智能化算法工程师 深圳 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 参与产品AI智能化算法的研究与开发，运用深度学习与机器学习技术，协助完成智能化系统的设计与实现，推动产品智能化升级。2. 协助团队进行AI智能化算法的技术方案设计、评估与优化，运用数据驱动方法提升算法性能，支持智能化功能快速迭代。3. 参与智能化系统的测试方案设计与实施，运用AI测试工具协助完成相关实验与数据分析，通过智能化手段提升测试效率与质量。4. 学习并应用最新的AI计算机视觉、图像处理及多模态算法技术，支持产品智能化功能的实现，推动AI技术在投影仪领域的创新应用。5. 在导师指导下，参与AI智能化相关技术的前沿研究与探索，跟踪深度学习、生成式AI等前沿技术，为产品创新提供技术储备。 职位要求 1. 24-25届毕业生，本科及以上学历，专业1. 计算机、电子信息、自动化、数学、人工智能等相关专业2. 计算机、电子信息、自动化、数学、人工智能等相关专业，本科及以上学历，具备AI算法理论基础与实践能力者优先。3. 熟悉计算机视觉、图像处理或信号处理相关基础算法，掌握AI驱动的智能图像分析与处理技术，能够运用深度学习方法优化算法性能。4. 了解常见传感器（如TOF、红外、磁编、G-sensor等）的基本原理及应用，具备AI融合多传感器数据进行智能分析与决策的能力。5. 对深度学习、机器学习算法有扎实理解，熟悉常见AI框架（如TensorFlow、PyTorch等），能够运用AI技术解决实际工程问题。6. 熟练使用至少一种编程语言（如Python、C++、Matlab等），具备良好的代码能力，善于运用AI辅助编程工具提升开发效率。7. 对AI新技术充满热情，具备较强的学习能力和问题解决能力，能够快速掌握前沿AI算法并应用于实际项目中。 投递...
【智新】深度学习算法工程师 深圳、杭州 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1.负责图像/视频相关算法的研究与开发，将深度学习CV算法与安防应用场景相结合，并突破所有应用瓶颈；2.对大量业务场景数据进行预处理，并能高效运用于模型训练且有效提升模型精度；3.负责跟踪与研究业界最先进的计算机视觉和图像处理算法，并结合公司产品的需求将算法落地实现商用等。 职位要求 1、硕士以上学历，专业要求：图像处理、计算机视觉、人工智能、应用数学、自动化等计算机、机器学习相关专业；2、对深度学习的基本原理有深刻理解，包括但不限于：CNN/ViT网络结构、常用模型优化器、各种常用网络layer、多种模型训练技巧等； 3、熟悉至少一种计算机视觉任务，包括但不限于：图像分类、目标检测、目标跟踪、生物特征识别、关键点估计、ReID、动作识别等；4、熟练使用PyTorch、TensorFlow、Caffe等至少一种主流的深度学习训练框架；5、熟悉python、C/C++ 等至少一种编程语言 ；6、有人脸识别、行人和车辆重识别等成功项目经验，以及在视频分析算法，例如：视频分类/动作识别等方面，有相关研究经历或者项目经验优先考虑；7、具备良好的分析解决问题能力，优秀的学习能力，善于沟通和交流，有强烈的进取心、责任心和创新意识。以下为加分项：1、在CVPR、ICCV、ECCV、ICLR、AAAI、NeurlPS等高水平的会议或期刊发表过论文 ；2、在Kaggle、MS COCO等国内外知名算法竞赛中获得较好成绩；3、在知名科技公司、实验室、AI独角兽公司有实习经历； 投递...
