AIGC导演实习生（视觉方向） 北京 校招 实习 内容制作 - 导演 日常实习生招聘 职位 ID：A169763 职位描述 -协助AIGC导演完成项目的视觉风格探索与美术方向执行，参与角色设计、场景构建、色彩氛围、关键帧绘制等视觉环节的AI辅助创作；-运用Stable Diffusion、Midjourney、ComfyUI等AIGC工具进行概念图、风格参考、视觉素材的生成与迭代，协助建立风格控制与角色一致性方案；-参与AI视觉生产流程的搭建与优化，协助整理模型训练、LoRA微调、提示词模板等视觉资产，提升美术环节的生成效率与质量稳定性；-配合导演、美术、技术团队完成视觉创意与故事表达、角色塑造、情绪氛围的协同落地，确保视觉呈现符合项目要求；-参与视觉素材的整理、归档与版本管理，协助完成项目美术资产的规范化沉淀。 职位要求 -动画、数字媒体、影视、美术、设计等相关专业在读本科或研究生，具备扎实的美术基础与审美能力，对构图、色彩、光影、造型有基本认知；-熟悉主流AIGC视觉工具，有实际作品产出经验，了解提示词工程、ControlNet应用或LoRA训练者优先；-对动画、影视、游戏等数字内容领域有浓厚兴趣，关注视觉趋势与AIGC技术发展，具备快速学习与主动探索能力；-具备良好的沟通协作能力与责任心，能够在快节奏项目中高效执行任务。注：投递时请上传AI短片作品，若为小组共创，请在描述中注明本人负责的环节与部分。请勿上传非AI辅助创作作品，请勿上传非AI辅助创作作品，请勿上传非AI辅助创作作品。 投递...
提前批-AI 业务应用工程师 北京 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：A220706 职位描述 理解智能辅助驾驶业务应用场景，设计和开发 AI Agent 在业务场景中进行落地包含不限于： 支持ad通用能力的ai提效业务场景，数据闭环提效场景，模型训练场景，实车issue闭环 职位要求 学历：本科及以上学历，2027届应届毕业生，计算机、人工智能、软件工程、大数据、自动化等相关专业。编程：熟练使用至少一种编程语言，了解基础语法、数据结构， 有实习项目经验优先。基础：了解大模型基础概念，了解Prompt、RAG、AI Agent基本原理，有相关课程设计、课设、毕设优先。加分项：蒸馏过模型的实践经验、熟悉微调、LoRA、向量检索、多模态等相关技术。AIGC竞赛、科创比赛、开源项目贡献经历。 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
AVEVA is a global leader in industrial software. Our cutting-edge solutions are used by thousands of enterprises to deliver the essentials of life – such as energy, infrastructure, chemicals and minerals – safely, efficiently and more
大模型算法实习生 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 大模型训练与优化： - 参与大规模语言模型（LLM）的预训练、微调、对齐（Alignment）及性能优化（如SFT、DPO、RLHF等）。 2. 应用场景落地： - 结合业务需求（如对话系统、内容生成、ChatBI、Agent），熟练运用不同训练方法解决实际问题， 有实际项目经验者优先。3. 前沿技术研究： - 跟踪大模型领域最新论文（如Transformer架构改进、多模态融合、Agent技术等），复现并验证创新点。 4. 经验总结： - 协助撰写技术文档、报告 职位要求 必需项： 1. 技术基础： - 熟悉Python和主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）。 - 掌握NLP基础知识（如Transformer/BERT/GPT等模型原理）。 2. 经验要求： -
