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
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
Overview Dolby is looking for passionate new graduates and junior engineers to join our Android audio integration test team. In this role, you will work at the intersection of cutting-edge audio technology and mobile software engineering
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,
语音算法工程师 北京 技术 - 算法 硕士及以上 小满星AGI顶尖人才专项 职位描述 1、负责语音识别算法的设计与实现，开展领先的识别系统研发以及海量数据的识别效果优化；2、负责语音合成技术及产品研发。 职位要求 1、硕士及以上学历，有语音识别、语音合成、声纹识别开发经验者优先；2、熟悉python和shell，使用过C++或Java，熟悉TensorFlow或Pytorch等开源工具；3、熟悉Kaldi框架、有声学模型/语言模型实战经验者优先；4、熟悉端到端语音识别框架（ESPNet、WeNet等）者优先；5、拥有技术激情、创新意识、协同落地能力，表达能力优秀，乐观向上，自我驱动力强，具备抗压能力，有自我反省意识。 职位信息 部门： 智能技术发展部 投递...
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
多模智能交互算法实习生 北京 实习 职位描述 参与智能交互端到端大模型的研发，方向包括多轮对话质量、交互时机判定（流式判停打断拒识等），工具调用等；探索打造类人全双工交互体验，支持机器人在真实场景中的多模交互落地；构建多场景的高质量语音-文本对齐数据集，支撑模型及业务训练与迭代；跟进智能交互领域前沿技术，探索新方法并将其应用到具身机器人的交互智能场景。 职位要求 计算机、人工智能等相关专业硕士及以上在读，优秀的本科生亦可；熟悉机器学习和深度学习基础理论，了解主流LLM的基本原理和训练方法；具备良好的编程能力，熟练掌握Python，熟悉TensorFlow、PyTorch等至少一种主流深度学习框架；熟悉Linux开发环境，具备基本的代码调试能力；具备快速学习和独立解决问题的能力，有良好的团队协作意识。加分项有交互大模型研发及实际应用经验者优先；在国际顶级会议/期刊（ICASSP、Interspeech、ASRU等）发表过相关论文者优先；在语音或机器学习相关竞赛中获得过领先名次者优先；对具身智能、机器人交互领域有浓厚兴趣者优先。 投递...
Responsibilities: Develop and optimize Embedded ML inference engines for microcontrollers. Train and fine-tune machine learning models using TensorFlow and PyTorch to be deployed on resource-constrained devices. Implement and experiment with techniques to improve model performance on low-power
智能语音算法工程师 深圳、北京、成都 全职 研发 - 语音 / 视频 / 图形开发 职位描述 1.持续优化 ASR 和 TTS 系统，改进声学模型、语言模型与合成算法，提升识别准确率和语音自然度，解决实际应用场景问题。2.跟踪 ASR 和 TTS 前沿技术，引入先进算法升级现有系统。3.负责自研云 +端智能语音系统架构研发，完成云端服务构建与端侧算法优化。4.开发声纹识别、情绪识别等进阶功能，实现语音实时翻译等创新应用。5.与硬件团队协作，完成语音系统在不同片平台的适配、集成，参与硬件选型与设计优化。 职位要求 1.计算机科学、电子工程等相关专业本科及以上学历。2.熟练掌握 C++、Python 编程语言，具备良好代码编写与调试能力。3.深入理解语音识别与合成原理，熟悉基于深度学习的 Conformer、Whisper在 ASR 中的应用，以及 FastSpeech 2、Hifi- Gan 等 T部署经验。4.掌握 TensorFlow、PyTorch 等至少一种深度学习框架，能进行模型搭建、训练与部署。5.3年以上智能语音研发经验，有 ASR 或
