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
Mobileye China R&D Center is looking for an AI Algorithm Engineer to join our Perception team and develop advanced machine learning algorithms that enable autonomous vehicles to accurately understand their surroundings. In this role, you will
We’re building a lightweight 2D vector map system for intelligent driving. We adopt learning-based algorithms to reconstruct structured road layers from mass vehicle driving data. Our team leverages computer vision, graph modeling and computational geometry to
大模型算法工程师 北京 技术 - 算法 硕士及以上 职位描述 1、大模型训练与优化：负责金融场景大语言模型的训练全流程研发，持续提升模型的推理、对齐与泛化能力，设计并实现基于强化学习的大模型训练方案（如 PPO、GRPO 等），优化奖励模型（Reward Model）设计与训练稳定性；2、Agent 系统研发：构建与优化基于大模型的 Agentic 系统，包括任务规划、工具调用（Tool Use）、多智能体协作、长程记忆与推理等核心能力；3、自进化系统探索：研究并落地模型自我迭代（Self-Evolving）机制，推动模型能力的持续自主提升；4、前沿技术跟踪：跟踪大模型领域最新进展（RL、Agent、harness），并结合业务场景快速验证与落地。 职位要求 1、计算机、人工智能、数学、统计等相关专业硕士及以上学历；2、扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉 Transformer 架构及主流大模型原理；3、熟练掌握 Python，熟悉 PyTorch 等主流深度学习框架；4、熟悉大模型训练全流程（预训练、SFT、对齐训练等），有实际训练经验；5、良好的工程能力、问题分析能力与团队协作意识。 优先条件（加分项）1、具备大模型监督微调/强化学习训练经验，有奖励模型设计与训练调优经验者优先；2、具备 Agentic 系统研发经验，熟悉 Function Calling、多智能体框架、规划与推理链路者优先；3、具备自进化 / 自我改进系统相关研究或落地经验者优先；4、在顶级会议/期刊（NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、CVPR 等）发表过论文，或有知名开源项目贡献者优先。 职位信息 部门： 技术体系 投递温馨提示：投递顺序代表志愿顺序，请同学谨慎选择 投递...
大模型算法研究员-博士 北京 技术 - 算法 博士及以上 职位描述 1、面向金融业务场景，负责 Agent 应用的方案设计、算法研发及业务落地，探索 Agent 自进化技术，构建 Agent 的自我反思和策略优化的迭代机制，推动 Agent 从原型验证到实际业务应用。2、负责大模型的后训练优化，通过 SFT、OPD、RLVR等方法，提升模型在金融业务和 Agent 场景下的角色扮演、指令遵循、工具调用、任务规划等复杂问题解决能力，适配主流 Agent Harness。3、建设面向大模型和 Agent 的数据与评测体系，负责数据收集、清洗、构造和质量分析，对 Agent 的效果、稳定性、可靠性和成本进行多维评测。4、关注大模型与 Agent 领域的前沿进展，参与论文、专利等技术成果的撰写。 职位要求 1、计算机、数学、软件、通信、人工智能等相关专业博士学历。2、掌握大模型训练与对齐相关技术中的一项或多项，包括 SFT、DPO、OPD、RLVR、奖励建模等。3、具备扎实的大模型基础和较强的编码能力，熟练掌握 Python 和 PyTorch；了解或使用过 verl、slime、vLLM 等模型训练、推理或服务框架者优先。4、对大语言模型、强化学习或 Agent 技术有兴趣，具备较强的学习能力、问题分析能力和团队协作能力，能够针对实际问题开展实验、分析结果并持续优化。5、有大模型、Agent
算法研究员（蛋白质结构生成方向） 北京 全职 博士及以上 职位描述 1、生成模型工程研发：构建 Inference-time Guided Diffusion 机制，在推理阶段将实验先验信息高效引入 AlphaFold3 等结构预测模型，提升其在特定应用场景中的准确性、稳定性与可控性 。2、算法工程实现与优化：完成条件扩散、引导采样等核心模块的工程化实现与性能优化 。3、系统集成与平台建设：搭建可复现的训练、推理与评测 pipeline，支持算法快速迭代与工程落地 。 职位要求 1、博士及以上学历在读，计算机、软件工程、人工智能、生物信息学等相关专业优先 。2、熟练掌握 Python，具备 PyTorch、Jax 等深度学习框架实战经验 。3、对 Diffusion Model、生成式模型或 AI for Science 方向有浓厚兴趣 。4、具备较强的问题拆解与工程落地能力，能够阅读技术文档与论文并将算法转化为可运行代码 。 职位信息 部门： 质谱 投递...
