大模型算法工程师（LLM）-校招【27届】 北京 AI车青年 职位 ID：A214507 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、智能客服等公司级核心产品功能；2. 构建基于 智能体协作（Tools/Skills/Handoffs） 的智能体系统，实现多步骤任务规划能力；3. 探索并应用 思维链（Chain-of-Thought, CoT）、自我反思（Reflection）等机制，提升模型在复杂购车咨询、对比分析、金融贷款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、可验证奖励强化学习（RLVR）；5. 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； 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；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 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；加分项（优先考虑）1. 有垂直领域（汽车、电商、客服等）智能体或强化学习落地经验；2. 在ICLR、NeurIPS、ICML、ACL、EMNLP等顶会发表过LLM、Agent或RL相关论文；3. 熟悉多智能体协作（handoffs architecture）、可验证奖励强化学习（RLVR）；4. 参与过开源Agent框架（如LangChain、LlamaIndex、AutoGen）的二次开发或优化；5. 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...
机器人专项-世界模型方向 深圳、北京 社招 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 岗位职责：1.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。 职位要求 职位要求：1.硕士及以上学历，计算机、电子、数学等相关专业；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/IOI、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。 投递...