27届校招提前批-感知算法工程师 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。感知团队的职责是根据不同传感器（激光雷达、光学相机、毫米波雷达等）的信息，对周围环境进行识别和理解。在这里，你将研究和设计相关领域前沿算法，包括目标检测、分割、场景理解、模型压缩加速、基于大模型的数据挖掘与合成、半监督自监督等算法，直接赋能L4 卡车的大规模落地，创造社会价值和商业价值。你将参与：1.感知大模型: 基于俯视图的多模态（激光雷达/相机）大模型，可支持多种任务，比如常见目标的检测、分割等；2.占据空间: 一种通用的目标检测方法，将周围环境抽象为占据、非占据的空间，解决开放世界层出不穷的异形物体识别问题，兜底感知召回能力，保证自车安全；3.场景理解: 通过编码周围环境中智能体和智能体、地图和地图、以及智能体和地图的交互关系，实现对相应场景的理解 (比如施工区连接、智能体是否是长停的车)，直接影响自车行为（避让、跟随等）；4.基于大模型的数据挖掘/合成：调研和应用各种大模型，挖掘或合成高价值场景，提升模型相应场景表现；5.半监督自监督：调研和开发各种高效算法，降低模型对标注数据的依赖;6.开发和完善模型训练的离线系统，包括数据挖掘、数据处理和模型评估及可视化。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.编程基础扎实，熟悉基本算法和数据结构，至少熟悉以下一门语言：Python、C++；2.熟悉深度学习框架，包括但不限于：PyTorch、TensorFlow等；3.有机器学习或深度学习相关经验，包括模型训练、部署、测试等；4.善于思考，逻辑清晰，有优秀的问题分析和解决能力；5.有强烈的自我提升意愿，持续的自我驱动能力，关注业界前沿技术和国际会议研究动态，不断提升自己；6.良好的沟通和合作能力，责任心和团队意识强。加分项：1.有自动驾驶相关经验，包括但不限于：智能驾驶、机器人、等项目落地经验；2.在顶级国际会议/期刊上发表论文（CVPR，ICCV，ICML，NIPS等）；3.有编程、数学等相关竞赛成绩。 投递...
SummaryIf you are passionate about advancing video understanding, video generation, and photography intelligence, and are driven to pursue excellence, embrace challenges, collaborate with others, and learn new things along the way, Apple is the right place
SummaryApple is where individual imaginations gather together, committing to the values that lead to great work. Every new product we build, service we create, or experience we deliver is the result of us making each other’s
知识算法工程师（本体论设计、知识图谱构建方向） 北京 全职 研发 - 算法 职位描述 1. 负责大规模OCR识别结果的数据清洗、纠错与结构化处理，提升文本抽取的准确率与可用性； 2. 设计并构建面向垂直领域的知识图谱，包括实体识别、关系抽取、属性融合、图谱对齐等核心环节； 3. 基于业务场景对开源或自研大语言模型（LLM）进行领域适配与高效微调（如LoRA、QLoRA、Prompt Tuning等），提升模型在特定任务（如问答、推理、信息补全）上的表现； 4. 运用本体论（Ontology）方法设计领域知识体系，定义概念层级、语义关系与逻辑约束，支撑高质量知识建模与推理； 5. 探索多模态（图像+文本）信息融合策略，将OCR输出与视觉上下文结合，增强知识抽取与语义理解能力； 6. 与产品、数据及工程团队紧密协作，推动知识驱动型AI系统在内容理解、智能检索、风险识别等场景中的落地。 职位要求 1. 计算机、人工智能、软件工程、数学或相关专业本科及以上学历，3年以上算法或AI工程经验； 2. 熟练掌握Python及主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），具备扎实的算法实现与调试能力； 3. 在以下至少两个方向有深入实践： - OCR后处理与文本数据清洗（如模糊匹配、规则引擎、语言模型纠错）； - 知识图谱构建（使用Neo4j、Apache Jena、DGL-KE等工具链）； - 大模型微调与部署（熟悉HuggingFace Transformers、vLLM、Llama.cpp等生态）； - 本体建模与语义网技术（熟悉OWL、RDF、SPARQL、Protégé等）；4.
