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Profiling Jobs In 北京 - 12 Job Positions Available

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Takeda jobs

By clicking the “Apply” button, I understand that my employment application process with Takeda will commence and that the information I provide in my application will be processed in line with Takeda’s Privacy Notice and Terms

Takeda  8 days ago
小米科技 Xiaomi Technology jobs

Miclaw-AI agent开发实习生 AI人才专项 热招 北京 校招 实习 软件研发类 职位描述 你将参与什么我们正在打造下一代 AI 智能编码平台——让 AI 像资深工程师一样理解需求、编写代码、运行测试,实现软件开发的端到端自动化。你将深度参与这个平台的核心技术研发,具体方向包括:方向一:AI 编码 Agent 开发1. 开发能够自主完成编码任务的 AI Agent,让它能理解需求文档、生成技术方案、编写代码并自动验证2. 构建多个 AI Agent 之间的协作机制,让它们像团队一样分工合作,完成复杂的软件开发任务方向二:大规模代码智能检索1. 构建代码语义检索系统,让 AI 能在海量代码库中快速找到相关代码片段和上下文2. 将检索能力与大模型结合,提升 AI 对复杂项目结构和跨文件依赖的理解能力方向三:AI Agent 数据与评测优化1. 搭建 Agent 全链路数据采集与分析体系,覆盖行为轨迹、工具调用、代码产出及用户反馈2. 建立自动化评测流水线,围绕代码正确性、任务完成率等核心指标量化

小米科技 Xiaomi Technology  22 days ago
Qualcomm jobs

Company: Qualcomm China Job Area:Engineering Group, Engineering Group Machine Learning Engineering General Summary: About us: We are Qualcomm AI Research that are advancing AI to make its core capabilities – perception, reasoning, and action – ubiquitous

Qualcomm  19 days ago
小米科技 Xiaomi Technology jobs

端到端算法工程师实习生 北京 校招 实习 软件研发类 职位描述 1. Develop quantization, sparsity, pruning, and distillation techniques to enhance the production-level autonomous driving models.2. Optimize, convert, and deploy autonomous driving models (e.g., ONNX models) that operate efficiently on diverse

小米科技 Xiaomi Technology  14 days ago
XPENG jobs

大模型训练加速工程师 / 高级专家 北京 全职 通用智能板块 职位描述 【岗位职责】训练加速与优化: 负责大模型训练场景下的性能分析 (Profiling) 与全链路优化,包括显存管理、计算加速及通信优化 (NCCL),提升集群训练吞吐率。算子开发与协同设计 (Co-design): 负责高性能算子 (Kernel) 的开发与调优;与算法团队紧密协作,针对特定模型结构(如 Transformer, MoE)进行定制化算子设计。分布式框架建设: 基于 Megatron-LM, DeepSpeed, FSDP 等框架进行二次开发与优化,设计适应大规模集群的并行训练方案。稳定性保障: 负责大规模训练过程中的问题定位与解决,包括但不限于 NCCL 超时、显存溢出 (OOM)、训练速度波动等,保障训练任务的高效稳定运行。 职位要求 理论基础: 计算机基础扎实,深刻理解深度学习训练原理(计算图、自动微分、混合精度),熟悉主流并行策略及 FlashAttention 等加速算法。编程能力: 熟练掌握 Python/C++,熟悉 GPU 编程模型,具备 CUDA

XPENG  14 days ago
Merck Group jobs

Work Your Magic with us! Ready to explore, break barriers, and discover more? We know you’ve got big plans – so do we! Our colleagues across the globe love innovating with science and technology to enrich

Merck Group  14 days ago
Apple jobs

SummaryAre you a versatile engineer who excels at bridging the gap between innovative development and rock-solid operations? We are seeking a high-caliber Senior Full Stack & Operations Engineer to lead the end-to-end lifecycle of our next-generation

Apple  2 days ago
Apple jobs

SummaryWe are looking for engineers with a passion for using machine learning to create intelligent applications. Be part of a highly accomplished, deeply technical and close-knit team of machine learning engineers, you will create tools that