算法实习生（蛋白质结构生成方向） 北京 实习 本科及以上 职位描述 1、生成模型工程研发：构建 Inference-time Guided Diffusion 机制，在推理阶段将实验先验信息高效引入 AlphaFold3 等结构预测模型，提升其在特定应用场景中的准确性、稳定性与可控性 。2、算法工程实现与优化：完成条件扩散、引导采样等核心模块的工程化实现与性能优化 。3、系统集成与平台建设：搭建可复现的训练、推理与评测 pipeline，支持算法快速迭代与工程落地 。 职位要求 1、本科及以上学历在读，计算机、软件工程、人工智能、生物信息学等相关专业优先 。2、熟练掌握 Python，具备 PyTorch、Jax 等深度学习框架实战经验 。3、对 Diffusion Model、生成式模型或 AI for Science 方向有浓厚兴趣 。4、具备较强的问题拆解与工程落地能力，能够阅读技术文档与论文并将算法转化为可运行代码 。 职位信息 部门： 质谱 投递...
感知算法工程师-北京 北京 校招 正式 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 你将参与：1. 生理感知算法设计与开发:针对血压、血糖、心率、血氧、呼吸等生理指标，设计、开发并优化数据处理和预测模型。实现对健康数据的实时监控与精准分析，满足产品设计及技术竞争力要求；2. 基于 AI 的算法训练体系构建:利用深度学习框架构及 AI 处理链路构建端到端的算法训练体系，包括数据增强、模型微调等核心技术。实现多模态生理信号(PPG/ECG/ACC 等)的融合分析；3. 传感器创新应用:探索新型传感器在生理信号检测方向的应用，提供更精准、持续的健康监测能力。 职位要求 1. 2027届毕业生，硕士及以上学历，教育背景:人工智能、信号处理、信息工程、计算机科学、生物医学工程等相关专业。2. 熟悉 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架，有用 AI 算法解决生理信号检测、健康分析等领域问题的成功经验，同时具有模型部署等工程化经验的优先；3. 熟练掌握生理信号处理相关技术，如 PPG、ECG 等，具备信号噪声分析，数据增强，数据仿真等技术经验；4. 认同大健康产业方向，愿意长期投入，开放创新。 投递...
Join our Team About Ericsson: Ericsson is a global leader in telecommunications and technology solutions, committed to driving innovation in the field of artificial intelligence. We are seeking a motivated AI Development Intern to join our
大模型算法工程师 北京 全职 硕士及以上 职位描述 • 基于 LLM / VLM / VLA 等基础模型，探索面向仪器任务的规划与决策能力；• 负责数据与评测体系：构建训练数据、离线评测与回归机制，推动可量化迭代；• 负责微调与对齐：具备 SFT / 参数高效微调等实战能力；• 负责 RL 实践：设计奖励与反馈闭环，推进策略优化在真实任务中的有效性；• 与工程团队协作：推动模型在真实系统中的可部署、可监控、可迭代。 职位要求 • 计算机/人工智能/自动化等相关专业硕士及以上学历；• 有大模型微调实战经验（从数据到训练到评测闭环）；• 必须具备 RL 实际经验；• 熟练 PyTorch 等框架，具备良好的实验设计与复盘能力；• 自驱强：能主动提出假设、设计实验、快速迭代并推动落地。 职位信息 部门： 表征 投递...
