MiMo算法研究员-预训练 北京 社招 全职 职位 ID：A180229 职位描述 我们在做什么？核心预训练（Core Pre-training）我们不仅是在训练模型，更是在探索智能的本质边界。我们致力于从零构建下一代通用的智能基座：1. Backbone & Architecture - 下一代基座：Model size scaling & context length scaling - 原生多模态：设计文本、视觉、音频原生融合的统一架构，实现端到端的物理世界感知与推理。 - Co-design：坚持 Algorithm-Infra Co-design，结合底层硬件特性（Kernel/拓扑）设计架构，突破训练与推理的效率瓶颈。2. Data - 真实数据 scaling：建设超大规模多模态数据发掘、采集、清洗与配比流水线，覆盖所有人类已有数据。 - 合成数据 scaling：攻克高质量合成数据的生成与验证难题，解决数据稀缺性，提升数据知识密度、推理密度、推理长度。3. Optimization - 极致收敛：研发适应万卡集群、超大 Batch
NLP / LLM 应用工程师 北京 社招 全职 职位 ID：A99270 职位描述 1.负责Agent大模型能力层建设，包括Prompt工程体系设计、RAG检索增强生成、上下文工程优化。2.搭建企业知识库的Embedding Pipeline，实现高质量语义检索。3.设计和优化Agent的意图识别、对话管理、知识问答等核心NLP能力。4.负责Agent评测体系落地：构建评测数据集（Golden Dataset）、设计评测指标（Faithfulness、Answer Relevancy、Context Precision等），实现自动化评测流水线。5.探索多模型路由策略（国内外大模型混合调用），平衡效果与成本。 职位要求 1.本科及以上学历，2年以上LLM应用开发经验，重落地非纯研究。2. 精通Python，有真实LLM应用上线经验（非Demo级别）。3.熟悉RAG、Embedding、向量检索全链路，有向量数据库使用经验（Milvus/Chroma/Pinecone）。4.有Agent/RAG评测经验：熟悉RAGAS、DeepEval、TruLens、PromptFoo中至少一种评测框架。5.熟悉LangChain/LlamaIndex/LangGraph等LLM应用开发框架。6.熟悉主流大模型API（OpenAI、Anthropic、通义千问、文心等）。7. 对生成质量和推理成本敏感，能系统化评估与优化模型效果。8.了解Genspark搜索Agent的RAG架构、Manus的多步推理评测方法者加分。 投递...
AI Agent 架构师 / Tech Lead 北京 社招 全职 职位 ID：A250222 职位描述 - 主导企业AI Agent系统整体技术架构设计，覆盖Agent Runtime、Memory、Skills、MCP协议、Harness安全层等核心模块- 制定技术选型方案，评估并整合OpenClaw、Manus等新一代Agent框架，同时兼容LangChain/LangGraph等成熟框架的已有能力- 设计Agent Loop执行引擎、多通道Gateway、任务队列调度机制，确保系统可扩展性与稳定性- 规划Agent安全架构（OpenClaw/NanoClaw/IronClaw三层模型），确保企业数据安全合规- 建立Agent评测体系，定义评测维度（任务完成率、推理准确性、工具调用成功率、幻觉率等），推动持续质量改进- 带领Agent开发团队，制定技术规范，主导架构评审，持续跟踪行业前沿 职位要求 - 本科及以上学历，计算机/AI相关专业，5年以上后端架构或AI系统开发经验- 深入理解AI Agent架构，熟悉OpenClaw核心机制- 扎实的传统Agent框架经验：精通LangChain、LangGraph、CrewAI、AutoGen中至少两种，有多Agent协作/Workflow编排的生产级落地经验- 熟悉MCP（Model Context Protocol）协议，有MCP Server端设计与开发经验- 有Agent评测体系搭建经验，熟悉RAGAS、DeepEval、PromptFoo、AgentBench等评测框架或基准- 精通Python，熟悉分布式系统设计、微服务架构- 熟悉主流LLM API（OpenAI、Anthropic、通义千问等），了解模型路由与Failover策略- 有Manus、Genspark、OpenClaw等新一代Agent平台的使用或集成经验者优先
Agent Memory & Skills 专项工程师 北京 社招 全职 职位 ID：A13866 职位描述 1.负责Agent记忆系统的设计与开发，包括短期对话记忆、长期记忆持久化（MEMORY.md）、Context Repository管理。2.开发和维护Agent Skills技能模块，设计标准化的技能定义、注册与编排机制。3.实现Agent Heartbeat自主调度逻辑，支持Agent主动触发与周期性任务执行。4.优化记忆检索策略与上下文压缩方案，提升Memory命中率与上下文关联性。5.基于LangGraph的State管理机制设计Agent状态持久化方案，实现跨会话的记忆延续。6.设计记忆模块的评测方案，构建Memory召回率、上下文相关性等评测数据集。 职位要求 1.本科及以上学历，3年以上AI系统或后端开发经验。2.深入理解Agent Memory机制，熟悉MemGPT/Letta等记忆管理框架。3. 熟悉OpenClaw的Memory模块、Skills模块、Heartbeat调度机制。4.有LangChain/LangGraph开发经验，熟悉LangGraph的Checkpointer、State持久化、Memory Store等机制。5.掌握Skill设计原则：描述优先、输入清晰、单一职责、可组合性。6.能清晰区分Skill与MCP的核心差异及各自适用场景。7. 熟悉向量数据库、图数据库在记忆存储中的应用。8.精通Python，有Context Repository或长期记忆系统开发经验者优先。 投递...
