多模态内容审核算法工程师 北京 全职 研发 - 算法 职位描述 我们正在寻找一位对多模态内容安全与质量治理充满热情的算法工程师。您将负责构建和优化多模态课件审核Agent，通过前沿的大模型技术，确保课件内容的安全性与教育价值，为全球化业务保驾护航。1. 计算机、人工智能、数学或相关专业本科及以上学历。2. 具备3年及以上相关领域工作经验。3. 扎实的机器学习/深度学习基础，熟练掌握PyTorch或TensorFlow框架；深入理解多模态模型（如CLIP、Qwen-VL等）原理与应用。4. 具有大语言模型（LLM）微调（SFT/RLHF）或多模态模型研发经验者优先。5. 良好的代码能力，熟悉Python，具有大规模数据处理经验，有内容安全审核算法落地经验者优先。6. 加分项：熟练掌握哈萨克语或俄语，了解中亚地区文化语境，能处理哈萨克语特有的语法特征与敏感内容识别。 职位要求 1. 多模态审核Agent开发： 设计并训练多模态内容审核Agent，实现对课件（包含文本、图片、音频、视频）的自动化精准判别，覆盖政治合规、暴恐、色情、低俗等安全风险领域。2. 课件质量评估体系： 构建多模态内容质量审核模型，自动评估课件的教学逻辑、准确性及多媒体质量，提升整体课件制作标准。3. 多语言大模型应用： 针对公司核心语言（哈萨克语、俄语、英语）进行模型适配与微调，解决特定语言环境下的文化敏感度识别难题。4. 业务落地与闭环： 推动算法方案在审核流程中的落地，分析审核日志与误报/漏报样本，持续迭代优化Agent的召回率与准确率。 投递...
NLP算法工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 岗位职责：1. 负责NLP相关算法的开发，训练深度学习模型，完成对文本的分析和挖掘2. 通过NLP技术实现对产品的升级和创新，为产品创造价值 职位要求 岗位要求：1. 算法：熟练掌握NLP算法，在一个或多个领域（文本分类、语义理解、情感分析、关系抽取、知识图谱）独立开展工作。深入理解算法模型，并和业务相结合，最终为产品赋能。2. 深度学习框架：熟练使用至少一个深度学习框架，如tensorflow, pytorch等3. 语言：良好的工程实现能力，精通C/C++，python，java等至少一种编程语言4. 研究能力：研读国内外NLP相关论文，复现最前沿的算法模型5. 学历要求：计算机、数据科学等相关专业，本科以上学历，211、985、US News Top100院校优先6. 经验要求：从事NLP相关研究1-3年 投递...
算法工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 - 负责NLP、OCR等相关算法的开发，训练深度学习模型，完成对文本和图片的分析和挖掘- 通过NLP、OCR等技术实现对产品的升级和创新，为产品创造价值- 负责团队管理，按时保质的完成公司安排的项目 职位要求 - 熟练掌握NLP算法，在一个或多个领域（文本分类、语义理解、情感分析、关系抽取、知识图谱）独立开展工作；深入理解OCR等算法模型，训练OCR模型并不断优化提高准确率。将算法和业务相结合，最终为产品赋能。- 深度学习框架：熟练使用至少一个深度学习框架，如tensorflow, pytorch等- 语言：良好的工程实现能力，精通C/C++，python，java等至少一种编程语言- 研究能力：研读国内外NLP或CV等相关论文，复现最前沿的算法模型- 学历要求：计算机、数据科学等相关专业，本科以上学历，211、985、US News Top100院校优先- 经验要求：从事深度学习领域相关研究2年以上- 有相关管理经验者优先 投递...
2026校招-人工智能软件研发工程师-北京 北京 校招 正式 职位描述 从事深度学习软件栈研发相关工作, 包括但不限于- 深度学习框架技术，例如 PyTorch，VLLM- 深度学习编译器，例如 TVM，MLIR- 驱动，例如 runtime/KMD- 模型适配， 例如 DeepSeek, Llama大模型适配- 软件开发与测试，例如 TensorRT- 高性能计算， 例如 cuBLAS- 软/硬件协同设计可以接触到人工智能软件与硬件芯片端到端完整的技术栈的各个环节，参与国产算力芯片从 0 到 1 的开发与创造，参与与解决各种技术难题。 职位要求 1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、数学等相关专业背景，熟练掌握C/C++语言;2. 热爱编程，追求极致性能与工程质量，能够胜任有挑战的工作，勇于解决技术难题；3. 良好的团队协作能力，善于沟通，乐于合作；4. 具备独立工作能力和解决问题的能力，良好的思辨能力与强自驱力。 投递...
