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By submitting your resume, you’re expressing interest in one of our 2027 Deep Learning & High-Performance Computing Engineer – New College Grad roles. We’ll review resumes on an ongoing basis, and a recruiter may reach out
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AI基础设施系统架构师 北京、上海 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位 ID：A258951 职位描述 岗位职责集群网络架构设计负责大规模计算集群（GPU集群/分布式存储/云原生集群）的网络顶层架构设计，包括Spine-Leaf架构、无损网络（Lossless Network）、东西向流量优化方案；针对AI训练/推理场景（A100/H100/H20集群），设计RDMA/RoCE v2或InfiniBand高性能网络方案，满足大模型训练的带宽和时延要求。网络方案规划与交付主导数据中心内部组网方案设计，包括网络拓扑规划、IP地址规划、VLAN/VXLAN划分、BGP/ECMP策略设计；输出详细网络实施方案（HLD/LLD）、设备选型清单（交换机/光模块/网卡）及布线方案（铜缆/光纤/AOC/DAC）。网络性能调优与可靠性保障优化集群网络吞吐、时延和PFC/ECN参数，解决incast、拥塞控制等高性能网络难题；设计网络冗余方案（MC-LAG、M-LAG、ECMP），确保集群网络99.99%可用性，制定故障自愈策略。跨域技术协同与服务器硬件、云原生（Kubernetes/CNI）、存储（Ceph/GPFS）团队协作，打通计算-网络-存储链路；支持业务团队（AI算法/大数据）完成集群网络需求分析，提供技术可行性评估和成本优化建议。技术标准化与自动化制定集群网络建设标准规范（SOP）、网络设备准入标准和验收标准；推动网络自动化（Ansible/Python/Netconf），实现网络配置批量下发和自动化巡检。 职位要求 任职要求学历与经验本科及以上学历，计算机、通信、网络工程等相关专业；5年以上数据中心网络或大规模集群网络设计经验，至少主导过2个千台级服务器规模集群的组网项目。技术能力（硬性要求）精通数据中心网络架构：深入理解Spine-Leaf、CLOS架构，熟悉BGP、OSPF、VXLAN、EVPN等协议；高性能网络经验：熟悉RDMA技术栈（RoCE v2/iWARP/InfiniBand），掌握PFC、ECN、QoS调优，有GPU集群（NVLink+网络）设计经验优先；设备与工程能力：熟悉华为、H3C、Cisco、Arista、Mellanox（NVIDIA）等主流交换机配置，了解DCI互联和光通信方案；故障排查能力：熟练使用抓包工具（Wireshark/tcpdump）、网络诊断工具，能快速定位网络抖动、丢包、拥塞等问题。软性素质具备优秀的方案撰写能力（PPT/Word/Visio），能向非技术背景管理层清晰汇报架构方案；具备项目管理能力，能协调厂商、施工队和内部团队按期交付；对AI智算、大模型训练场景有好奇心，能快速学习新技术（如CXL、DDC等新型网络架构）。 职位信息 部门： 计算平台研发 投递...