大模型应用算法工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 【大模型应用算法工程师】—— 驱动生产力变革的AGI探索者我们正在寻找一位对大模型技术充满热忱、追求极致的应用算法工程师，与我们共同探索大模型在生产力场景的无限可能，驱动下一代智能应用的诞生。你将有机会：主导大模型全生命周期技术攻坚：深度参与并大模型微调（SFT/LoRA等）、对齐优化（DPO/RLHF等）全流程，以极致技术追求，不断突破模型性能、效率与鲁棒性的边界，攻克训练与推理中的核心技术瓶颈。定义下一代生产力应用算法范式：独立设计并推动大模型在对话系统、内容生成、智能Agent、端侧多模态等前沿生产力场景的算法方案落地，持续优化准确率、生成质量等核心指标，打造用户极致体验。引领技术前沿探索与创新：敏锐洞察并持续跟踪NLP/LLM领域顶会动态及开源进展，主导Transformer架构改进、多模态融合、AI Agent等前沿技术的探索与预研，将最前沿的技术转化为产品创新的核心驱动力。驱动技术价值规模化实现：与产品、工程等团队高效协同，清晰输出技术方案与实施路径，推动大模型产品从原型验证到规模化商用的全流程落地，实现技术价值的最大化。 职位要求 我们期望你具备：必需项：硬核编程与框架驾驭能力：精通Python，熟练掌握PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，并具备框架底层调优（如算子优化、分布式配置优化）的实战经验。深厚的NLP与LLM理论功底：拥有扎实的自然语言处理基础，深入理解Transformer及主流LLM（如GPT、BERT等）的原理与细节，具备出色的模型设计与优化能力。丰富的大模型研发与落地经验：3年以上大模型研发经验，作为核心成员主导过至少1个完整的大模型从研发到落地的项目，熟悉其中的关键挑战与解决方案。卓越的技术攻坚与问题拆解能力：具备复杂技术问题的系统性拆解能力，能够快速定位并有效解决模型训练、调优或落地过程中的各类瓶颈与难题。出色的跨团队沟通与协同能力：拥有优秀的跨团队沟通技巧，能够清晰、准确地传递技术方案与进展，有效推动多方协同，确保项目高效落地。加分项（若你拥有以下特质，将更具优势）：学术影响力或开源贡献：在NLP/LLM相关顶会（如ACL, EMNLP, NeurIPS, ICML等）发表过高质量论文，或为LLaMA、Alpaca等知名开源项目做出过核心贡献。大规模分布式训练实战：具备DeepSpeed、FSDP等分布式训练框架的大规模实践经验，熟悉千亿级参数模型的训练策略与优化技巧。跨模态或Agent架构经验：拥有跨模态大模型（如视觉-语言模型）或AI Agent（如LangChain等）的架构设计与实际落地经验。如果你对技术有极致追求，渴望将前沿大模型技术转化为改变生产力的实际应用，并乐于在充满挑战与机遇的环境中快速成长，那么我们期待你的加入，一同用技术创造未来！ 投递...
AI产品技术负责人（大模型C端娱乐产品） 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 我们正在打造一个能与人共情、共创、共同成长的多模态世界，让 AI 从工具进化为有情感、有温度的伙伴。在这里，AI 不仅能理解文字、图像与声音，更能感知情绪与愿望。你将与算法、工程、内容团队并肩，探索如何打造最具“活人感”的C端产品。你将负责什么（Responsibilities）1. 从模型到体验的“架构师”• 负责多模态（视频/语音/文本）能力的落地。你需要深入理解模型边界，不仅仅是提需求，更要能给出技术可行的应用方案。• 亲手设计并验证 AI 工作流和Agent。在研发投入资源前，你需要通过 MVP 验证核心玩法的可行性。2. 效果调优的“翻译官”• 建立连接“算法指标”与“用户体验”的评测体系。你不仅要看数据，更要能从 Badcase 中拆解出是 Prompt 问题、模型微调问题还是推理逻辑问题。• 在性能与效果之间寻找平衡，打磨出最具“活人感”的交互体验。3. 技术前沿的“探路者”• 紧盯 HuggingFace/arXiv 等多模态模型发展前沿动态。• 具备快速上手新模型的能力，能判断一个新 Paper 是“只有 Demo 好看”还是“具备工程落地价值”。4.