2026校招-底层引擎开发工程师-北京 北京 校招 正式 职位描述 岗位职责1.基于自研内核架构，进行高性能算子及算子库的开发；2.基于自研SoC架构，进行高性能通信库开发；3.配合业务部门需求，进行主流AI模型调试和算子开发适配；4.解决客户问题，构建生态； 职位要求 岗位要求1.熟悉Pytorch、Tensorflow等框架，有算子适配和调试经验；2.熟悉CUDA或国内类似自研架构算子开发和调优方法；3.熟悉国内自研架构通信库开发方法；4.有钻研精神，对于性能极致优化有热情。 投递...
数据分析师（数据科学方向） 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 职位描述：数据分析师是百观数据产品开发的中坚力量。我们会一起挑战数据分析相关的各种有趣问题。在自由开放的氛围下，将前沿的数据科学、数据分析技术转化成业界独一无二，极具价值的产品。职责：与产品经理一起分析需求，设计数据产品的计算方案、可视化方案以及更深入的挖掘数据价值将数据科学应用到实际产品开发中 职位要求 基本要求：- 本科及以上学历；统计、数据科学、计算机等相关专业；- 精通至少一种脚本语言，例如Python；熟悉至少一个数据科学模块，例如Sklearn, TensorFlow, Pytorch；深刻理解所使用的算法细节- 擅长将复杂的算法及量化分析过程，以清晰、准确和高效的方式，与跨部门或不同背景的同事交流- 熟悉处理和分析复杂、大量和多维度的多源数据- 熟悉关系型数据库和数据库查询语言，例如SQL- 有使用大数据处理相关组件的经验，例如Spark, Hadoop, Presto- 良好的英文阅读和沟通能力 投递...
提前批-产品系统工程师（智能辅助驾驶体验优化） 北京 校招 正式 数字技术 - 算法 硕士及以上 2027届校园招聘-技术提前批 职位 ID：A04337 职位描述 1 用户体验洞察： 深入理解用户在高速、城市复杂场景下的驾驶痛点，结合竞品分析与用户调研，主导领航辅助（NOP/Pilot）及相关功能的产品体验定义。2 数据驱动的交付闭环运营： 基于数据挖掘与实时监控平台，利用AI辅助编程工具，建立可量化的产品体验指标体系。通过A/B测试、埋点分析及用户画像，驱动产品快速迭代决策，持续提升用户对智能辅助驾驶产品的激活率、使用频次与满意度。3 跨部门协同与敏捷落地： 高效联动项目管理、算法研发、硬件工程及现场测试等多个团队，扮演“技术”与“用户”之间的翻译官，推动技术创新向优质用户体验的高效转化与规模化落地。4 前瞻性技术预研： 追踪全球智能辅助驾驶技术演进路径与用户行为变迁，协助开展前瞻性技术预研与应用场景探索，保持产品方案的领先性与差异化竞争力。 职位要求 教育背景硕士及以上学历，2027届应届生，计算机/软件/AI/自动化/电子等相关专业必备能力Linux/Git：熟练Linux开发环境，熟悉Git及CI/CD基本流程C++：熟悉C++11/14/17标准，掌握内存模型、智能指针、STL、多线程编程Python：熟悉多进程/多线程/协程，理解GIL与内存管理机制PyTorch：熟悉PyTorch及分布式训练基本概念，有课程/项目实操经历加分项CUDA/GPU加速实践经历了解LMDB/Arrow/WebDataset等数据格式了解DDP/FSDP/DeepSpeed/Megatron等分布式策略接触过Perf/Nsight/Triton/ ASan等性能工具有训练框架阅读或小改动经历有智能辅助驾驶/机器人/大模型训练相关项目或竞赛经历 投递...