AI算法工程师（智能体） 北京 全职 研发 - 算法 职位描述 1、Agent 架构研发：基于主流大模型构建高性能智能体框架，实现包括感知、短期/长期记忆、规划（Planning）及工具调用（Tool Use）在内的核心功能。2、推理逻辑优化：针对复杂业务场景，通过 Prompt Engineering、CoT（思维链）、ToT（思维树）等技术，提升 Agent 在多步推理和复杂决策中的准确率与稳定性。3、工具调用与集成：开发并优化 Agent 对外部 API、数据库及插件的调用机制，解决模型在真实环境中的“落地最后一步”问题。4、模型调优与迭代：通过 SFT（有监督微调）或强化学习手段，针对特定垂直领域提升 Agent 的专业表现。5、产研协同落地：与全栈工程师、产品经理紧密配合，确保算法方案在实际产品中高效运行，并持续跟踪线上表现进行优化。 职位要求 - 技术栈：Python / PyTorch / LLaMA-Factory / PEFT (LoRA/QLoRA) / SFT & DPO / LangGraph
About BJAK The original mission of BJAK is we believe people deserve smarter ways to plan, save and grow their money. This is the origin of our name. Started in 2019, we built the first mobile-first,
小米汽车-算法工程师-自动驾驶大模型方向 北京 社招 全职 职位 ID：N0207 职位描述 1. 负责端到端的预测、决策和规划学习模型研发，解决L4交通场景下的交互决策、轨迹规划问题；2. 负责数据处理、标注和管理，研发基于数据的模型闭环迭代系统，提升整体效率和性能；3. 跟踪最新的自动驾驶和人工智能技术动态，进行技术调研和快速验证。 职位要求 1. 有较为完整的研发经验，经历技术预研、实车部署和优化迭代较为完整流程；2. 具备扎实的深度学习理论基础，有视觉-语言多模态、轨迹预测、数据驱动决策规划等领域的研发和工程部署经历，有强化学习经历优先；3. 深入了解数据结构、算法，有大规模数据处理相关知识，至少精通一门 c++/python编程；4. 熟悉常用的深度学习开源框架，如PyTorch、TensorFlow等，要求熟悉至少对其中一种框架，有实际部署经验。 投递...
自动驾驶基座模型（世界模型方向） 北京 社招 全职 职位 ID：A49702A 职位描述 负责World Action Model在自动驾驶场景中的前沿算法研究，；参与World Action Model模型开发，数据闭环构建和创新型技术研发，为下一代自动驾驶技术提供基础支撑； 职位要求 教育背景：计算机科学、人工智能、机器人学、自动驾驶或相关领域的博士学位，或具备等效的研究经验；世界模型,视觉表征学习,视觉自监督算法研究经验；对DIffusion-based和AE-based视频生成模型的原理有深刻的理解理论与实践能力：扎实的机器学习、深度学习理论基础，具有视觉理解、自然语言处理与行为决策的交叉领域研究背景；编程能力：熟练掌握Python及主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等），有高效模型训练与大规模数据处理经验；学术能力：具有在国际顶级会议（NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV等）上发表过论文的经验，或参与过具有影响力的学术竞赛（如COCO、Kitti、nuScenes等）；跨学科能力：具备跨学科协作能力，能够有效将计算机视觉、自然语言处理与机器人学的知识融合，推动自动驾驶机器人领域的创新；加分项：在大规模视觉预训练模型训练、蒸馏等方面有深入研究；具有实际项目经验，熟悉典型的算法V-JEPA, DINO系列；具有自动驾驶平台（如CARLA、Waymo、nuScenes等）上的实验经验。 投递...
小米汽车—自动驾驶与机器人多模态大模型算法研究专家（VLA方向） 北京 社招 全职 职位 ID：A210746 职位描述 负责VLA（视觉-语言-行动）多模态大模型在自动驾驶和机器人场景中的前沿算法研究，涵盖场景理解、语义引导决策、时空建模等核心能力；主导VLA模型预研，构建可泛化、高可解释性的多模态基座大模型，为未来6~12个月技术演进提供基础支撑；与高校及实习生协作，探索VLA的长期发展方向，包括表征学习，具身智能、慢系统蒸馏快系统等核心议题；撰写高水平论文、技术文档，推动VLA方向在CVPR、NeurIPS、ICLR、CoRL等会议中的学术影响力。 职位要求 教育背景：计算机科学、人工智能、机器人学、自动驾驶或相关领域的博士学位，或具备等效的研究经验；多模态研究经验：深入了解视觉-语言-行动（VLA）大模型的构建与优化方法，特别是在自动驾驶、机器人等领域的应用；理论与实践能力：扎实的机器学习、深度学习理论基础，具有视觉理解、自然语言处理与行为决策的交叉领域研究背景；编程能力：熟练掌握Python及主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等），有高效模型训练与大规模数据处理经验；学术能力：具有在国际顶级会议（NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV等）上发表过论文的经验，或参与过具有影响力的学术竞赛（如COCO、Kitti、nuScenes等）；跨学科能力：具备跨学科协作能力，能够有效将计算机视觉、自然语言处理与机器人学的知识融合，推动自动驾驶机器人领域的创新；加分项：在大规模预训练模型（如LLM、VLM、VLA等）微调、蒸馏等方面有深入研究；具有实际项目经验，尤其是涉及具身多模态大模型 （如RT2、OpenVLA、Octo等） 开发经验者优先；具有机器人或自动驾驶平台（如MuJoCo、CARLA、Waymo、nuScenes等）上的实验经验。 投递...