AI资深产品专家——智能制造领域 上海 社招 全职 产品 本科及以上 5-7 年 职位描述 1. AI算法开发与优化：• 负责智能制造场景中的人工智能算法研发，包括但不限于机器学习、深度学习、强化学习等领域的算法设计与实现。• 针对生产过程中的生产节拍、质量检测、故障预测、工艺优化、设备利用率等问题，开发高效的 AI 模型，提升生产效率与产品质量。• 持续优化现有 AI 模型的性能，确保模型在大规模生产环境中的稳定性和准确性。2. 数据处理与分析：• 收集、整理和分析来自生产设备、传感器、生产管理系统等多源数据，为 AI 模型训练提供高质量的数据支持。• 运用数据挖掘技术，发现数据中的潜在规律和价值，为智能制造决策提供数据依据。3. 系统集成与部署：• 将 AI 模型与现有的智能制造系统（如 MES、SCADA、ELM 等）进行无缝集成，实现智能化的生产流程控制。• 支持 AI 系统的部署、调试和维护工作，确保系统在实际生产环境中稳定运行。4. 项目实施与支持：• 参与智能制造项目的实施过程，与客户、合作伙伴紧密合作，确保项目按时交付并达到预期效果。• 为客户提供技术支持和培训，帮助客户理解和应用 AI
深度学习引擎框架开发专家 上海、北京 社招 全职 数字技术 - 算法 本科及以上 7-10 年 职位描述 岗位职责：1. 负责主导深度学习计算引擎整体框架及各子模块的方案选择、设计及开发；2. 负责支撑智能辅助驾驶算法模型的推理及在线训练。 职位要求 基本要求：1. 计算机、软件工程、自动化等相关专业本科及以上；2. 熟练掌握 C/C++ 和 Python 开发，常用设计模式、算法及数据结构；3. 丰富的深度学习引擎框架开发实战经验，精通框架内部子模块工作原理，了解模型输入到计算输出的全流程；4. 熟悉开源框架（如 TensorFlow、PyTorch、Paddle、MegEngine 等）工作原理及底层实现；5. 深入理解深度学习量化方法，熟悉框架量化设计；6. 独立的开发、性能分析、问题追踪修复能力； 7. 良好的编程风格习惯、文档撰写能力，团队沟通协作能力；加分项：- 参与深度学习框架相关社区代码贡献- 熟悉异构计算- 熟悉 TVM/XLA/Glow/TFRT 等 DL 编译栈
大模型算法工程师（RAG方向） 上海 社招 全职 数字技术 硕士及以上 5-7 年 职位描述 1. RAG系统设计与优化： - 负责构建和优化基于Retrieval-Augmented Generation（RAG）的问答、对话、智能助手等系统； - 设计高效的检索+生成组合策略，提高响应质量、效率和稳定性； - 调研和实现业界前沿的RAG技术，包括 multi-hop RAG、hybrid search、retriever-generator 对齐训练等。2. 检索模块优化： - 构建或优化文档索引体系，设计embedding空间、向量召回、多模态检索等模块； - 评估并集成不同的Embedding模型（如BGE、GTE等）； - 提升文档重排序、context selection、chunking策略的效果和效率。3. 生成模块适配： - 优化大语言模型（如LLM）的生成能力与检索模块的配合； - 支持长上下文建模（如Retrieval Fusion、Long
VLA算法工程师 AD内推 蔚来自动驾驶研发团队 北京、上海 社招 全职 数字技术 - 算法 学历要求不限 3-5 年 职位描述 围绕智能辅助驾驶技术，探索以量产为目标的前沿方向，工作职责包括但不限于：探索 LLM、VLM、VLA 等技术在智能辅助驾驶领域的应用范式，推进高阶辅助驾驶能力的迭代升级。负责核心模型与算法的研发与优化，包括数据处理、模型设计、训练与部署，提升模型在多种驾驶场景下的性能与稳定性。 职位要求 本科及以上学历，计算机、自动化、人工智能、计算机视觉等相关专业背景。熟练掌握 Python 编程，精通至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow 等）。理解并掌握大语言模型（LLM）的基本原理，有相关研究或应用经验。熟悉强化学习（RL）的核心方法与原理，具备相关项目或研究经验。热爱技术，具备良好的自驱力与团队协作能力。加分项：在人工智能、自然语言处理、计算机视觉、强化学习等领域发表过学术论文或技术报告。有智能辅助驾驶相关经验或项目经历者优先。 投递...