提前批-AI推理引擎开发工程师 北京 校招 正式 数字技术 - 算法 硕士及以上 2027届校园招聘-技术提前批 职位 ID：A242397A 职位描述 参与大模型推理引擎的设计和研发，支撑自研以及开源模型的快速部署和高性能推理；通过各种技术手段持续优化性能，降低推理成本，包括但不限于:算子/编译优化、异构推理、分布式并行等；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。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，了解大模型推理的基本流程和常见挑战(如延迟、吞吐、内存占用)；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； 职位要求 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；有开源大模型推理框架(vllm/sglang/trt-llm)使用和优化经验者优先;有cuda或triton开发优化gpu算子经验者优先；有NVIDIA 等算力芯片优化经验者优先;有大模型推理相关从业经验者优先。 投递...
推荐算法工程师 Beijing Full-time R&D - Algorithm Responsibilities 岗位方向负责 AI 角色/对话场景下的推荐算法设计、优化与落地：以排序模型与机制为主，协同全链路策略，并探索生成式推荐与现有排序体系的融合，持续提升分发效率、拉动核心业务增长。1. 算法设计与优化：负责/协同对话推荐场景下的排序模型与排序机制迭代，覆盖多目标/多任务、表征与目标融合等方向；与召回、冷启、探索等模块协同推进跨层优化。2. 数据驱动迭代：基于用户行为、内容与对话侧特征数据，构建评估与归因方法，通过 A/B 验证算法效果，聚焦匹配与开聊等核心问题持续迭代。3. 特征与模型建设：参与用户/内容/对话相关特征挖掘与样本体系建设，结合场景选择或改进推荐模型，提升预测精度和泛化能力。4. 协同落地：与工程、产品、数据等团队协作，将算法方案转化为可上线实现，保障可用性与迭代效率，适配多场景需求变化。5. 技术探索与沉淀：跟踪推荐算法与大模型在对话/内容领域的进展，探索生成式推荐、对话侧信号与现有排序体系的融合，沉淀可复用的技术方案与实验经验。 Qualifications 1. 学历背景：计算机、软件工程、数学、统计等相关专业本科及以上学历（硕士优先）。2. 工作经验：2–5 年推荐/搜索/广告算法经验；有对话推荐、角色/UGC 内容平台、短视频/图文等内容分发经验者优先。3. 技术能力：熟悉常见推荐算法；熟练使用 Python，熟悉 TensorFlow 或 PyTorch；具备 SQL 等数据处理与分析能力。4. 业务理解：理解推荐业务逻辑，能将用户与场景问题抽象为算法问题并给出可落地方案。5. 项目经验：有独立负责推荐模块优化，或参与完整链路搭建、核心指标提升的经历，能清晰说明项目成果与个人贡献。加分项1. 有多目标精排、表征学习、个性化 uplift 等排序相关落地经验。2. 具备大模型相关实践，如语义表征、对话理解、query/内容理解，或 LLM×推荐融合探索。3.
大模型算法实习生 急招 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 日常实习生 职位描述 1、参与 Deep Learning Planning 算法设计、模型训练、评测构建等相关工作；2、运用深度强化/机器学习等技术，优化模型结构，提高模型对复杂驾驶场景的理解和应对能力；3、针对业务需求和实车Bad Case，设计并验证优化方案，完成算法的持续迭代；4、负责收集、标注和处理自动驾驶相关数据，构建高质量的数据集，为模型训练提供有力支持； 职位要求 1、计算机、机器学习、人工智能、机器人等相关专业，熟练使用Python、Numpy、Pytorch，要求有模型构建和训练经验；2、熟悉Linux基本操作，熟悉常用数据结构，对深度学习领域的经典方法有一定的了解；3、了解 Wayformer、MTR、QCNet 等预测模型，有相关算法（Deep Learning Prediction，Deep Learning Planning，Deep Reinforcement Learning，Imitation Learning，Deep Generative Model等）经历的优先； 投递...