自动驾驶基座模型（VLA方向） 北京 社招 全职 职位 ID：A83060 职位描述 负责VLA（视觉-语言-行动）多模态大模型在自动驾驶场景中的前沿算法研究，涵盖场景理解、语义引导决策、时空建模等核心能力；参与VLA基座模型的模型开发,数据闭环和创新型技术验证,为下一代自动驾驶技术提供基础支撑 职位要求 教育背景：计算机科学、人工智能、机器人学、自动驾驶或相关领域的博士学位，或具备等效的研究经验；多模态研究经验：深入了解视觉-语言-行动（VLA）大模型的构建与优化方法，特别是在自动驾驶、机器人等领域的应用；理论与实践能力：扎实的机器学习、深度学习理论基础，具有视觉理解、自然语言处理与行为决策的交叉领域研究背景；编程能力：熟练掌握Python及主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等），有高效模型训练与大规模数据处理经验；学术能力：具有在国际顶级会议（NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV等）上发表过论文的经验，或参与过具有影响力的学术竞赛（如COCO、Kitti、nuScenes等）；跨学科能力：具备跨学科协作能力，能够有效将计算机视觉、自然语言处理与机器教育背景：计算机科学、人工智能、机器人学、自动驾驶或相关领域的博士学位，或具备等效的研究经验；多模态研究经验：深入了解视觉-语言-行动（VLA）大模型的构建与优化方法，特别是在自动驾驶、机器人等领域的应用；理论与实践能力：扎实的机器学习、深度学习理论基础，具有视觉理解、自然语言处理与行为决策的交叉领域研究背景；编程能力：熟练掌握Python及主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等），有高效模型训练与大规模数据处理经验；学术能力：具有在国际顶级会议（NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV等）上发表过论文的经验，或参与过具有影响力的学术竞赛（如COCO、Kitti、nuScenes等）；跨学科能力：具备跨学科协作能力，能够有效将计算机视觉、自然语言处理与机器人学的知识融合，推动自动驾驶机器人领域的创新；加分项：在大规模预训练模型（如LLM、VLM、VLA等）微调、蒸馏等方面有深入研究；具有实际项目经验（如AR1等） 开发经验者优先；具有自动驾驶平台（如CARLA、Waymo、nuScenes等）上的实验经验。 投递...
机器人物理角色动画算法工程师 北京 社招 全职 职位 ID：A148547 职位描述 1. 负责机器人物理角色动画数据生成； 2. 负责算法移植到机器人上并完成相应的功能实机验证； 3. 持续跟踪国内外计算机图形学前沿研究成果，并进行相关算法复现。 职位要求 1. 硕士及以上学历，计算机图形学、人工智能、机器学习、机器人、应用数学等专业，理论功底深厚，有相关足式机器人控制经验更优； 2. 扎实的数学基础，精通线性代数，优化方法，统计理论等，并熟悉这些技术在计算机图形学/3D视觉中的应用；3. 掌握诸如MDM、priorMDM、MLD、MoFusion等主流角色动画生成算法，对Diffusion、Transformer等基础算法具有深入的理解；4. 扎实的C++、python编程能力；5. 熟悉NVIDIA Isaac 平台使用，可以处理大规模数据，利用PyTorch、TensorFlow等框架进行大规模训练；6. 了解3D建模软件（例如Maya，3DS Max, Blender）的使用，熟悉常用的3D模型格式；7. 在相关领域的期刊/会议上以一作身份发表过文章，例如SIGGRAPH/TVCG/PAMI/IJCV/CVPR/ICCV/ECCV者优先。 投递...