智能辅助驾驶算法工程师（端到端模型 / 强化学习） AD内推 蔚来自动驾驶研发团队 北京 社招 全职 数字技术 - 算法 硕士及以上 3-5 年 职位描述 负责端到端智能辅助驾驶轨迹生成算法的研发与优化，重点方向包括但不限于：端到端模仿学习（如 VLA/世界模型、自回归生成、Diffusion Policy 等）；强化学习（涵盖轨迹生成、闭环训练、世界模型等相关技术）。持续跟踪人工智能领域的前沿技术动态，推动先进算法在量产项目中的实际应用与落地。 职位要求 硕士及以上学历，计算机、软件工程、人工智能或相关专业；具备扎实的深度学习理论基础，熟悉常见深度学习与机器学习算法；熟练掌握至少一种主流深度学习框架，具有 TensorFlow 或 PyTorch 深度开发经验者优先。【加分项】①具备端到端路径/轨迹生成相关经验，熟悉以下任一方向者优先：主流模仿学习方法（如行为克隆）；主流 BEV 任务（如动态/静态目标检测与跟踪等）；时序建模方法（RNN/LSTM/GRU等）。②具备强化学习相关经验，熟悉以下任一方向者优先：主流 RL 算法（如 DQN、DDPG、SAC、PPO、GRPO 等）；强化学习在轨迹预测、决策规划或仿真环境中的应用；世界模型（World Model）、模型预测控制（MPC）或基于强化学习的闭环仿真技术。③具备 VLA/VLN/世界模型等相关项目实践经验，熟悉以下任一方向者优先：主流 VLA 方法（如 OpenVLA、PAI0 等）；主流世界模型方法（如
基础模型研究员 / 算法工程师 AD内推 蔚来自动驾驶研发团队 北京、上海 社招 全职 数字技术 - 算法 本科及以上 3-5 年 职位描述 1. 开展图像、视频及多模态大模型方向的前沿预研与原型实现，持续提升模型的时空表征与理解能力；2. 利用三维重建、自动标注等算法能力，高效构建训练与评测数据集，并结合强化学习等技术推动模型性能迭代；3. 与软件、硬件、测试等跨职能团队紧密协作，推动算法方案的工程化落地，全面提升智能辅助驾驶系统的性能、安全性和可靠性；4. 跟踪学术界与工业界最新进展，撰写技术文档与论文，并在相关学术会议上输出高质量研究成果。 职位要求 1. 计算机科学、人工智能、机器人、自动化等相关专业博士学位（或具备同等研究能力），并在以下至少一个方向具备深入经验：多模态大模型、强化学习、计算机视觉、运动与规划控制、三维重建等；2. 对前沿技术保持热情，具备主动探索精神与持续学习能力；3. 具备良好的沟通与协作能力，能够与不同技术背景的团队成员高效合作；4. 拥有扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉常用算法及 PyTorch、TensorFlow 等主流深度学习框架；5. 具备扎实的工程能力，熟练掌握 Python、C++ 等编程语言。# 加分项1. 在智能辅助驾驶、具身智能等相关项目中承担过关键研发角色；2. 在 CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、SIGGRAPH、AAAI、ICRA 等顶级会议或期刊发表过高水平论文。 投递...
