经验；2、扎实的机器学习理论基础，深入理解Transformer架构及主流大模型（如LLaMA、Qwen、DeepSeek、GPT系列）的训练与推理机制；3、具备完整的LLM应用落地经验，熟悉 Prompt Engineering、SFT、DPO、RLHF 等技术路径，并有实际项目验证效果；4、对智能体（Agent）技术栈有实践积累，包括但不限于： - 基于CoT的任务分解与推理 - 多工具调用（Function Calling）与执行反馈闭环 - 自主规划（Planning）与状态记忆（Memory）机制 - 基于用户行为或模拟反馈的策略优化方法5、熟练掌握Python，具备良好的工程实现与系统设计能力，了解服务端部署、模型监控与AB测试流程；6、精通PyTorch/TensorFlow等框架，了解分布式训练、推理加速（vLLM/TensorRT-LLM等）、模型量化等优化技术；7、具备优秀的逻辑思维、业务抽象能力与跨团队协作意识，能将复杂用户需求转化为可量化的技术方案；8、加分项（优先考虑）-有垂直领域（汽车、电商等）智能体或强化学习落地经验；-在ICLR、NeurIPS、ICML、ACL、EMNLP等顶会发表过LLM、Agent或RL相关论文；-熟悉多智能体协作、环境建模（World Model）或约束强化学习（Constrained RL）；-参与过开源Agent框架（如LangChain、LlamaIndex、AutoGen）的二次开发或优化；-具备大模型评估体系设计经验，尤其在事实一致性、工具调用准确率、任务完成率等维度有方法论沉淀。 投递...
机器人实验室-机器人具身智能算法工程师实习生 北京 校招 实习 算法类 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...
Our world is transforming, and PTC is leading the way.Our software brings the physical and digital worlds together, enabling companies to improve operations, create better products, and empower people in all aspects of their business. Our
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...
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...
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
智能座舱-生态应用与服务产品经理 上海 社招 全职 产品 本科及以上 7-10 年 职位描述 作为座舱生态合作应用和服务的产品Owner，你将负责定义蔚来和生态服务商的应用和服务的体验。探索下一代“具身智能”座舱 Agent 的演进。你不仅需要完成常规的座舱应用和服务的接入管理工作，还需要持续创新探索AI语音自然语言交互的机会，管理对话交互、生态合作，深入 AI 工程化底层，构建具备记忆（Memory）、自主规划（Planning）与工具调用（Action）能力的智能体，实现向“自主全能伙伴”的跨越。负责智能座舱应用生态中 AI Agent 能力的产品设计与落地，围绕用户出行与车内场景，连接广泛的生态力量，构建具备具有自主性、闭环行动力的座舱智能体。你将与生态合作伙伴、算法、座舱软件、车机 OS、UX 等团队紧密协作，推动座舱从“指令式交互”升级为“任务驱动 / 协作式 Agent 体验”。岗位职责：- 负责智能座舱 APP、AI Agent 产品定义设计与持续迭代，对结果负责； - 主导基于大模型（LLM/VLM）的认知中枢设计，协同算法团队优化 Prompt 工程、微调策略，解决座舱场景下的指令幻觉。- 端云协同与架构优化：规划端云协同（Hybrid AI）路径，在 SA8295等平台上实现模型量化与推理加速，确保 TTFT (首字响应时间)
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
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