说不清条件？直接问一句 →（例：合肥的BMS要几年经验）
要求 PyTorch 共 3703 条 · 其中近一周 128 条 已筛选： 清除
1. 负责自动驾驶系统中端到端轨迹生成核心算法的设计、开发与优化，重点攻克两段式/一段式轨迹生成方案在复杂场景下的落地难题。 2. 主导导航任务、换道任务的轨迹生成算法研发，结合实际道路环境（如拥堵）提升轨迹的安全性、舒适性与效率。 3. 负责纵向控制模型（如跟车、加减速、停车）与横向控制模型（如路口、车道保持）的算法设计、参数调优及工程化实现。 4. 参与轨迹生成算法与感知、定位、规划模块的协同调试，解决跨模块数据交互、时序同步等技术问题，保障系统端到端性能。 5. 跟踪行业前沿技术动态（如大模型在轨迹生成中的应用、强化学习优化策略），推动算法迭代升级，撰写技术文档与专利。
【课题介绍】 本课题聚焦千万级超长上下文通用大模型建模核心难题，针对当前线性注意力、稀疏注意力两大主流技术阵营的固有缺陷，围绕线性运算复杂度保障、时序位置敏感性与超长外推能力、次线性KV缓存优化三大核心主线，开展融合式注意力建模创新研究，构建高精度、低开销、强泛化的千万级长序列建模体系。 当前线性注意力路线可实现严格线性算力复杂度、彻底规避传统Transformer平方复杂度瓶颈，但存在时序位置建模精度不足、超长序列位置外推偏移、局部语义捕捉能力弱的问题；稀疏注意力路线通过自适应稀疏采样大幅降低计算开销，保留精准时序建模能力，但存在采样复杂度不稳定、极长序列缓存冗余、外推泛化上限低的缺陷。…
Linux C++ Python 算法与AI 通信 / 计算机 / IT
（满足以下任意一方向）： 1. 负责pytorch/TF/JAX及配套生态框架组件在国产GPGPU上的适配、开发与系统级优化； 2. 基于国产GPGPU进行多领域模型（如搜广推、视觉推理、模型训练等）的端到端性能分析及优化； 3. 负责基于国产GPGPU的兼容能力开发及高性能组件（如向量数据库等）研发； 4. 跟踪AI框架及场景的前言进展，依托国产GPGPU进行实际工程落地；
【岗位职责】 负责下一代 Feed-Forward 3D/4D Reconstruction Foundation Model 与 Gaussian Splatting 研发，从多相机长序列视频中恢复真实世界的三维几何、动态信息与可渲染场景，构建自动驾驶 4D GT 与 Digital World。 • 研发自动驾驶多相机、多时序 3D/4D 重建大模型； • 构建静态场景与动态交通参与者的统一几何和时空表征； • 研究 Feed-Forward Gaussian / Dynamic Gaussian，实现高效、高保真的数字场景重建；…
职位描述 (Job Description): 我们正在寻找一位对技术充满好奇心、渴望探索未知领域的算法工程师加入我们的团队。在这个岗位上，你可以和你的导师共同完成： 核心职责 (Key Responsibilities): 全链路性能优化与研究（核心重点）： 深入研究并优化从上层框架（vLLM/Sglang）到 PyTorch，再到 CUDA/NCCL 以及底层硬件（GPU/网络互联）的完整调用链路。 针对大模型推理和分布式训练场景，搭建性能理论模型（Performance Modeling），识别系统瓶颈。 设计并实现精细化的性能监控系统，量化分析算力利用率（MFU/HFU）及通信开销。…
Python 深度学习 PyTorch 算法与AI 机器人 / 智能装备
1、参与设计与开发基于大语言模型的创新应用，如智能对话系统、知识库问答、内容生成与优化工具等。 2、负责大模型API的集成、调优与工程化落地，构建稳定、高效的应用服务。 3、深入理解业务需求，进行Prompt工程、RAG（检索增强生成）架构设计及智能体（Agent）工作流开发。 4、针对具体场景，对开源模型进行微调（Fine-tuning），并评估其性能与效果。 5、与算法、产品团队紧密合作，持续优化应用的效果、性能及用户体验。
大模型 CI/CD Python 研发（未细分） AI / 大模型
【关于这个岗位】 LLM 的成功是 AI 基础设施的成功。在训练 / 推理框架、算子和编译器、文件系统这些「单点极致」之外，还需要有人把整个系统栈串起来。我们不设限于具体的技术栈或语言 —— 我们在寻找的是那种对计算机系统（从机房里的铁疙瘩到内核再到上层框架）有广泛好奇心、动手能力极强的系统工程师（Hacker / Geek）：各种领域都懂一点、在不少领域懂很多，遇到问题不挑活儿，撸起袖子就能解决。 【工作职责】 1.深入研发工程链路的各个层面 —— 大型集群管理、运行时、文件系统、构建与打包分发、环境与镜像更新维护、即时编译（JIT）和 CI/CD 等 —— 发现并解决影响团队迭代效率和稳…