Apple  2 days ago
ModelBest jobs

Agentic Engineering 北京 社招 全职 技术 - 基础架构 职位 ID:A14700 职位描述 我们相信下一代软件研发是 Agent 原生的:工具不再是人手的延伸,而是与人协同工作的自治系统。你将参与以下两个互为支撑的核心方向。方向一:下一代效率工具- 构建 Agent 原生的统一工作系统,把研发工作中若干彼此割裂的核心场景收敛为同一条工作流- 重新设计人与 Agent 的分工边界:人的角色从操作工具转向给出目标与偏好、验收结果- 构建支撑一体化的基础设施,状态与上下文在不同场景间的流转- 让知识随工作自然沉淀:过程中产生的决策与经验自动转化为可检索、可复用的团队记忆方向二:Loop Engineering 的下一代范式- 探索超越当前 agentic loop(写码 → 验证 → 修复)的软件构建范式,重新思考软件如何被定义、如何被构建、何时算完成- 研究人类输入的最小化:人只提供目标与偏好层面的输入,系统承担从定义到交付的完整构建过程- 构建支撑这一范式的核心引擎,以及衡量其收敛速度与构建质量的评测体系- 把范式沉淀为可复用的工程方法,在真实项目中持续验证与迭代 职位要求 -

ModelBest  1 day ago
Xiaomi jobs

高性能算子库开发工程师 北京 社招 全职 职位 ID:A202179 职位描述 1. 设计、开发并优化面向NPU的高性能算子库,覆盖卷积、矩阵运算、归一化等核心算子;2.基于类CUDA编程语言或NPU专用指令集,实现算子极致性能优化,降低延迟与功耗;3.深入理解NPU硬件架构(如计算单元、内存层级、数据流),针对硬件特性进行算子级优化;4.与芯片团队紧密协作,反馈算子性能瓶颈并提出硬件改进建议;5.编写高性能计算代码、汇编级优化及Benchmark测试。 职位要求 1.计算机科学、电子工程、数学等相关专业,本科及以上学历;2. 熟悉cuda/C++/Python中至少一种编程语言;3. 具备类CUDA编程经验(CUDA/OpenCL/HIP等)或NPU SDK开发经验;4. 熟悉并行计算体系结构,有NPU/GPU开发和优化经验优先;5. 对性能优化有极致追求,能通过Profiling工具(如Nsight、VTune)定位瓶颈6. 良好的团队沟通能力, 责任心强。 投递...

Premium Full-time
Xiaomi  19 hours ago
Pixlr Group jobs

我们正在寻找一位 全栈工程师,参与核心 AI Agent 产品从架构设计、能力建设到生产落地的完整过程。你将参与 Web 产品、API 服务、Agent 编排系统、后台任务系统、数据层和部署流程等多个环节,和团队一起构建面向真实生产环境的 AI Agent 产品。 你将深度参与 AI Agent 系统的工程化建设,包括 Agent Loop、工具调用、任务编排、多步骤执行、上下文管理、模型路由、异步任务处理、结果持久化、错误恢复、日志追踪与系统可观测性等关键模块。这个岗位不是简单调用大模型 API,而是需要将 LLM 能力、业务流程、前后端系统和用户体验结合起来,构建可稳定运行、可持续扩展的生产级 Agent 产品。 在这个角色中,你需要理解 Agent 如何接收用户目标、拆解任务、选择工具、执行动作、处理中间状态、根据反馈继续推理,并最终产出可靠结果。你也需要关注 Agent 执行过程中的实际工程问题,例如任务超时、工具失败、重试策略、状态一致性、成本控制、并发执行、队列调度、数据追踪以及生成结果的可复现性。 你会和产品、设计、前端、后端和基础设施团队紧密协作,把 AI 能力落到真实的产品体验中。我们希望你既能理解前端产品形态和用户交互,也能深入后端服务、数据模型、任务队列和 Agent 编排系统,帮助团队搭建长期可维护、可扩展、可观测的 AI Agent 工程体系。

Pixlr Group  15 days ago

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