端到端大模型算法实习生 急招 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 日常实习生 职位描述 1.负责端到端智驾大模型的算法预研、算法突破与验证工作;2.基于端到端大模型，进行世界模型算法预研，提升端到端模型效果和泛化性。 职位要求 1.计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业硕士及以上学历；2.熟练掌握 Python/C++，精通 PyTorch 等主流深度学习框架，具备良好的数学基础（线性代数、概率论、最优化）；3.熟悉端到端自动驾驶技术栈（如 UniAD、SparseDrive、VAD、DriveVLM 等），理解感知-预测-规划一体化建模方法；4.深入理解 Transformer、Diffusion Model、自回归生成模型等主流架构，有 World Model（如 JEPA、UniSim、DriveDreamer、GAIA、WoVogen 等）研发或复现经验；5.有 BEV/OCC 感知、时序建模、轨迹预测或运动规划模块落地经验者优先。加分项1.在 CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR、ICML、CoRL、ICRA 等顶级会议或期刊发表过相关方向一作/共一论文；2.有 ACM/ICPC、RoboMaster、RoboCup 等顶尖赛事获奖经历；3.有端到端模型车端部署（TensorRT/ONNX/量化）或仿真闭环（nuPlan/CARLA/Waymax）实战经验。 投递...
端到端决策规划算法实习生 急招 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 日常实习生 职位描述 1、负责端到端决策规划算法的开发和迭代；2、负责训练数据与评测数据的日常挖掘与维护；3、负责端到端智驾大模型方案的研发迭代体系的建设与完善。 职位要求 岗位要求 1、计算机、机器学习、人工智能、机器人等相关专业，有良好的数据结构和算法基础； 2、熟练使用 C/C++或 Python，有深度学习/强化学习等算法背景，具备扎实的数学基础； 3、熟练掌握至少一种深度学习框架（Pytorch/Tensorflow等）；4、有端到端/VLA，强化学习等研发以及产品应用落地经验者优先； 5、有自动驾驶/机器人顶级会议期刊论文发表的优先。 加分项 1、在高水平国际会议、期刊上发表过相关文章，包括但不限于 CVPR, ICCV, ICRA, IROS,RSS, IJRR, T-RO 等；2、拥有相关模型训练部署落地经验，包括但不限于端到端模型，亿级多模态数据模型，通用人工智能大模型等。3、熟悉传统决策规划算法，具有自动驾驶相关经验优先。 投递...
27届校招提前批-端到端算法工程师 北京 校招 正式 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 欢迎加入自动驾驶卡车KargoBot团队，解决自动驾驶系统这一项复杂的人工智能方向问题。您将构建自动驾驶卡车的“大脑”，持续提供高质量的代码和算法推进公司项目正常落地。我们正在寻找有经验的机器学习预测规划算法工程师加入我们的北京/上海团队，本职位主要涉及到业界前沿的联合预测规划模型开发、交互博弈、强化学习、Smart Agent、世界模型、端到端规划模型、VLA模型等算法的研究和开发。我们的目标是将最先进的人工智能算法应用在自动驾驶卡车上，使货物运输更智能、更安全。你将参与以下工作：1.设计，开发，和优化用于卡车自动驾驶系统的行为预测规划算法，包括意图和轨迹预测、路径规划，以解决现实世界中的时序多模态行为预测、智能体路径规划、交互博弈等问题；2.构造可扩展的数据处理流程和机器学习工作流，处理和分析大规模结构化和非结构化数据，通过特征工程和数据增强等手段，提高模型的鲁棒性和泛化能力；3.准确评估模型性能，通过模型调优等手段，交付满足业务需求的模型和算法；4.理解业务需求，与跨部门团队合作，进行实时性能优化，将机器学习模型有效地部署到自动驾驶计算平台，将机器学习解决方案转化为实际产品和服务；5.跟踪最新的研究进展和行业趋势，将新的机器学习技术和算法应用到自动驾驶系统中，以提高自动驾驶系统在各种复杂交通场景下的智能性，安全性和可靠性。作为由滴滴自动驾驶公司孵化的公司，KargoBot专注L4级别干线货运的无人驾驶技术研发和商业化运营，创新性地提出了混合无人化解决方案，由一名司机驾驶的领航车辆，引领多辆L4级自动驾驶卡车行驶。欢迎“梦想驱动”、“追求极致”的你加入，相信未来出行将因你我而改变！一起去创造和实现自动驾驶卡车KargoBot的纪录与未来！ 职位要求 职位要求1.自动化/机器人/计算机/模式识别/电子/数学/统计等相关专业的硕士及以上学历；2.扎实的数学基础及分析解决问题的能力，熟练掌握线性代数/优化/概率统计等相关机器学习相关的数学工具；3.熟练掌握机器学习/深度学习的理论和方法，熟悉常见的机器学习工具和框架，如TensorFlow/PyTorch等；4.具有良好的编程习惯，熟悉Python/C/C ++程序开发；5.有较强的沟通协作能力，能够在成长型团队中合作；6.Smart Agent、世界模型、端到端规划模型、VLA模型加分项1.有开发自动驾驶中行为预测模型、规划模型的工程或研究经验；2.有较好的深度学习算法（CNN、RNN/LSTM、Transformer、强化学习）基础和工程经验；3.有一定算法部署和算子加速经验；4.在计算机视觉或机器人相关领域顶级会议或期刊CVPR、ICCV、ICRA、IROS、PAMI等发表论文；5.在机器学习竞赛或研究项目中取得的突出成果；6.具有良好的英文读写能力。 投递...
