智能体数据工程师（仿真环境方向） 北京 社招 全职 技术 职位 ID：A241896 职位描述 主要负责智能体任务沙盒的构建与扩增，面向文本模型和多模态模型，建设可交互、可复现、可验证的仿真任务执行环境，为智能体训练、评测及数据生产提供支持。主要职责1、构建和维护智能体任务沙盒，覆盖代码执行、命令行、浏览器、GUI、文件系统等环境；2、面向文本及图像、音频、视频等多模态场景，设计并扩增可交互的 Agentic 任务；3、将真实业务场景转化为包含初始状态、工具、环境和验证规则的可执行任务；4、支持沙盒任务的批量运行、轨迹采集、结果验证和数据质量管理；5、优化沙盒环境的可复现性、运行稳定性、执行效率及资源成本。 职位要求 1、具备扎实的 Python 编程能力和良好的工程化实践；2、有容器、远程执行、浏览器自动化或 GUI 自动化相关经验；3、熟悉 Docker、文件系统、网络、进程及权限隔离等基础技术；4、理解智能体的工具调用、环境交互、执行轨迹和结果验证机制；5、具备较强的场景抽象能力，能够将业务流程构造成可运行、可验证的任务。加分项1、参与过文本或多模态 Agent 的训练数据、rollout 或自动化评测建设；2、有 Agent 沙盒、代码执行平台或仿真环境开发经验；3、熟悉 Kubernetes、Ray 等分布式调度与大规模任务运行框架；4、有任务生成、环境扩增、合成数据或自动验证器相关经验。 投递...
数据闭环研发工程师(Mstar) Mstar 北京 Mstar计划 职位描述 1、建设自动驾驶数据飞轮，负责数据回收、数据挖掘、自动标注、数据生产等流水线研发；2、搭建PB级分布式数据系统，优化数据存储、检索与流转性能；3、研发高价值样本筛选策略，结合大模型完成数据清洗、质检、难例分析，降低标注成本；4、协同算法团队搭建数据质量评估体系，推动需求落地；5、预研主动学习、仿真数据等前沿技术并落地产线。 职位要求 1、计算机、自动化、机器人等相关专业，硕士及以上学历；2、扎实计算机基础，精通Python、熟练C/C++/Go/Java；3、掌握深度学习基础，具备大模型落地实践经验；4、拥有大规模数据、分布式系统项目经验优先；5、良好系统思维，具备独立方案设计与问题排查能力。加分项：1、项目竞赛：具备大规模数据集构建、数据流水线落地实战经验；智能车竞赛、超算竞赛获奖者优先，擅长从数据层面优化模型效果，而非仅调网络结构。2、学术成果：有主动学习、样本筛选、数据治理、大模型数据应用方向相关论文者优先，重视数据策略创新。3、技术栈：熟悉 Ray/Flyte/Spark/Flink、ROS、云原生、大数据存储者优先。4、思维特质：具备强数据闭环思维，信奉数据决定模型上限；拥有第一性原理思考方式，擅长量化验证方案收益；既能深耕底层算法，又能完成工程落地，具备长期成长为数据闭环架构负责人的潜力者优先。 投递...