整车控制器系统需求工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 对标与需求定义：负责整车控制器平台及趋势的对标分析、功能部署定义及业务划分，以及原始需求、系统需求、软硬件需求的收集、编写、分析与评审；2. 跨维度需求拆解：从智能驾驶、车辆控制、AI 算法、芯片、服务器等多维度拆解系统级需求，制订专业且灵活的系统级解决方案，覆盖底层功能定义与分配、通讯、诊断、功能安全、信息安全、资源配置、车云协同等方向；3. 系统架构与方案设计：牵头或深度参与整车控制器平台的系统架构设计、技术选型与技术方案研究，并推动落地实施；能与技术团队进行深度技术讨论（不需要写代码，但要理解方案取舍），同时能向非技术方清晰阐述产品价值；4. 开发交付闭环：负责系统需求的设计、开发、测试及 Jira 问题全闭环，管理控制器平台产品开发全生命周期，在高迭代节奏中平衡「快速交付」与「工程质量」；5. 跨团队协同对齐：对接软件架构、硬件、软件、测试 Team，以专题形式快节奏对齐各专业认知，形成共识；负责产品系统需求的解释与澄清拉齐；6. 需求体系建设：建设和维护控制器平台产品需求体系，持续对软、硬件架构设计提出系统性约束与建议，推动迭代质量提升；7. AI 领军：感知前沿 AI 发展，利用 AI 打破现有约束、构建 AI 虚拟团队，基于 LLM 设计高鲁棒性的多 Agent系统，探索记忆管理与上下文优化规则，重构现有系统工作流程。 职位要求 1. 基础背景- 本科及以上学历，人工智能、计算机、电气工程、自动化、机电一体化、车辆工程、电子、软件工程等相关专业；- 3年以上汽车电子系统或AI
AI 平台高级 SRE 工程师 / DevOps 工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 负责理想汽车 AI 平台大规模 GPU 集群、RDMA 网络及并行高速存储的稳定运行与日常运维，保障训练、推理等核心 AI 业务高效交付。 2. 负责大规模 GPU 集群在训练任务、资源调度、网络通信、存储访问等场景下的故障定位与问题解决，持续提升平台稳定性和可用性。 3. 深入理解 AI 训练与推理业务场景，参与 AI 平台在 Kubernetes 多集群、监控告警、日志检索、故障诊断等方向的云原生架构演进与落地。
具身大模型部署与优化实习生 深圳 实习 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 负责将大语言模型、多模态模型和具身智能模型高效部署到机器人端侧芯片和云端，实现低延迟实时推理。1、负责VLA（操作模型）等大模型在自研芯片上的端侧部署，完成模型量化（INT8/INT4/FP8）、图优化和推理加速；2、设计和优化模型推理服务（基于 vLLM/TensorRT-LLM），支撑 VLA 推理的低延迟需求；3、建立模型部署的标准化流程：模型转换→量化→性能基准测试→端侧验证→上线发布；4、模型优化，参与大模型的量化部署工作，探索模型在嵌入式端侧的高效运行；5、与算法团队协作，从模型设计阶段介入，提供部署可行性评估和性能预估。6、实验验证： 协助将算法部署至真实人形机器人平台，进行效果调试与性能评估。 职位要求 1、计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业在读硕士、博士、优秀本科生；2、 具备扎实的深度学习基础，熟悉 Transformer 架构，对 VLA 等主流模型有深入理解；3、熟悉 C++/Python，具备良好的代码风格和算法实现能力；4、有以下至少一项经验：-模型量化（PTQ/QAT/混合精度）与精度-速度 trade-off 调优；-CUDA 编程与 GPU kernel 优化；-嵌入式 NPU 部署（高通/联发科/NVIDIA Orin）；-熟悉至少一种推理框架：TensorRT / ONNX Runtime / vLLM /
【27届校招】具身技术产品经理 深圳 正式 研发 - 算法 职位描述 岗位背景：我们正处于机器人行业的生长期，行业尚无通用的产品范式。我们需要一名兼具哲学家头脑与工程师手脚的产品架构师，定义机器人在现实世界中的价值、服务与能力，而非仅是“需求翻译官”。岗位职责：1、产品定义与架构：-负责核心智能功能（交互、导航、规划、运动控制）的产品设计；-基于人类行为与物理交互，提出有创意的功能假设并输出高质量PRD；-构建逻辑严谨、扩展性强、优先级清晰的功能矩阵；2、技术可行性把控：-理解具身智能技术栈（如VLA大模型、MPC/WBC运动控制）的原理；-熟悉算法与软件在硬件产品落地过程中的常见约束；3、全链路交付与商业闭环：-主导从研发到实测的全流程，制定验收标准；-以商业价值为导向，确保功能迭代服务于明确的商业场景；4、跨域协同与体系建设：-驱动算法、硬件、软件团队协作，解决软硬耦合问题；-建立可生长的产品需求机制，保障系统架构的长期整洁与可扩展。 职位要求 1、计算机科学、机器人学、自动化、AI或相关专业，硕士及以上学历；2、B端/C端智能硬件/自动驾驶或机器人产品的工作/实习经验，有需求定义到量产落地的完整经历优先；3、核心素质-杰出的逻辑梳理能力：在面对庞杂、不确定的技术可能性时，能够维度清晰的产品逻辑树，拒绝堆砌功能；-极致的工程化思维：擅长将模糊的用户痛点拆解为可量化、可测试的衡量指标；加分项：-有机器人竞赛（如RoboCup、DARPA挑战赛）或顶级会议（ICRA/IROS）论文发表经验。-熟悉NVIDIA Isaac Sim、Gazebo等仿真环境，了解数字孪生技术。-对“AI Agent”或“大模型在物理世界的应用”有深度研究或落地经验。 投递...