大模型 PyTorch TensorFlow 算法与AI 通信 / 计算机 / IT
1、负责CAX（CAD/CAE/CAM）工业软件几何计算核心研发，基于主流几何内核完成图形建模、几何拓扑处理、曲面实体运算、模型修复与优化等核心功能开发与迭代，保障工业模型计算的高精度、高稳定性与高性能。 2、探索并落地大模型赋能CAX工业场景的技术方案，依托大语言模型、生成式AI技术，实现CAD智能建模、图纸解析、参数化设计、工程规则校验、模型自动生成与优化等场景落地，推动传统工业软件智能化升级。 3、负责工业三维模型、工程图纸、几何数据的预处理、特征提取与数据集搭建，完成行业大模型微调、Prompt工程、RAG知识库构建，优化大模型在CAX专业场景的推理精度、泛化能力与落地实用性。…
大模型 Python PyTorch 算法与AI AI / 大模型
【课题介绍】 随着通用大模型在深度推理、软件工程、复杂工具调用能力上的不断提升，模型正在从“完成短流程任务”迈向“可靠承担长期开放任务”。本课题围绕仓库级大型软件工程智能体、超长时程任务规划与工具使用、复杂智能体轨迹数据合成、模型自我验证与自主校准等关键技术方向开展研究，构建能够理解目标、分解任务、调用工具、从反馈中学习并在失败后自主恢复的智能体模型。 你将结合真实业务流程，研究从轨迹数据构造、监督微调、强化学习、测试时计算到在线学习的完整技术闭环；建立核心评测体系，推动 Agent 在复杂软件工程、深度研究、企业工作流等高价值场景中的规模化应用。…
C++ Python Linux 算法与AI 通信 / 计算机 / IT
（满足以下任意一方向）： 1. 负责dense/moe/多模态/强化学习等模型的大规模分布式优化，持续提高大规模分布式场景的算力利用率； 2. 负责大模型训练框架及相关定制通信算子的开发、调试、优化与维护； 3. 负责大规模训练容错库相关开发，优化在超大规模场景下的快速恢复； 4. 负责超大规模集群下的训练性能建模； 5. 跟踪分布式前沿优化技术和社区动态，持续改进产品性能；
Python PyTorch 深度学习 设计 机器人 / 智能装备
1.负责智能体平台的核心算法设计与架构落地，围绕大模型驱动的智能体（Agent）完成平台化能力建设，包括多智能体编排、任务规划、工具调用与执行链路设计； 2.负责智能体应用研发，设计并实现基于大模型的人机协作、自动规划、记忆管理与反思调优等机制，提升智能体在复杂任务上的稳定性与执行效率； 3.负责Skill市场的算法与能力建设，设计技能封装、语义检索、技能编排与复用机制，持续丰富并运营平台技能生态； 4.负责MCP（Model Context Protocol）服务的研究与落地，设计统一工具接入协议、上下文管理与工具调用方案，打通智能体与外部工具、系统的能力边界；…
Python PyTorch 算法与AI 机器人 / 智能装备
岗位职责 · CT，MRI等医疗影像数据的前处理，管理与标注，建立私有数据集； · 基于成熟算法框架，完成肾脏、肿瘤等结构的自动分割，并在真实临床数据上持续优化； · 开展肾动脉、肾静脉、输尿管等精细结构的智能化分割工作，保证分割结果准确、临床可用； · 将分割结果稳定导出为 STL / VTK，并进行基本的模型检查与简单修复，确保几何正确； · 将分割与建模流程工程化，形成可独立运行的术前分割软件或模块，并提供必要的使用文档。 任职要求 · 医学影像、计算机、人工智能、生物医学工程等相关专业背景； · 具备3D医学影像分割经验，熟悉真实医疗影像数据；…
计算机视觉 FPGA 深度学习 算法与AI 通信 / 计算机 / IT
工作职责： 1、负责飞行器的定位导航算法研究及实现； 2、负责优化飞行器运动行为（定位导航、路径规划、避障算法等）； 3、传感器信息融合及栅格地图创建； 4、提高规划导航算法效率并优化软件架构。
大陆集团 城市未标注
职位介绍 感知算法 感知机 检测算法 信息检索 自动驾驶 模式识别 算法研究 立体视觉 GA算法 深度学习 岗位职责： 1. 负责ADAS、Parking、城区/高速NOA场景下的感知算法研发和工程落地，包括视觉/Lidar融合模型、Occupancy Network 网络、动/静态目标多任务模型等； 2. 探索使用端到端、时序等高效学习算法检测周围环境信息和交通参与者信息，探索云端算法性能上限，同时结合端侧算力算子实现量产落地； 3. 掌握数据挖掘、标注、训练、部署及badcase回归等闭环链路，并伴随业务开展持续优化；掌握通过数据闭环持续迭代模型的能力。…
1.负责下一代大模型基础架构研究，围绕 Attention、SSM、MoE、可寻址记忆、循环推理和动态计算等方向制定技术路线； 2.推进新架构的算法设计、原型实现、模型训练和规模化验证，研究相适配的优化器、训练稳定性及系统效率问题； 3.建设 AI Coding Agent 驱动的智能研发流程，支持模型模块、优化算法和高性能算子的自动生成、测试、评测与迭代； 4.将架构创新与安全场景结合，研究安全状态适配、记忆与路由安全，以及可审计、可回滚的长程智能体机制。