SPM智能仪器研究员 北京 全职 博士及以上 职位描述 - 负责 AFM/STM 等扫描探针显微镜的仪器智能化研究，将物理模拟器、AI 控制算法与智能仪器智能体嵌入真实仪器，实现自主进针、针尖状态诊断与自主修复、扫描参数自寻优、稀有特征主动检测与长时间无人值守运行；- 构建 SPM 高保真物理模拟器与数字孪生环境（针尖—样品相互作用、隧穿电流/力反馈、扫描动力学），支撑控制算法预训练与虚实迁移；- 面向半导体先进封装/先进制程量测（三维形貌、CD、粗糙度）与量子材料表征（拓扑材料、非常规超导体、低维体系的表面态与原子级结构）开展智能化表征方法与应用研究；- 开发统一设备控制接口、控制器适配中间件与标准化数据流程，对接国产仪器硬件，推动自主可控的智能 SPM 系统；- 与算法、平台及线站团队合作，沉淀智能仪器方法论、SOP 与技术规范，支撑对外项目交付与示范推广。 职位要求 - 物理、材料、精密仪器、电子工程或相关专业博士学历（特别优秀者可放宽至硕士）；- 深入理解 AFM/STM/STS 或其他扫描探针技术原理，具备扎实的凝聚态物理或表面科学背景；- 熟练掌握 Python/C++，有 PyTorch 等可微分编程、强化学习/贝叶斯优化或科学仪器自动化开发经验者优先；- 有量子材料 SPM/STS 表征、半导体量测（CD-AFM/形貌）或数字孪生/仪器仿真经验者优先；- 自驱力强，具备跨学科协作与推动方案在真实仪器上落地的能力。 职位信息 部门： 表征 投递...
先进光源研究员 北京 全职 博士及以上 职位描述 - 面向同步辐射大科学装置（如高能同步辐射光源 HEPS）的谱学与成像线站，开展 X 射线吸收谱（XAS）、衍射/散射与成像数据的高效智能解析算法研究；- 构建谱学大模型：以大原子模型（DPA）描述符建立“结构→谱/像”高保真神经正演代理，发展理论模拟与实验数据的物理一致对齐（域自适应），以及从实验数据反演结构与电子态的生成式逆问题求解，输出带不确定性的解析结论；- 开发在线/实时分析流水线与自主实验决策算法（主动学习、贝叶斯实验设计），支撑自主实验线站“测量—解析—决策”闭环；- 与线站科学家合作，在催化、能源材料、量子材料等体系完成算法的应用验证，沉淀标准化解析报告与方法规范；- 参与谱学/成像数据的标准化建设、数据平台对接与对外技术服务。 职位要求 - 物理、化学、材料或计算相关专业博士学历；- 扎实的 X 射线/同步辐射谱学或成像方法学基础，熟悉 XAS/XRD/CDI/Ptychography 等至少一类方法的物理与数据分析；- 熟练掌握 Python/PyTorch，有深度学习、可微分编程、生成式模型（VAE/扩散）或贝叶斯优化研究经验者优先；- 有同步辐射线站实验或大数据解析经验、或第一性原理谱学模拟经验者优先；- 具备与实验科学家紧密协作、推动算法在真实线站落地的能力与自驱力。 职位信息 部门： 表征 投递...
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...
大模型算法工程师（实习） 北京 实习 硕士及以上 职位描述 1. 基于 LLM / VLM / VLA 等基础模型，探索面向仪器任务的规划与决策能力，并形成可验证的技术路线。2. 负责数据与评测体系：构建训练数据、离线评测与回归机制，推动可量化迭代。3. 负责微调与对齐：具备 SFT / 参数高效微调等实战能力，提升任务成功率与稳定性。4. 负责 RL 实践：设计奖励与反馈闭环，推进策略优化在真实任务中的有效性。5. 与工程团队协作：推动模型在真实系统中的可部署、可监控、可迭代。 职位要求 1. 计算机/人工智能/自动化等相关专业硕士及以上学历。2. 有大模型微调实战经验（从数据到训练到评测闭环）。3. 必须具备 RL 实际经验（能跑通训练、理解奖励/稳定性/调参方法）。4. 熟练 PyTorch 等框架，具备良好的实验设计与复盘能力。5. 自驱强：能主动提出假设、设计实验、快速迭代并推动落地。 职位信息 部门： 表征 投递...