提前批-大模型训练框架开发工程师 北京 校招 正式 数字技术 - 算法 硕士及以上 2027届校园招聘-技术提前批 职位 ID：A86427 职位描述 参与智能辅助驾驶大模型训练链路的工程优化，主力支持以下一个或多个方向：训练性能优化：分布式训练调优（显存/通信/IO），前后处理环节加速（解码/增强/加载），GPU/CPU异构计算优化训练框架维护：内部训练框架迭代与模块化重构（数据加载/模型/优化器/日志解耦），支持增量学习与持续训练数据链路优化：大规模数据读取链路设计（WebDataset/LMDB/TFRecord），预处理流程优化，解决分布式IO瓶颈CI/CD与质量体系：自动化构建、测试与回归验证流程建设，训练效率与稳定性度量系统问题攻关：内存/显存/日志/profiling专项优化，定位解决OOM、卡死、通信超时等系统级问题 职位要求 教育背景硕士及以上学历，2027届应届生，计算机/软件/AI/自动化/电子等相关专业必备能力Linux/Git：熟练Linux开发环境，熟悉Git及CI/CD基本流程C++：熟悉C++11/14/17标准，掌握内存模型、智能指针、STL、多线程编程Python：熟悉多进程/多线程/协程，理解GIL与内存管理机制PyTorch：熟悉PyTorch及分布式训练基本概念，有课程/项目实操经历加分项CUDA/GPU加速实践经历了解LMDB/Arrow/WebDataset等数据格式了解DDP/FSDP/DeepSpeed/Megatron等分布式策略接触过Perf/Nsight/Triton / ASan等性能工具有训练框架阅读或小改动经历有智能辅助驾驶/机器人/大模型训练相关项目或竞赛经历 投递...
提前批-数据挖掘工程师 北京 校招 正式 数字技术 - 算法 硕士及以上 2027届校园招聘-技术提前批 职位 ID：A188280 职位描述 1. 参与智能辅助驾驶数据闭环相关系统的开发与维护，包括任务工作流、数据生产系统、数据挖掘平台；2. 深入理解行车、泊车等业务场景，基于多源数据进行问题分析，向量库、知识图谱及检索引擎构建；3. 通过Prompt Engineering、大模型Agent Skills等手段进行数据筛选、统计分析及异常样本挖掘；4. 协助构建问题数据集，支持模型评测与迭代优化；5. 优化数据处理流程，提升数据生产与使用效率。 职位要求 教育背景硕士及以上学历，2027届应届生，计算机/软件/AI/自动化/电子等相关专业必备能力Linux/Git：熟练Linux开发环境，熟悉Git及CI/CD基本流程C++：熟悉C++11/14/17标准，掌握内存模型、智能指针、STL、多线程编程Python：熟悉多进程/多线程/协程，理解GIL与内存管理机制PyTorch：熟悉PyTorch及分布式训练基本概念，有课程/项目实操经历加分项CUDA/GPU加速实践经历了解LMDB/Arrow/WebDataset等数据格式了解DDP/FSDP/DeepSpeed/Megatron等分布式策略接触过Perf/Nsight/Triton / ASan等性能工具有训练框架阅读或小改动经历有智能辅助驾驶/机器人/大模型训练相关项目或竞赛经历 投递...