AI机器人研究员 上海 社招 全职 数字技术 博士及以上 1-3 年 职位描述 开展具身AI、机器人操作和世界建模方面的原创研究，包括感知、规划和控制。开发并评估大规模多模态模型，该模型整合视觉、语言、本体感觉和触觉输入，以用于现实世界的机器人任务。为灵巧机器人手、富接触操作和自适应任务泛化创建算法并制作原型。探索模拟到现实迁移、自监督物理交互学习以及动态环境中强化学习的方法。与硬件和系统团队合作，将研究成果转化为实际的机器人系统——从模拟到实际部署。在顶级会议（例如，CoRL、ICRA、RSS、NeurIPS）上发表和展示你的工作，并为推动全球具身AI的发展做出贡献。制定蔚来具身智能计划的长期路线图，定义AI驱动的机器人技术在现实世界领域的前沿。 职位要求 必备条件1.机器人学、计算机科学、人工智能、机械/电气工程或相关领域的硕士或博士学位。2.深入理解机器人学习、强化学习、模仿学习、世界建模或可微物理模拟。3.具备机器人操作、抓取规划、触觉感知或多传感器融合方面的实践经验。4.精通Python和现代ML框架（例如，PyTorch、JAX、TensorFlow），以及ROS2等机器人中间件。5.具备开展独立研究并在顶尖AI/机器人领域发表成果的能力。拥有强大的分析和系统构建技能；能够跨模拟、感知、控制和物理机器人硬件开展工作。优先资格1.博士学位（或预计在6 - 12个月内毕业的博士候选人）。在顶级AI或机器人会议（CoRL、ICRA、IROS、RSS、NeurIPS、CVPR、ICML）上有发表论文的记录。2.具有灵巧操作系统、多指手或抓握优化方面的经验。3.熟悉3D感知、神经隐式表示或机器人基础模型。4.在仿真到现实迁移、实时控制或基于模型的强化学习方面有经验。5.热衷于将AI应用于物理系统，并创造能解决现实世界中实际问题的机器人。 投递...
资深算法工程师（智能辅助驾驶安全评估方向） 上海 社招 全职 数字技术 本科及以上 5-7 年 职位描述 1. 针对智能辅助驾驶系统，设计开发综合全面、高可靠性的安全评测算法与工具，用于量化评估智能辅助驾驶系统在各类已知或生成场景下的安全与合规表现。2. 建立数据驱动的评测模型与方法论，利用仿真数据和实际路测数据，训练预测模型，提前发现潜在风险，为算法改进和系统优化提供高价值输入。 职位要求 1. 精通 Python、C++ 等编程语言，具备扎实的数据结构和算法设计基础，能够熟练运用常用算法库和框架（如 NumPy、SciPy、PyTorch、TensorFlow 等）进行算法开发和数据处理。2. 熟悉机器学习、深度学习算法原理，有在智能辅助驾驶领域应用相关算法进行性能评估、模型训练和优化的实践经验。例如，掌握基于深度学习的目标检测算法在智能辅助驾驶感知评测中的应用。3. 了解智能辅助驾驶系统的架构和核心算法（感知、决策、规划、控制），熟悉车辆动力学、运动学模型，能够根据系统原理设计有效的仿真评测算法和场景。4. 熟练使用一种或多种主流智能辅助驾驶仿真工具（如 Prescan、Carsim、VTD、CARLA 等），具备仿真环境搭建、场景配置和数据采集的能力。5. 发表过智能辅助驾驶仿真评测相关的学术论文或拥有相关专利者优先。 投递...
Infra开发工程师 上海 全职 职位描述 - 负责公司级AI Infra平台建设，为智能驾驶场景提供数据闭环、算力平台、AIOps等基础能力支持。 - 负责数据闭环的构建，建立高效的数据流转设施，搭建稳定的数据闭环链路 - 负责AI平台的设计与研发，建设GPU及异构加速卡的资源池化、任务调度与虚拟化能力。 - 负责向量检索、图数据库等AI基础能力的构建与性能优化。 - 探索并落地面向智能汽车行业的前沿AI Infra技术演进方案。 职位要求 - 具有计算机、人工智能、软件工程、电子信息等相关学科本科/硕士学历。 - 具备以下一项或多项经验： 1. 具备数据闭环、数据链路的开发经验；2. 大规模分布式训练/推理系统、AI平台、资源调度系统、向量检索或图数据库的设计与研发经验；3. 熟悉Linux环境下的Python与C++语言，具备良好的工程与代码规范；4. 熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，具备底层优化或二次开发经验； - 具有良好的工作态度、团队合作精神、主观能动性和跨团队沟通能力。符合以下条件者优先： - 熟悉LLM、图像、多模态或VLA/VLM等模型的训练与推理优化； - 具备自动驾驶、机器人或智能汽车相关领域软件系统开发经验； - 有大模型预训练、RL训练或高性能推理引擎（如vLLM、TensorRT-LLM）的实战经验； - 具备高性能网络、分布式存储或集群调度系统经验。 投递...