Infra基础设施工程师 北京 正式 职位描述 -参与公司核心基础设施平台的设计、开发与持续优化，包括计算、存储、算法训练框架等-负责高性能分布式系统的研发与性能调优，支撑业务端大规模数据生产、模型训练、仿真、交付等关键场景-支持研发团队在本地集群、云平台或混合架构上的工程效率提升，保障系统稳定性及自动化能力 职位要求 -计算机、软件工程、信息安全、电子工程、自动化等相关专业，本科及以上学历-扎实的计算机基础：数据结构、操作系统、计算机网络、分布式系统原理-熟练掌握至少一种后端开发语言：Go / C++ / Rust / Java / Python-熟悉 Linux 环境编程与系统调优，有 Shell / Python 等脚本能力优先-对云原生技术栈、分布式存储系统、算法训练框架等任意一个方向深入者优先-加分项 有真实工程项目或实习经验，如：大规模分布式计算、存储系统、容器调度系统开发、算法训练框架等 参与或维护开源项目（例如 K8s、JuiceFS、ClickHouse、PyTorch等） 在技术博客、GitHub、比赛/竞赛中有可验证成果（如 ACM、Kaggle、Hackathon） 投递...
2027校招-推理框架工程师（上海/成都/北京） 北京、上海、成都 校招 正式 职位描述 分布式推理系统开发1、设计并实现大规模AI模型（如LLM、多模态模型）的分布式推理框架，优化吞吐量（Throughput）和延迟（Latency）。2、开发模型并行（Tensor/Pipeline Parallelism）、动态批处理（Dynamic Batching）和连续批处理（Continuous Batching）策略。3、解决多节点、多GPU环境下的负载均衡和通信瓶颈问题。4、优化计算图执行（如使用TensorRT、ONNX Runtime、vLLM等工具）。5、实现量化（FP8/INT8）、KV Cache优化、Flash Attention等加速技术。 职位要求 精通 Python/C++，熟悉PyTorch/TensorFlow推理生态。深入理解分布式系统（NCCL/RPC通信、GPU Direct RDMA）和 并行计算（CUDA、OpenMP）。熟悉推理加速技术（量化、剪枝、算子融合）和框架（TensorRT、vLLM 、Sglang）。 投递...
2027校招-算子开发工程师（上海/北京/成都） 上海、北京、成都 校招 正式 职位描述 岗位职责- 负责公司自研 AI 加速芯片上的 算子库设计与实现，覆盖训练与推理核心算子（如 GEMM/Conv/Attention/LayerNorm/Softmax/Reduce/Scatter-Gather 等）。- 基于芯片计算单元、片上存储（SRAM/Cache）、HBM 带宽、NoC 拓扑、DMA/异步拷贝能力，进行 算子性能建模与瓶颈分析（roofline、访存/计算比、流水并行），制定优化策略。- 设计并落地 kernel 调度与 tiling 策略：多级分块、数据布局（layout/packing）、向量化/张量化、双缓冲/多缓冲、算子融合（fusion）等。- 建设算子库工程化体系：算子接口规范、版本管理、性能回归、单测/对齐验证、精度与数值稳定性、跨平台兼容- 参与端到端模型性能优化：对接 PyTorch/TensorFlow/ONNX Runtime 等前端（或公司自研框架），完成算子覆盖、性能调优和线上问题定位（profiling/trace）。 职位要求 （优秀应届可放宽）。- 计算机/电子/自动化/数学等相关专业；- 熟悉深度学习常见算子与数值实现（GEMM/Conv/Attention/Norm/Reduce），理解训练/推理的差异（激活、梯度、混合精度、量化）。- 扎实的 C/C++ 能力，良好的工程习惯；能熟练使用性能分析工具（profiling、trace、perf、火焰图或自研工具）。- 熟悉至少一种加速器编程模型或并行体系（CUDA/OpenCL/ROCm/Metal/TVM/Triton/oneDNN/CUTLASS 等）并能迁移到自研 ISA/Runtime。- 具备系统级性能意识：理解存储层次、带宽/延迟、cache/预取、NUMA、DMA、并行同步等，对算子优化有方法论。加分项-