【2027 届校招】AI Infra工程师 北京、杭州 正式 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 【千寻智能2027届秋季校园招聘】 职位描述 1、负责具身智能大模型千卡大规模训练系统性能优化及MFU优化。2、负责多模态大模型（VLM）在云端的高性能分布式推理系统设计、开发与全链路端到端部署。3、负责具身智能VLA模型在端侧的推理系统的研发和模型加速算法研究。 职位要求 1、熟悉GPU体系结构，熟练掌握CUDA/triton，熟练掌握C++或Python语言。2、深入了解PyTorch等深度学习框架的架构和运行原理，深入理解大模型训练多维并行架构，如Tensor并行、流水线并行、序列并行等。3、深入理解多模态模型结构，如ViT、DiT等，了解开源多模态大模型结构，如qwen-vl、llama等。4、熟悉至少一种主流开源推理引擎（如 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Nvidia Dynamo等）的底层机制与源码魔改。5、熟悉量化、剪枝、蒸馏、投机推理、步数蒸馏等前沿推理加速及模型小型化技术方案。 投递...
【2027 届校招】强化学习运控算法工程师 北京、杭州 正式 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 【千寻智能2027届秋季校园招聘】 职位描述 1. 基于强化学习的人形机器人（轮式/轮足/双足）运动控制算法研究与实现，包括行走、操作、跑步、跳跃等动态运动技能的训练与部署。2. 设计并优化Sim-to-Real迁移策略，解决仿真与真实机器人之间的动力学差异（domain gap），针对机器人本体特性提出算法与机电协同设计的改进建议。3. 构建强化学习训练框架（如Isaac Gym、Mujoco + RLlib等），探索强化学习与传统控制融合、大小脑算法融合。4. 参与机器人运动学、动力学模型的搭建与仿真环境构建，建立基于强化学习的运动性能评估标准，与传统控制方法性能做对比。5. 跟踪前沿强化学习算法（如PPO、SAC、TD3、Dropout Q-learning等）及机器人运动控制领域最新成果，进行技术文献调研与原型实现。 职位要求 1. 硕士及以上学历，有强化学习在实际机器人系统上的部署经验、有Sim-to-Real迁移（域随机化、系统辨识、教师-学生策略等）实际项目经验。2. 深入理解强化学习基础理论，熟悉MDP建模、策略梯度、价值函数估计、探索-利用权衡等核心概念。3. 熟练掌握至少一种主流强化学习框架（RLlib、Stable-Baselines3、Acme、TensorFlow Agents等），并有实际训练与调优经验。4. 熟悉机器人学与传统运控（运控规划、运动学、动力学等），与仿真环境（Mujoco、PyBullet、Isaac Gym等）进行交互，设计状态空间、动作空间与奖励函数。5. 熟悉ROS2框架，掌握最优化与数值计算方法，能够理解强化学习算法中的梯度估计、约束优化等问题。6. 熟悉NVIDIA Isaac Sim/Isaac Gym、MuJoCo等高性能仿真训练平台，熟练使用C++、Python，熟悉Eigen、NumPy等科学计算库，具备良好的工程化代码能力。7.