点云目标检测算法工程师 北京、上海、苏州 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 * 负责自动驾驶点云目标检测和跟踪模型研发和工程落地* 探索使用新的深度学习方法来检测周围环境信息和交通参与者信息，提升实时感知模型的能力上限;* 负责车端机器学习模型的性能评估/耗时优化/硬件友好部署;* 通过模型优化和数据驱动等方式负责实车测试过程中问题的解决; 职位要求 * 计算机/机器人/统计/自动化等相关专业，硕士及以上学历；* C++和Python， 扎实的算法和数据结构知识；* 有点云目标检测，BEV模块算法研发或量产中BEV问题解决经验者优先;* 有计算机视觉/机器学习方向顶会论文者优先；* 具有机器学习和计算机视觉知识和应用经验，如目标检测/分割/跟踪/分类等；* 熟练使用框架，如Tensorflow或Pytorch。 投递...
模型量化实习生 北京、苏州 社招 实习 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 职位描述 我们需要一位有边缘ai场景下模型量化部署项目、模型量化调优经历及ai提效经验的实习生，你将负责解决模型在量产芯片上部署时的量化精度问题、优化耗时问题、使用ai探索模型量化导出流程新范式，保障模型在地平线、英伟达、高通等平台上的精度与性能平衡岗位职责1.负责自动驾驶感知模型（CNN/Transformer/E2E）在目标芯片平台上的INT8/INT16/FP16量化，包括但不限于训练后量化（PTQ）、量化感知训练（QAT）等2.探索QDQ插入及计算图融合机制3.探索前沿的量化敏感层分析工具和混合精度调优方法4.利用ai探索量化导出适配流程的自动化和规范化5.跟踪最新量化、模型压缩技术进展上述岗位职责可按照兴趣自选 职位要求 任职要求1.硕士以上学历，实习时长不小于六个月2.理解深度学习原理，有模型量化/剪枝/蒸馏/NAS相关科研或项目经验，要求深入理解量化基本原理，熟悉常见的量化优化算法，有量化精度掉点排查经验为加分项3.熟悉常见的神经网络结构，包括CNN/Transformer，熟悉自动驾驶领域的感知模型BEV/OCC为加分项4.有神经网络模型训练和量化调优实践的项目经验，熟悉python编程，熟悉至少一种深度学习框架，例如PyTorch或TensorFlow，有QAT实践经验为加分项5.熟悉地平线、英伟达、高通等至少一种量化工具链，基于该工具链有落地demo项目为加分项你将获得1.有竞争力的实习薪资以及实习经历背书2.直接参与最前沿的自动驾驶模型落地项目，接触主流芯片平台（地平线、英伟达、高通等）量化部署全流程 投递...
智能汽车-AI算法工程师-上海 上海 校招 正式 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 职位描述 1. 负责创达产品的AI图像/视频/语音业务相关算法的研究和实现；2. 负责AI算法性能和准确度的优化3.负责自动驾驶环境下感知量产算法的研发4.负责海量数据挖掘策略设计、开发5.负责滴水OS自研产品的AI算法开发福利待遇1.五险一金，12薪，餐补/交通补助/误餐补助2.每周双休，上班时间：早9:30-晚19:00，可提前1H弹性打卡3.清晰的晋升通道/明确的培养计划/导师1对1学习 职位要求 1. 数字图像处理，机器学习相关专业；2. 有良好的数据结构与算法功底，能够熟练使用 C++ 语言编写较复杂的算法，并具备良好的代码和文档能力；3. 熟练掌握数字图像处理和深度学习算法，有丰富的模型优化经验；4. 能够独立从事图像分类、检测、分割、视频分析相关领域研究和开发；5. 熟练使用深度学习框架(Tensorflow，PyTorch或者MXNet)；6. 可以熟练地阅读英文文献。拥有CET4级、其他语言证书优先考虑。 职位信息 部门： 畅行智驾 投递...