AI 平台工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 建设 AI 平台 MLOps 能力，覆盖训练、评测、推理、数据全流程流水线。2. 设计并落地模型研发流水线：任务编排、参数与产物管理、评测联动、发布、可观测。3. 基于 K8s、Workflow、调度系统，构建可扩展、可复用的平台能力，提升研发效率与资源利用率。4. 推动 Agent 工程化方向，参与 OpenClaw / Claude Code / Agent CLI 等工具链在研发与运维流程的落地。5. 沉淀最佳实践，推动训练、评测、推理场景从人工走向自动化、智能化。 职位要求 1. 本科及以上，计算机相关专业。2. 3 年以上后端
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
【27届校招】大模型训练推理框架工程师 深圳、北京 正式 研发 - 算法 职位描述 负责大模型训练、推理和评测的基础设施研发，为算法团队提供高效稳定的工程底座。1、训练系统：设计和优化大规模分布式训练架构（Pretrain/SFT/RL），解决千卡级训练的通信、调度、容错问题；2、推理部署：基于 vLLM 等框架优化大模型推理性能，支撑 VLT/Omni 等模型在 XP5 端侧和云端的部署；3、评测平台：开发 DeepInsight 评测系统，支持 LLM/VLM/WBC/VLA 多类模型的自动化评测、报告生成和 CI/CD 集成；4、MLOps 工具链：构建模型版本管理、实验追踪、数据管理、资源调度等基础设施，提升研发效率；5、RL 训练环境：构建分布式强化学习训练系统，支持 Agent-环境大规模并行交互。 职位要求 1、硕士及以上学历，计算机、软件工程等相关专业；2、 精通 Python，熟练掌握 C++/Go 至少一门；3、在以下至少一个方向有丰富以上经验：- 分布式训练系统（Megatron-LM/DeepSpeed/FSDP）；- GPU 编程与高性能计算（CUDA/NCCL/RDMA）；- ML 平台开发（Kubernetes/Ray/Airflow）；- 模型推理优化（TensorRT/vLLM/量化部署）；4、理解大模型训练和 RL 训练的基本流程。
分布式系统工程师 武汉、北京 校招 正式 软件研发类 2027届校园招聘计划 职位描述 1. 负责小米数据基建系统建设，包括分布式计算（离线/实时）、作业与资源调度、数据湖等引擎的研发与维护；2. 业务导向技术突破，支撑小米人车家全生态 AI + BI 的数据基建需求，解决大规模云计算难题；3. 参与开源，提升小米在开源社区的影响力。 职位要求 1. 优秀的编程能力，NOI/ACM/IOI 竞赛优秀成绩者优先；2. 云计算开源贡献者优先，包括不限于Hadoop/Spark/Flink/Iceberg/Paimon/OLAP/Ray/Daft/Lance 等；3. 优秀的自我驱动和学习能力，不断追求卓越，对解决有挑战的问题充满热情；4. 计算机专业，数据结构、算法、操作系统等基础扎实。 投递...
训练平台性能优化工程师实习生-2027届 北京 校招 实习 软件研发类 职位描述 深度优化训练流程 主导模型训练全链路性能分析与优化，设计GPU资源弹性调度策略 开发自动化训练加速工具链，构建可扩展的云端训练框架 研发混合精度训练、梯度压缩等前沿技术，突破训练吞吐瓶颈构建训练优化体系 制定标准化训练效能评估体系，建立成本-效率量化模型 设计可复用的训练加速组件库，沉淀最佳实践方法论 开发训练过程性能分析平台，实现性能问题智能诊断赋能业务研发 优化多任务资源调度策略，提升GPU集群整体利用率 为算法团队提供训练加速解决方案，缩短模型迭代周期 职位要求 1.精通深度学习训练加速技术，熟悉分布式训练框架设计2.掌握CUDA编程及GPU性能分析工具（nsys/torch profiler）3.熟练使用PyTorch框架，具备训练流程优化实战经验4.熟悉常见模型压缩技术（量化/剪枝/蒸馏）及落地应用5.具备大规模集群资源调度系统开发经验者优先【技术加分项】1.有mmcv//deepspeed/megatron/ray等训练框架开发经验2.算子优化经验,triton/cuda等开发经验.3.熟悉MPI/NCCL等分布式通信协议4.在MLSys/ICLR等顶会发表过训练优化相关论文 投递...
大模型数据开发工程师 北京 社招 全职 技术 - 开发 职位 ID：A28228 职位描述 1.参与大模型预训练数据的构建，不限于数据采集、数据清洗、数据增强，搭建高效的分布式数据pipeline；2. 参与大预言模型的数据质量提升，不限于数据风控策略、异常数据检测、数据修复、特定领域数据扩充；3. 参与模型训练数据标签体系的建设，建设数据自动打标服务，完成海量数据打标；4. 参与模型数据的全生命周期调优工作，实现数据自动处理，提高数据的处理效率，缩减数据交付周期。 职位要求 1. 本科以上、计算机相关专业，三年以上数据开发经验；2. 精通Python语言，熟悉Spark、Ray等分布式框架，具备丰富的大规模数据处理实践经验是加分项；3. 以下方向有实践经验或兴趣浓厚优先：大规模文本数据质量提升、多模态数据处理、文本数据清洗、语音数据处理。 投递...