Key Responsibilities As an AI Scientist/Senior Scientist, you will: Design, develop, benchmark, and implement advanced AI/ML models (self-supervised and supervised) for biologics discovery and engineering, including protein language models, structure prediction models, de novo design algorithms,
算法工程师 北京 正式 研发 - 算法 职位描述 图像算法工程师【岗位职责】负责无人车场景视觉算法能力搭建与研发落地，聚焦车内货物理解、车外环境识别、实时视频智能分析三大核心方向，参与算法研发、训练优化、部署迭代全流程，助力无人车视觉感知系统稳定高效运行。1. 舱内视觉理解研发：参与无人车舱内货物检测、品类分类、数量计数、异常状态识别等视觉算法的设计、实验与优化，支撑无人车货物仓储、运输、装卸智能化感知需求；2. 舱外视觉理解研发：参与户外场景下行人、车辆、各类障碍物的检测算法研发，参与目标基础行为识别能力搭建，适配无人车户外行驶安全感知场景；3. 实时视频分析技术研发：研究多帧特征融合、目标持续跟踪、视频稳定推理等关键技术，优化无人车实时视觉感知的连续性、准确性，解决动态场景感知干扰问题；4. 视觉模型训练与迭代：基于YOLO、Transformer、DINO等主流视觉模型，完成适配无人车场景的模型训练、调优、对比实验，探索高精度、高鲁棒性的视觉感知方案；5. 边缘部署适配优化：参与视觉算法车端/边缘设备部署工作，针对推理延迟、算力消耗、运行稳定性等核心指标进行优化，适配车载边缘算力受限场景；6. 数据闭环与算法迭代：参与算法bad case收集、统计、分析，定位模型识别误差与场景适配问题，配合完成数据筛选、标注优化与模型持续迭代，构建场景化数据闭环体系。 职位要求 【任职要求】1. 学历专业：硕士及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、电子信息、自动化等相关专业；2. 技术基础：扎实掌握深度学习、计算机视觉基础理论，熟悉图像分类、目标检测、语义分割、目标跟踪等核心视觉任务原理；3. 实操能力：熟练使用PyTorch深度学习框架，具备独立完成模型训练、调优、测试的实操能力，了解算法推理基础流程；4. 技术视野：对VLM视觉大模型、三维重建、多模态感知等高级视觉技术有基础认知与学习积累；5. 工程基础：熟练掌握Python编程，了解深度学习推理Pipeline基础搭建流程，具备基础的算法工程化思维；6. 综合素质：对数据误差、模型缺陷敏感度高，具备良好的问题分析、定位能力，善于复盘优化，学习能力强、逻辑清晰、责任心扎实。【加分项】1. 在校期间有物流/工业视觉相关项目、竞赛、科研经历，涉及货物识别、目标计数、外观质检等相关方向优先；2. 有户外视觉场景研发经验，熟悉复杂场景（行人密集、夜间弱光、雨雾天气、目标遮挡等）算法优化思路优先；3. 有算法数据闭环搭建、bad case分析驱动模型迭代、视觉算法落地迭代相关项目经历优先；4. 熟悉YOLO、Transformer、DINO等主流视觉模型原理，有相关模型改进、轻量化、场景适配实战经验优先；5. 有无人车、机器人、智能感知相关科研、实习、项目经历者优先。 投递...