算法实习生 北京 校招 实习 算法类 职位描述 1. 负责提升智驾场景训练数据的自动标注能力；2. 负责视觉语言模型（VLM/VLA）的后训练调优，持续提升模型的感知与推理性能；3. 紧密对接智驾应用需求，协助推动关键技术落地，实现模型效果与系统性能的双重提升；4. 探索多模态融合/基座模型/思维链（CoT/CoC）等在智驾领域中的创新应用，提升复杂场景下的模型推理能力和边界； 职位要求 1. 教育背景：计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域在读硕士或博士生2. 能力：· 扎实的计算机基础和人工智能基础，熟悉Transformer/ViT/LLaVA/Qwen-VL等常见模型架构· 熟悉lora/SFT/RL等后训练技术· 具备较强编程能力，熟练使用Python语言和PyTorch深度学习框架· 能及时同步工作进展· 具备良好的团队协作和沟通能力· 有VLM/VLA视觉大模型微调和技术创新经验者优先 投递...
26届校招-推理Infra工程师 北京 正式 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 参与大模型推理框架的设计与开发：协助团队进行支撑大语言模型、图像生成等复杂模型推理的高性能框架研发，推动算法到产品落地的全链路优化，确保推理的高效性、稳定性和低延迟。2. 性能优化与调优：在资深工程师指导下，参与优化内存管理、计算资源分配与调度策略，提升模型推理速度和资源利用率。学习并使用性能分析工具（如Nvidia Nsight）进行瓶颈定位和优化。3. 模型推理加速技术探索：学习并应用业界前沿的推理优化技术，KV Cache优化、模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning），跨机分布式推理优化等。 职位要求 1. 基础技能： - 熟练掌握 C++ 和 Python 编程语言，具备扎实的数据结构、算法和操作系统基础。 - 熟悉至少一种主流的深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow），了解其基本实现原理。 - 了解GPU编程（如 CUDA）或并行计算，有相关的课程项目或实验经验。2. 专业知识： - 对 Transformer 架构及主流大模型（如GPT、Llama、Qwen等）的推理特性有基本理解。 -
26届校招-训练Infra工程师 北京 正式 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 参与训练框架研发与优化：协助团队进行大规模分布式训练框架的设计、实现与维护，支持复杂AI模型（如大语言模型、多模态模型）的高效训练。2. 性能调优与效率提升：在导师指导下，优化训练过程中的内存管理、计算资源调度和分布式通信效率，提升训练速度和资源利用率。3. 集成与适配先进技术：学习并应用业界前沿的训练加速技术（offload、动态分布式并行/流水线排布），确保框架的先进性和竞争力。4. 支持算法研发与交付：与算法工程师紧密配合，提高训练效率，降低研发成本，提升交付能力。 职位要求 1. 基础技能： - 熟练掌握 Python 和 C++ 编程语言，具备扎实的数据结构、算法和操作系统基础。 - 熟悉至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow），了解其基本实现原理和机制。 - 了解GPU编程（如 CUDA）或并行计算，有相关的课程项目或实验经验。2. 专业知识： - 对 Transformer 架构及主流大模型（如GPT、Llama等）的训练特性有基本理解。 - 了解分布式训练的基本原理（如数据并行、模型并行、流水并行）和常见挑战。3.