Electron 技术专家-MiMo 北京 社招 全职 职位 ID：A194946 职位描述 职位描述我们正在寻找一位熟悉 Electron 桌面端开发、AI Coding 的工程师，负责 Windows 与 macOS 端 Agent 应用的功能开发、架构设计与性能优化。你将参与桌面端 Agent 产品从架构设计、核心功能开发、跨平台适配、性能优化、稳定性建设到 CI/CD 发布体系的完整研发流程，帮助团队打造高性能、高稳定性、可持续迭代的桌面端 Agent 应用。岗位职责- 负责基于 Electron 的桌面端 Agent 应用开发，覆盖 Windows 与 macOS 平台。- 负责客户端核心功能设计与实现，包括窗口管理、本地文件访问、系统能力调用、后台任务执行、快捷键、系统托盘、自动更新等。- 参与
Java开发工程师 北京 社招 全职 职位 ID：A69726 职位描述 1.负责系统总体设计与核心代码开发：应用系统架构设计、开发框架搭建、开发规范制定2.负责优化现有产品架构，设计新的架构，解决现有技术架构的瓶颈，解决现有业务产品优化升级的技术问题等3.主导AI能力在业务场景中的落地集成，包括但不限于：大模型API对接、RAG检索增强生成、Agent工作流编排、Prompt工程优化4.设计并开发AI应用的工程化链路：模型调用层、向量检索层、缓存层、异步任务调度等5.持续优化AI推理链路的延迟、成本和效果，建立效果评估与监控体系 职位要求 1.大学本科及以上学历，5年以上Java后端开发经验2.精通java,对Spring、Spring MVC、MyBatis、SpringBoot、Dubbo了解其原理和实现机制，扎实的Java编程基础，熟悉常用设计模式、多线程、JVM，包括内存模型、类加载机制以及性能优化，具有系统设计、系统架构能力3.精通SQL，熟练使用MySql、Oracle等数据库，并具有一定的SQL优化能力；熟悉Memcached、Redis、MongoDB等常用NoSQL解决方案4.有AI应用落地经验，至少满足以下一项：-有大模型（GPT/Claude/通义千问等）API集成开发经验-有RAG系统搭建经验（向量数据库 + Embedding + 检索排序）-有Agent/工作流框架（LangChain、Dify、Coze等）的工程化落地经验5.能独立推动项目从0到1，具备较强的问题拆解和落地能力加分项1.具有大数据开发经验或精通数据库调优经验者优先2.有独立Agent开发并投入生产经验者优先3.有MCP（Model Context Protocol）或Function Calling相关开发经验4.有AI产品的效果评估体系搭建经验（准确率、召回率、用户满意度等） 投递...
大模型算法工程师（RAG方向） 上海 社招 全职 数字技术 硕士及以上 5-7 年 职位描述 1. RAG系统设计与优化： - 负责构建和优化基于Retrieval-Augmented Generation（RAG）的问答、对话、智能助手等系统； - 设计高效的检索+生成组合策略，提高响应质量、效率和稳定性； - 调研和实现业界前沿的RAG技术，包括 multi-hop RAG、hybrid search、retriever-generator 对齐训练等。2. 检索模块优化： - 构建或优化文档索引体系，设计embedding空间、向量召回、多模态检索等模块； - 评估并集成不同的Embedding模型（如BGE、GTE等）； - 提升文档重排序、context selection、chunking策略的效果和效率。3. 生成模块适配： - 优化大语言模型（如LLM）的生成能力与检索模块的配合； - 支持长上下文建模（如Retrieval Fusion、Long Context Window、Memory-Augmented
Snap Inc is a technology company. We believe the camera presents the greatest opportunity to improve the way people live and communicate. Snap contributes to human progress by empowering people to express themselves, live in the
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What’s in it for you? We offer a challenging position in an open and friendly environment where we help each other to develop and create value. Your work will have a true impact on Alfa Laval’s
Deadline for Applications July 18, 2026 Hardship Level (not applicable for home-based)E (most hardship) Family Type (not applicable for home-based) Non Family with Residential Location Staff Member / Affiliate Type UNOPS IICA1 Target Start Date 2026-08-01
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Introduction to the job Customer Technology Manager, to be based at Shanghai, takes charge of China mainstream market segments customers technology and business development activities. Role and responsibilities - Supports customers’ roadmap Enablement for future products