中间件框架工程师 北京、上海 全职 职位描述 作为机器人软件框架核心成员,负责公司自研机器人中间件框架(集实时 M-to-N 通信、分布式数据总线、任务调度、数据回放与 AI 推理于一体)的架构设计与研发。主导底层通信链路、调度执行引擎与数据总线的高性能演进,支撑上层机器人业务在 x86、ARM、NVIDIA Jetson 等多平台上的实时、可靠运行。需具备扎实的现代 C++ 系统级功底、并发与性能优化能力,以及跨模块架构设计和落地经验,推动框架的稳定性、吞吐与延迟指标持续提升。主要职责1. 核心框架研发:负责中间件各核心模块(底层通信 fabric、消息总线、任务调度、推理基础设施)的设计、开发与维护,保障现代 C++ 代码质量、可移植性与实时性。2. 高性能通信:主导 M-to-N 发布/订阅与 RPC 链路的性能优化,包括共享内存零拷贝、无锁数据结构、进程内/跨进程/跨节点多传输(TCP/Multicast/共享内存/PCIe)与 QoS 策略设计,持续压低延迟、提升吞吐。3. 调度与执行引擎:负责数据流 DAG 拓扑、线程池、执行单元生命周期(初始化→执行→故障恢复)、多维运行状态管理与调度可视化,保证复杂业务图的正确执行与故障恢复。4. 多平台适配:完成 x86_64、aarch64、NVIDIA Jetson(Orin/Thor)、Android ARM64 等平台的编译、适配与性能调优,处理平台差异(SoC、线程库、加固环境)带来的兼容性问题。5. 稳定性与可观测:结合故障管理(FMEA)、数据/线程/SoC 监控与分布式日志体系,建设框架的可观测能力,定位并根治线上崩溃、内存问题(UAF/ABA)与竞态。6. 工程化建设:完善基于 CMake /
AI Infra算法工程师 北京、上海 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 负责AI算法训练和推理框架的开发和深度优化，支持智驾相关业务快速高效迭代；2. 负责云端智驾领域数据预刷相关标注和生成式模型的训练和推理等工程优化；3. 负责车端模型包括Float和QAT量化等阶段模型训练的性能优化和框架建设；4. 负责开源AI大模型的私有化部署和服务化，支持AI Coding和Agent等应用领域落地。 职位要求 1. 熟悉Python/C++等编程语言，扎实的代码能力、数据结构与算法基础，具有较强的软件架构设计能力；2. 对算法工程包括Pytorch框架、训推工具等有基本的了解，有相关使用经验；3. 熟悉PyTorch、vLLM和SGLang等深度学习训练推理框架，熟练掌握深度学习性能加速技术优先；4. 熟悉NVIDIA GPU架构及编程模型，掌握CUDA核函数优化、显存管理、多流并发等技术，有实际性能调优（profiler/nsys/ncu）经验优先。 投递...