【27届校招】大模型算法工程师（海外VLA / World Model 方向） 北京、广州 正式 互联网 / 电子 / 网游 通用智能板块 职位描述 职位描述1、负责面向海外市场的自动驾驶生成式世界模型（Generative World Model）的研究、开发与量产落地，重点方向包括但不限于：（1）驾驶场景生成与未来预测：基于扩散模型 / 自回归等生成式架构，实现动作可控（action-conditioned）、多视角一致、长时序稳定的驾驶环境视频生成与演化预测；（2）生成式数据引擎：面向海外长尾场景进行数据合成、增广与跨地域风格迁移，系统性缓解海外数据稀缺问题。2、负责VLA（Vision-Language-Action）大模型在海外场景的研究、开发与量产落地，重点方向包括但不限于：（1）海外场景理解与推理能力：构建面向海外交通体系的多模态理解与推理能力，覆盖本地化交通标志/标线/信号灯体系与交规语义理解，提升 VLA 模型在海外场景下的决策能力；（2）分析各国道路结构、交通规则与驾驶习惯差异，设计跨地域泛化的训练策略与评测体系，支撑海外量产项目交付；3、构建海外数据闭环：与数据、仿真、量产工程团队协作，完成数据集构建与分析、清洗与标注、模型评估与持续迭代，并满足海外数据合规要求。 职位要求 职位要求 1、计算机科学、人工智能、电子工程、自动化等相关专业硕士 / 博士学历。2、具备扎实的深度学习与生成式模型基础：熟悉 Diffusion / Flow Matching / 自回归视频生成 / VAE 及视觉 tokenizer
端到端算法实习生 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 日常实习生 职位描述 岗位职责1、负责端到端决策规划算法的开发和迭代；2、负责训练数据与评测数据的日常挖掘与维护；3、负责端到端智驾大模型方案的研发迭代体系的建设与完善。 职位要求 岗位要求 1、计算机、机器学习、人工智能、机器人等相关专业，有良好的数据结构和算法基础； 2、熟练使用 C/C++或 Python，有深度学习/强化学习等算法背景，具备扎实的数学基础； 3、熟练掌握至少一种深度学习框架（Pytorch/Tensorflow等）；4、有端到端/VLA，强化学习等研发以及产品应用落地经验者优先； 5、有自动驾驶/机器人顶级会议期刊论文发表的优先。加分项 1、在高水平国际会议、期刊上发表过相关文章，包括但不限于 CVPR, ICCV, ICRA, IROS,RSS, IJRR, T-RO 等；2、拥有相关模型训练部署落地经验，包括但不限于端到端模型，亿级多模态数据模型，通用人工智能大模型等。3、熟悉传统决策规划算法，具有自动驾驶相关经验优先。 投递...
Were building a lightweight 2D vector map system for intelligent driving and thenext-generation map reconstruction stack. We adopt learning-based algorithms to reconstruct structured road layers from mass vehicle driving data. Our team combines computer vision,topological /
端侧智能软件开发工程师 北京 社招 全职 技术 - 开发 职位 ID：A216933 职位描述 岗位职责概括：构建高性能、可靠的端侧（Edge）智能软件栈与 AI Agent 运行框架，使模型与智能体在资源受限设备（机器人、本车、边缘盒子、可穿戴、工业终端等）上实现低时延、稳定、可扩展的智能行为。主要工作内容（可选以下的一种或多种）：1. 端侧智能系统开发 - 负责 AI Agent 在端侧的整体软件架构设计与模块实现（感知、规划、决策、工具调用、记忆管理等）。 - 设计与实现多模态数据（视频/语音/传感器）采集、缓存、预处理管线。 2. 模型部署与性能优化 - 将 NLP / CV / 多模态 / 具身策略模型在端侧芯片（如 NVIDIA Jetson、瑞芯微、Qualcomm、MTK 等之一）上进行移植、裁剪、量化、算子优化与内存/带宽调优。
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