大模型算法工程师（校招） 北京 正式 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 大模型训练与优化： - 参与大规模语言模型（LLM）的预训练、微调、对齐（Alignment）及性能优化（如SFT、DPO、RLHF等）。 2. 应用场景落地： - 结合业务需求（如对话系统、内容生成、ChatBI、Agent），熟练运用不同训练方法解决实际问题， 有实际项目经验者优先。3. 前沿技术研究： - 跟踪大模型领域最新论文（如Transformer架构改进、多模态融合、Agent技术等），复现并验证创新点。 4. 经验总结： - 协助撰写技术文档、报告 职位要求 必需项： 1. 技术基础： - 熟悉Python和主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）。 - 掌握NLP基础知识（如Transformer/BERT/GPT等模型原理）。 2. 经验要求： -
自动驾驶多模态大模型算法研发实习生 北京 校招 实习 软件研发类 职位描述 1. 参与研发前沿大语言模型、多模态大模型、文生3D方向等相关前沿算法，发表国际顶级论文、申请专利2. 深入调研和关注LLM/VLM/AIGC等方向的前沿技术，重点关注大语言模型和多模态模型Evaluation/SFT/Agent/数据合成技术等相关方向3. 负责多模态理解&3D生成式等算法，如 LLava、GPT、Otter、StabelDiffusion等系列，包括但不限于图像-文本的多模态对话、多模态标签生成、VQA、多模态任务解析、触发、图像数据编辑及生成等。 职位要求 1. 2025届硕士及以上学历在读，人工智能、计算机、自动化、数学相关专业优先；2. 有扩散模型、GAN、ControlNet、LoRA、P-Tuning、NeRF等生成模型使用经验者优先；3. 熟悉多模态 CLIP 等transformer跨模态表征模型，熟悉 LLaVA、GPT-like、Otter、Sora 等前沿多模态大模型原理和训练，了解 LMM 训练中的数据制作、性能调优及评测等环节者优先；4. 有一作顶级会议和期刊文章，有开源项目经验，或在多模态、计算机视觉或机器学习领域的比赛中获得过优异成绩者优先；5. 一周4-5天，且持续6个月以上，有良好的英文读写能力和扎实的数学基础；责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力； 投递...
多模态大模型算法实习生-2027届 北京 校招 实习 算法类 职位描述 1. 提升自动驾驶场景中训练数据的自动化标注能力，协助完成数据闭环；2. 负责视觉语言模型（VLM / VLA）的后训练调优（涵盖小规模与大规模阶段），持续增强模型在自动驾驶场景中的感知与推理能力；3. 探索多模态融合、基座模型、思维链（CoT / CoC）等前沿技术在自动驾驶领域的创新应用，提升复杂场景下的模型推理能力与泛化边界；4. 深度对接自动驾驶业务需求，推动关键技术落地，协同实现模型效果与系统性能的双重提升；5. 从业务实际问题出发，参与解决方案的探索与预研，推动技术持续演进与落地。 职位要求 1. 教育背景 a. 计算机科学与技术、人工智能、机器学习或相关专业，在读硕士或博士研究生。2. 专业技能 a. 具备扎实的计算机与人工智能基础，熟悉 Transformer、ViT、LLaVA、Qwen-VL、InternVL、MiMo-V2-Omni 等常见模型架构； b. 熟悉 LoRA、SFT、RL 等主流后训练技术； c. 编程能力强，熟练掌握 Python，熟悉 PyTorch 及相关大模型训练框架（如 ms-swift、DeepSpeed、Megatron 等）。3.
自动驾驶多模态大模型实习生-2027届 北京 校招 实习 算法类 职位描述 VLM基座模型研发与迭代：参与自动驾驶场景下VLM/VLA模型的预训练、指令微调（SFT）、RL优化，提升模型在物理世界理解、空间推理、驾驶决策等任务上的表现。 职位要求 1. 计算机、人工智能、自动化等相关专业在读硕士或博士研究生；2. 扎实的深度学习基础，熟悉Transformer等主流架构，理解VLM/LLM基本原理；3. 熟练掌握Python及PyTorch框架；4. 有VLM/LLM微调经验（LoRA、SFT、RLHF等）或大规模模型训练实践经验者优先。5. 具备AI Coding能力，能高效利用AI辅助代码编写与调试。加分项1. 有VLM/VLA模型研究或复现经验，或参与过端到端自动驾驶项目（如UniAD、VAD）；2. 在CVPR、NeurIPS、ICCV、ECCV等顶会发表过多模态学习/自动驾驶相关论文；3. 了解自动驾驶感知任务（红绿灯识别、交通标志检测、目标检测等）。 投递...