训练平台性能优化工程师实习生 北京 校招 实习 软件研发类 职位描述 深度优化训练流程 主导模型训练全链路性能分析与优化，设计GPU资源弹性调度策略 开发自动化训练加速工具链，构建可扩展的云端训练框架 研发混合精度训练、梯度压缩等前沿技术，突破训练吞吐瓶颈构建训练优化体系 制定标准化训练效能评估体系，建立成本-效率量化模型 设计可复用的训练加速组件库，沉淀最佳实践方法论 开发训练过程性能分析平台，实现性能问题智能诊断赋能业务研发 优化多任务资源调度策略，提升GPU集群整体利用率 为算法团队提供训练加速解决方案，缩短模型迭代周期 职位要求 1.精通深度学习训练加速技术，熟悉分布式训练框架设计2.掌握CUDA编程及GPU性能分析工具（nsys/torch profiler）3.熟练使用PyTorch框架，具备训练流程优化实战经验4.熟悉常见模型压缩技术（量化/剪枝/蒸馏）及落地应用5.具备大规模集群资源调度系统开发经验者优先【技术加分项】1.有mmcv//deepspeed/megatron/ray等训练框架开发经验2.算子优化经验,triton/cuda等开发经验.3.熟悉MPI/NCCL等分布式通信协议4.在MLSys/ICLR等顶会发表过训练优化相关论文 投递...
视频生成算法实习生 (数据) 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 负责视频模型研发中，数据 → 模型训练 → 评测 → 迭代 的完整研发链路：1. 视频数据理解、筛选、质量建模与 Data Scaling2. Caption / VLM workflow、多模态数据算法3. OCR / ASR / Detection 等多模态信息融合4. 设计数据策略，并通过 模型训练和 Ablation 直接验证收益5. 参与视频基础模型训练、实验分析和版本迭代
视频生成算法工程师 (数据) 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 负责视频模型研发中，数据 → 模型训练 → 评测 → 迭代 的完整研发链路：1. 视频数据理解、筛选、质量建模与 Data Scaling2. Caption / VLM workflow、多模态数据算法3. OCR / ASR / Detection 等多模态信息融合4. 设计数据策略，并通过 模型训练和 Ablation 直接验证收益5. 参与视频基础模型训练、实验分析和版本迭代
数据Infra工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1、负责多模态/大模型（含视频、音频、图文等方向）在工业化数据生产线与业务落地中的模型推理与部署工作，保障大规模算法服务的高效、稳定运行；2、负责模型推理性能的优化与加速（如量化、算子优化、推理框架调优等），在保障效果的前提下提升吞吐量、降低延迟与硬件成本；3、参与高效、稳定的数据处理与自动化标注流水线建设，负责相关 Infra 系统的架构设计、核心代码编写与维护；4、建立规范的工程交付标准与监控体系，对线上推理服务及数据流水线的稳定性负责，以极强的细心与严谨态度排查解决各类复杂的工程和性能瓶颈。 职位要求 1、具备扎实的计算机基础与优秀的工程习惯（如规范的代码风格、完善的日志与错误处理机制），熟练掌握 Python，具备良好的系统设计与架构能力；2、精通大模型/深度学习推理与部署，熟练掌握主流推理框架（如 vLLM、TensorRT-LLM、Triton Inference Server、ONNX Runtime 等），有实际线上大模型部署与调优经验；3、做事极具细心与责任心，对线上生产环境心存敬畏，具备出色的性能调优、日志排查及线上故障快速定位能力；4、极强的工业化落地与目标导向能力，善于将复杂的算法需求转化为稳定、高吞吐的工程交付方案；5、懂算法原理（如熟悉 LLM、VLM、Diffusion、ASR 等模型架构），能够与算法团队无缝对齐；具备前后端开发经验（如熟悉 FastAPI、Flask、Vue/React 等）或懂分布式数据处理（如 Ray、Spark）者优先。 投递...
数据Infra工程师 (流式) 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 职位描述 1、负责多模态/大模型（含视频、音频、图文等方向）在工业化数据生产线与业务落地中的模型推理与部署工作，保障大规模算法服务的高效、稳定运行；2、负责模型推理性能的优化与加速（如量化、算子优化、推理框架调优等），在保障效果的前提下提升吞吐量、降低延迟与硬件成本；3、参与高效、稳定的数据处理与自动化标注流水线建设，负责相关 Infra 系统的架构设计、核心代码编写与维护；4、建立规范的工程交付标准与监控体系，对线上推理服务及数据流水线的稳定性负责，以极强的细心与严谨态度排查解决各类复杂的工程和性能瓶颈。 职位要求 1、具备扎实的计算机基础与优秀的工程习惯（如规范的代码风格、完善的日志与错误处理机制），熟练掌握 Python，具备良好的系统设计与架构能力；2、精通大模型/深度学习推理与部署，熟练掌握主流推理框架（如 vLLM、TensorRT-LLM、Triton Inference Server、ONNX Runtime 等），有实际线上大模型部署与调优经验；3、做事极具细心与责任心，对线上生产环境心存敬畏，具备出色的性能调优、日志排查及线上故障快速定位能力；4、极强的工业化落地与目标导向能力，善于将复杂的算法需求转化为稳定、高吞吐的工程交付方案；5、懂算法原理（如熟悉 LLM、VLM、Diffusion、ASR 等模型架构），能够与算法团队无缝对齐；具备前后端开发经验（如熟悉 FastAPI、Flask、Vue/React 等）或懂分布式数据处理（如 Ray、Spark）者优先。 投递...