Company Description Renesas is one of the top global semiconductor companies in the world. We strive to develop a safer, healthier, greener, and smarter world, and our goal is to make every endpoint intelligent by offering
Tätigkeitsbereich:Forschung & Entwicklung incl. Design Fachabteilung:Research & Development Hardware & System Solution Gesellschaft:Mercedes-Benz Digital Tech Ltd. Standort:Shanghai, Xingchi Tower, No. 399, Keqiao Road, Jinqiao, Pudong Startdatum:sofort Veröffentlichungsdatum:11.08.2026 Stellennummer:MER000469D Arbeitszeit:Vollzeit Bewerben Aufgaben Objective: Responsible and drive the
具身智能算法实习生（世界模型方向） 上海、合肥 实习 数字技术 - 算法 职位 ID：A185689 职位描述 模型研发：参与世界模型（World Models）的开发，优化系统在非结构化环境下的动态预测与隐空间（Latent Space）表征能力。仿真与训练：利用仿真系统进行策略训练，并参与 Sim-to-Real 迁移技术的开发与调试。数据管线：构建具身智能数据集，负责仿真合成数据、真实示教数据（Teleoperation）的清洗、标注与扩增。算法复现：跟踪并复现具身智能领域前沿论文，持续优化模型在复杂抓取与长程规划任务中的泛化表现。软硬件联调：协助将仿真中训练好的策略部署至实体机械臂，参与解决实际环境中的感知与执行偏差问题。 职位要求 教育背景：计算机、机器人、自动化等相关专业在读硕士或优秀本科生。编程功底：掌握Python/C++，熟练掌握 PyTorch 或 JAX 深度学习框架；熟悉 Linux 开发环境及常用的版本控制工具。仿真经验：具备仿真系统的实际使用经验（如 NVIDIA Isaac Sim、MuJoCo 等），能够独立搭建实验场景并进行参数调优。模型认知：了解具身智能领域主流具体模型（如Dreamer系列、VLA/RT 系列等）的核心原理。算法基础：熟悉强化学习（RL）或生成式模型（Diffusion, VAE），对 Transformer 架构有基本理解。工具使用：熟悉 ROS 2 通信协议，具备基本的硬件接口调用与调试能力。综合素质：具备良好的论文阅读能力，动手能力强，能主动解决开发中的工程问题。加分项：有实体机械臂或灵巧手（如多指夹爪）的实际部署与手眼标定经验。有在机器人相关竞赛（如 RoboMaster、电子设计竞赛）中获奖的经历。在 NeurIPS、ICLR、CVPR、IROS、CoRL 等人工智能或机器人顶级会议上发表过论文。 投递...
SRE工程师 Shanghai Experienced Outsourced Responsibilities Vast 是一家专注于 3D AI 的独角兽公司，致力于构建能够理解和生成 3D 世界的基础模型。公司获得 NVIDIA、Lux Capital 等顶级机构投资，产品覆盖 3D 内容生成、机器人仿真训练、空间计算等前沿领域。SRE 团队是支撑这一切稳定运转的基础——你将直接参与构建服务于大规模 3D AI 模型训练与推理的基础设施体系。职位要求1、设计并维护 AWS / 阿里云的多账号体系（Organization / Landing Zone），规划账号结构与边界，制定并落地 IAM 权限策略，推行最小权限原则，管理角色、策略与 SCP2、建立云资源全生命周期管理规范，包括 Tagging 标准、资源审计与清理流程，推动 FinOps 实践：成本归因、预算告警、RI / SP 购买策略、Spot
You will be the primary technical partner for automotive OEMs, Tier-1 suppliers, and autonomous-driving technology companies integrating TomTom ADAS maps, services, and SDKs. You will translate customer use cases into scalable solution architectures, lead technical discovery
AI Infra 工程师 北京 技术 - 算法 本科及以上 职位描述 1、负责大模型推理框架的开发与优化，包括算子优化、显存/KV Cache 管理优化、分布式加速等技术方向； 2、参与高并发场景下的推理性能分析与瓶颈定位，推动改进方案落地； 3、探索低资源下的轻量化推理方案：量化、投机采样、Sparse Attention 等； 4、参与 Disaggregated Serving / PD 分离等新型推理架构的设计与实现； 5、与算法、业务团队协作，推动优化技术在业务中的规模化应用。 职位要求 1、计算机、人工智能、软件工程等相关专业本科及以上； 2、熟悉大模型推理优化方法，对主流开源推理框架（TensorRT-LLM、vLLM、SGLang 等）有开发或深度使用经验； 3、精通 Python/C++ 编程，有 CUDA 开发及 GPU 调优经验者优先； 4、具备良好的系统性能分析能力，熟悉 nsight/nvidia-smi/py-spy 等分析工具者优先。加分项：1、有国产