大语言模型应用工程师 北京 全职 职位描述 1. 负责大语言模型（LLM）的应用开发、性能优化与落地实施，根据具体业务场景设计并实施高效、可落地的 AI 解决方案；2. 参与模型的微调（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）、推理加速、评估监控及上线部署，提升模型在垂直领域中的表现力与稳定性；3. 开发基于大语言模型的创新产品研发，如智能问答系统、企业知识库、智能检索系统等落地应用；4. 跟进并研究模型技术前沿（如 LangChain、RAG、LoRA、MCP 等），与技术团队协同将原型技术转化为可规模化部署的应用。 职位要求 1. 学历与经验 - 计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业本科及以上学历 - 至少 1 年以上大模型相关应用开发经验，有实际项目落地或开源贡献优先2. 技术能力 - 熟练使用 Python，具备良好的代码风格与开发习惯； - 熟悉主流深度学习框架（如 PyTorch/TensorFlow），理解 Transformer 等基础模型结构； - 熟悉大模型的微调手段（如 SFT、LoRA）及部署流程，了解模型量化、压缩和性能优化方法； - 掌握常见大模型应用开发技术，包括知识增强生成（RAG）、向量数据库（如 Faiss、Milvus
AIGC图像生成算法工程师 Beijing Full-time R&D - Algorithm Responsibilities - 基于业务目标与产品需求，负责团队图像生成/编辑模型与端到端多模态统一模型的训练迭代与落地，包括但不限于 SFT、偏好对齐 / RL（RLHF / DPO / GRPO 等）。- 负责端到端多模态原生统一模型（理解 + 生成一体）的训练与工程化：图文交错序列建模、统一 token 空间、理解–生成联合训练、原生长上下文与长程一致性的实现与优化。- 负责训练数据全流程建设：数据收集与清洗、质量评估、去重与过滤、难例挖掘、数据配比与版本管理，构建可持续迭代的数据体系与规范。- 负责训练管线与工程化建设：分布式训练（DeepSpeed/FSDP 等）、显存/吞吐优化、checkpoint 管理、训练监控与故障排查，持续提升训练效率与稳定性。- 设计并实现图像/多模态生成质量评估体系：自动指标（CLIP/美学/一致性/可控性/长程一致等）+ 人工评测流程，建立「评测→诊断→迭代」的闭环。- 跟进前沿论文与开源生态（Diffusers/ComfyUI/SD 系列、DiT/Flow Matching，以及自回归多模态、图文交错生成、统一理解-生成模型、长上下文推理/serving），结合业务场景完成复现、改进、实验对比与 A/B 验证。- 跨团队协作（产品/工程/运营），将模型能力沉淀为可复用的训练策略、数据策略与最佳实践文档，推动生产化交付。 Qualifications -
About A1 There are over 5 billion users using basic applications today such email, notes, tasks that are not AI-native. Our mission is to build a proactive smart assistant for everyday users to bring intelligence to
About A1 There are over 5 billion users using basic applications today such email, notes, tasks that are not AI-native. Our mission is to build a proactive smart assistant for everyday users to bring intelligence to
大模型算法工程师-交付方向 北京 社招 全职 技术 职位 ID：A221365 职位描述 1. 负责大模型及智能体产品在政企等行业客户的项目交付，完成需求分析、方案适配、功能开发、部署上线及效果优化；2. 基于 Agent 框架完成智能体应用开发，包括 RAG、Prompt Engineering、Tool Calling、Workflow 编排、多轮对话等能力建设，满足不同业务场景需求；3. 负责大模型推理部署、模型微调及国产化平台适配，持续优化模型性能、推理效率及系统稳定性；4. 参与客户现场技术支持、问题排查及方案迭代，推动项目高质量交付，并沉淀标准化交付能力；5. 与产品、研发、解决方案团队协同推进项目落地，能够承担项目技术负责人角色，指导外包团队完成开发及交付。 职位要求 1. 计算机、人工智能或相关专业本科及以上学历，具备 2 年以上大模型或智能体相关工作经验；2. 熟练掌握 Python，了解 Java、C++ 等至少一种开发语言，具备良好的工程开发能力；3. 熟悉主流 Agent/RAG 开发框架（如 LangGraph、LangChain、LlamaIndex、AutoGen 等），具备完整智能体项目开发或交付经验；4. 熟悉 RAG、Prompt