数据Infra工程师 (具身) 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 职位描述 1、负责多模态/大模型（含视频、音频、图文等方向）在工业化数据生产线与业务落地中的模型推理与部署工作，保障大规模算法服务的高效、稳定运行；2、负责模型推理性能的优化与加速（如量化、算子优化、推理框架调优等），在保障效果的前提下提升吞吐量、降低延迟与硬件成本；3、参与高效、稳定的数据处理与自动化标注流水线建设，负责相关 Infra 系统的架构设计、核心代码编写与维护；4、建立规范的工程交付标准与监控体系，对线上推理服务及数据流水线的稳定性负责，以极强的细心与严谨态度排查解决各类复杂的工程和性能瓶颈。 职位要求 1、具备扎实的计算机基础与优秀的工程习惯（如规范的代码风格、完善的日志与错误处理机制），熟练掌握 Python，具备良好的系统设计与架构能力；2、精通大模型/深度学习推理与部署，熟练掌握主流推理框架（如 vLLM、TensorRT-LLM、Triton Inference Server、ONNX Runtime 等），有实际线上大模型部署与调优经验；3、做事极具细心与责任心，对线上生产环境心存敬畏，具备出色的性能调优、日志排查及线上故障快速定位能力；4、极强的工业化落地与目标导向能力，善于将复杂的算法需求转化为稳定、高吞吐的工程交付方案；5、懂算法原理（如熟悉 LLM、VLM、Diffusion、ASR 等模型架构），能够与算法团队无缝对齐；具备前后端开发经验（如熟悉 FastAPI、Flask、Vue/React 等）或懂分布式数据处理（如 Ray、Spark）者优先。 投递...
数据Infra平台全栈工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1、负责公司级多模态（视频、音频、图文等）大规模数据Infra平台及内部工具链的前后端架构设计与研发，打造高吞吐、高可用、体验极致的数据生产与标注流转中台；2、深入业务场景，深度参与数据清洗、自动化标注、质量监控、模型评测等全链路系统的闭环建设，通过优秀的产品 Taste 将复杂的算法逻辑转化为直观、高效的交互体验；3、建立高标准的工程规范与最佳实践，推动平台的前端组件化、后端服务微服务化及高并发抗压能力，保障核心数据生产链路的稳定高效运转；4、与算法工程师、数据专家紧密配合，快速响应业务迭代需求，持续优化平台性能、数据可视化效果及端到端工作流效率。 职位要求 1、扎实的全栈开发功底：计算机相关专业，精通前后端技术栈。前端熟练掌握 React/Vue、TypeScript 及现代前端工程化工具；后端熟练掌握 Python (FastAPI/Django/Flask) 或 Go/Java 等主流语言，具备良好的 API 设计与数据库设计能力（MySQL/Redis/ClickHouse等）；2、良好的工程素养与规范：具备卓越的代码编写习惯，注重单元测试、代码评审、CI/CD 及系统可扩展性设计，对代码质量有极高追求；3、出色的产品 Taste（产品审美与用户同理心）：不仅是“实现需求”，更能站在用户（算法工程师、数据标注员、运营）视角思考，对交互体验、信息架构、数据可视化有极高追求，能够把复杂的工业级 Infra 做得好用、易用；4、极强的落地与交付能力：目标导向，抗压能力强，善于将模糊的业务需求拆解为结构化的系统方案并快速迭代；5、加分项：具备 AI/大模型领域相关数据平台、标注系统、模型评测平台开发经验者优先；熟悉分布式任务调度（如 Celery、Airflow、Temporal）或大数据/流式处理框架（如 Ray、Spark）者优先；具备复杂数据可视化（如大体积视频/音频流媒体播放、波形图、多维图表渲染优化）落地经验者优先。 投递...