端侧 AI 部署与应用工程师 (2026届校招) 北京 校招 正式 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 - 研发 职位描述 你将加入我们的核心研发团队，基于Qualcomm计算平台，打通从 AI 模型到端侧应用落地的“最后一公里”。我们需要你不仅懂算法原理，更能通过扎实的工程能力，构建高性能的 AI Agent 与推理系统。1. 模型转换与性能调优 (Model Engineering):使用 Linux 环境下的工具链，将 PyTorch/TensorFlow 训练模型转换为专用格式（DLC/QNN context）。编写 Shell/Python 脚本 实现模型转换、量化（Int8/FP16）及精度验证的自动化流程。分析模型在 Hexagon DSP/NPU 上的性能瓶颈，进行算子优化和推理加速。2. 端侧 AI
模型量化工程师 北京、苏州 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 我们需要一位专注于模型量化落地的实干型工程师。你将核心负责解决模型在量产芯片上部署时的精度损失问题，保障算法模型在地平线、英伟达、高通等平台上的精度与性能平衡。岗位职责模型量化实施：负责自动驾驶模型（CNN/BEV/Transformer/E2E/VLA）在目标芯片上的INT8/INT16/FP16量化工作。掉点分析与优化：深入分析量化带来的精度损失，定位敏感层，通过权重校正、偏置校正、敏感度分析等手段恢复模型精度。QAT/PTQ落地：根据模型特性选择合适的量化算法和量化策略，搭建微调环境，执行量化感知训练以修复精度。工具链适配：使用各芯片厂商提供的量化工具（如AIMET, Horizon Pytorch Plugin等）进行模型转换与验证。精度验证：建立完善的量化精度评估体系，对比浮点模型与定点模型的输出差异，输出详细的量化分析报告。 职位要求 任职要求经验要求：计算机、自动化等相关专业本科及以上学历，2-4年深度学习模型优化或部署经验。理论知识：深入理解量化基本原理，熟悉常见量化优化算法。量化优化经验：具备丰富的量化掉点排查经验，能熟练使用特征图可视化、层间误差分析等方法定位精度瓶颈。掌握常见的精度恢复手段，如Bias Correction、Equalization、AdaRound等。QAT实战能力：熟悉PyTorch/TensorFlow的量化接口，有实际搭建QAT流程、配置伪量化节点、处理量化算子融合的经验。框架与工具：熟练使用PyTorch，了解ONNX中间表示；熟悉TensorRT、TFLite或TVM中至少一种推理框架的量化流程。芯片适配：了解地平线、高通或英伟达芯片架构者优先，有复杂模型(异构、多任务、上万节点)量化掉点问题解决的经验者优先。加分项对端到端和VLA模型的量化难点有研究或实践经验。熟悉混合精度量化策略，能根据硬件特性自动搜索最优量化位宽。 投递...
端到端算法专家（感知大模型方向） 北京、上海、苏州 社招 全职 研发 - 算法 职位描述 1、设计和开发用于自动驾驶的统一模型（One Model），负责多任务训练和调优；2、设计多任务模型训练框架，维护多任务共享主干网络，支持多任务模型迭代和发版，提升多任务迭代效率；3、数据驱动优化：利用大规模自动驾驶数据进行模型训练和优化。设计和实现数据增强、数据清洗和数据标注策略，提升数据质量；4、跨团队协作：与感知、预测、规划和控制等模块的工程师紧密合作，确保模型的整体性能和协同工作；5、模型评估与验证：设计和实施模型评估框架，确保模型在各种场景下的鲁棒性和安全性；6、研究和实现先进的深度学习和强化学习算法，提升模型的性能和泛化能力；7、与硬件团队合作，优化模型在嵌入式平台上的部署和运行效率；8、与测试团队合作，进行模型在实际道路环境中的验证和测试。 职位要求 1、计算机科学、电子工程、自动化、数学或相关领域的硕士或博士学位；2、3年以上深度学习、计算机视觉或自动驾驶相关领域的工作经验。3、有自动驾驶系统开发经验者优先，具备端到端自动驾驶模型开发经验者优先；4、有大规模数据处理和分布式训练经验者优先，熟悉计算机视觉、传感器融合、路径规划和控制算法；5、精通深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），熟悉C++、Python等编程语言。 投递...
Role Overview Senior Robotics Software Engineers demonstrate advanced design and problem-solving expertise, leading the development of complex robotics systems and intelligent features. They play a key role in ensuring robustness, scalability, and manufacturability while mentoring junior
算法工程师 （数据生成 / 物理仿真方向） 深圳 社招 全职 职位描述 1. 负责面向工业视觉、智能制造、机器人及激光加工等垂直业务场景的高质量合成数据生成算法研发，重点基于物理仿真、三维渲染、神经渲染及 3D Gaussian Splatting 等技术，为视觉模型、多模态模型及具身智能模型训练提供高可信度数据支撑。2. 基于数字孪生与仿真引擎，构建贴近真实业务场景的虚拟环境，包括三维几何建模、材质建模、光照配置、相机参数模拟、运动轨迹设计、物体交互与场景动态变化等，实现可控、可扩展、可自动化的数据生成流程。3. 研究并实现基于物理规律的仿真数据生成方法，围绕光照传播、反射、折射、散射、吸收、阴影、透明/半透明材质、金属/非金属材质、复杂表面纹理等视觉效果进行建模，提升合成图像与视频数据的真实感和可用性。4. 探索并落地 3D Gaussian Splatting、NeRF、可微渲染、神经渲染、三维重建与生成式 3D 技术 在数据生成中的应用，实现从真实场景重建、可编辑三维表示到多视角、多光照、多材质、多姿态数据自动生成的完整技术链路。5. 负责合成图像、视频及多模态标注数据的自动化生成，包括目标检测框、实例/语义分割、关键点、深度图、法向图、位姿、光流、三维点云、相机参数及场景元数据等，为下游模型训练提供高质量结构化标注。6. 结合真实业务数据分布，对仿真数据进行质量评估、域随机化、风格迁移、真实感增强与 Sim2Real 优化，持续提升合成数据在目标检测、图像分割、三维重建、多模态理解等任务中的训练收益。7. 建立数据生成与模型训练之间的闭环机制，基于模型训练效果、误检漏检案例及真实业务反馈，反向优化仿真场景、材质参数、光照条件、数据分布与生成策略，提升数据生成系统的业务价值。8. 跟踪物理仿真、神经渲染、3D Gaussian Splatting、三维生成、可微渲染、数字孪生、合成数据生成等前沿技术，推动其在视觉检测、智能制造、机器人感知及激光加工等场景中的工程化落地。 职位要求 1. 具备扎实的数学、物理、计算机图形学或计算机视觉基础，熟悉线性代数、三维几何、相机模型、渲染管线、光照模型、PBR 材质及基本物理仿真原理。2. 熟悉至少一种三维仿真、渲染或数字孪生工具/框架，如
AI Infra 模型部署实习生 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 27届AI人才专项计划（实习生专场） 职位描述 参与公司 AI 基础设施的建设，重点围绕模型部署流程的效率优化。通过工程化手段、智能体（Agent）与自动化工具链，减少人工介入，缩短模型从训练完成到上线的周期，提高部署的可靠性与效率。岗位职责模型部署流程的效率优化- 深度参与现有模型部署，分析各个阶段（模型转换、模型验证、上线等）的耗时与瓶颈，提出并实现改进方案。- 设计并构建基于 Agent + Skill 的模型验证与发布助手：将模型格式检查、精度校验、性能基准测试等能力封装为可复用的 Skill；通过 Agent 调度这些 Skill，实现部署任务的自动化。- 设计模型验证等工具，提升多版本或高频部署场景下的效率。可观测性与问题排查- 收集并分析部署全流程的日志、耗时、资源占用等数据，建立部署任务的监控看板，展示部署耗时、成功率、资源消耗等关键指标。- 开发基于 Agent 的故障诊断 Skill：自动识别部署失败常见原因。- 协助构建部署任务的监控看板，展示部署耗时、成功率、资源消耗等关键指标。 基础设施与工具链建设- 参与部署平台的设计与开发，推动模型部署从“脚本化”向“服务化+智能化”演进。- 建设 Agent