强化学习 大模型 Python 算法与AI AI / 大模型
【课题介绍】 我们认为未来的通用大模型不仅需要根据人类提供的数据和奖励进行训练，还需要能够主动探索环境、发现知识与技能缺口、从交互反馈中持续学习，并逐步形成自我改进和自主进化能力。 本课题围绕Reasoning RL、Agentic RL、自主持续学习与递归式自我改进等关键技术方向开展研究，探索从离线训练、在线强化学习、环境交互学习到模型自主生成目标、自主构造训练数据、自主验证和持续更新的完整技术体系，构建具备深度推理、复杂决策、长期探索和持续自我提升的下一代大模型。 你将研究从奖励建模、可验证强化学习、策略优化、过程监督，到智能体环境交互、在线学习的完整技术验证；…
地平线 北京 成都 上海 北京地平线信息技术有限公司 应届 硕士
Python PyTorch 多模态 算法与AI 芯片 / 半导体
1、参与感知算法模型迭代优化，攻克感知长尾和corner场景性能问题 2、参与视觉与Lidar多模态特征融合算法迭代优化，研究模态对齐和特征融合方案 3、参与动静态目标检测/分割/识别算法的研发与迭代，针对实际场景需求优化现有感知模型性能指标 4、参与大规模真实道路数据的处理、标注与分析，构建与维护高质量的评估数据集，参与数据挖掘、标注、训练、部署及 badcase 回归等闭环链路；
C++ Python Linux 后端与架构 机器人 / 智能装备
岗位职责： · 负责感知模型、运动控制及操作 Policy 在人形机器人上的实机部署，打通多传感器输入、状态估计、模型推理、决策控制和执行器反馈的完整闭环。 · 负责相机、深度相机、激光雷达、IMU、编码器、力/力矩及触觉等传感器的选型、驱动开发、接入、标定与数据验证，建设多传感器时间同步、坐标变换和数据管理机制。 · 负责机器人上下位机、计算平台、控制器、驱动器及传感器之间的通信链路开发，基于 ROS/ROS 2、DDS、UDP、CAN/CAN-FD、EtherCAT 等技术实现实时、稳定的数据传输。 · 优化图像、点云、机器人状态、控制指令及模型推理数据链路，解决控制周期、通信时延、数据…
1.负责多模态大模型的算法研发与系统构建，推动CV与LLM的深度融合。 2.设计并实现视觉理解、图像/视频内容生成、跨模态检索等核心模块，支持工业级多模态应用落地。 3.开展多模态Agent系统开发，构建具备视觉感知能力的智能体决策与交互框架。 4.跟踪前沿技术动态，推动技术创新与业务场景结合。
机器学习 深度学习 Python 算法与AI 机器人 / 智能装备
岗位职责 · 参与具身智能 VLA（Vision-Language-Action）模型的算法研发，探索视觉、语言与机器人动作之间的理解、推理与决策能力。 · 参与 VLA 模型的数据构建、预处理、训练、微调及评测，持续提升模型在真实机器人任务中的泛化能力和执行效果。 · 参与视觉、语言、动作等多模态信息的建模与融合，研究机器人对环境的感知、理解、决策与动作生成能力。 · 针对机器人实际任务，参与模型算法设计与优化，将大模型能力与机器人运动控制、操作技能等进行结合。 · 参与模型在仿真及真实机器人上的部署、测试与迭代，分析模型在真实场景中的问题并持续优化。…
PyTorch 深度学习 大模型 后端与架构 芯片 / 半导体
岗位职责 · 分析国内外先进大模型的模型结构和训练方法，挖掘性能优化空间，参与优化方案的设计与实现。 · 开展大模型训练性能预估与仿真，分析计算、通信和显存开销，优化并行策略和资源配置。 · 基于 Megatron-LM、DeepSpeed、PyTorch FSDP、verl 等框架，参与预训练、后训练及并行策略相关 Infra 开发。 · 跟踪 MoE、Attention、RLHF、Agentic RL 等前沿技术，解决大模型训练中的性能问题。 职位要求 · 计算机、电子信息、软件工程、自动化等相关专业，本科及以上学历。…
Python C++ 深度学习 算法与AI 芯片 / 半导体
1.开发实验数据采集、清洗与结构化的自动化Pipeline；利用主动学习（Active Learning）或贝叶斯优化（Bayesian Optimization）等算法指导实验设计（DOE），实现“AI指导实验，实验反馈AI”的闭环； 2.研发基于生成式AI（Generative AI）、强化学习或逆向设计的算法工具，探索新材料、新分子、新结构或新工艺的智能发现与设计空间探索； 3.结合传统物理模型与深度学习，开发物理信息神经网络（PINN）、AI替代模型（Surrogate Models）或神经算子（Neural Operators），加速有限元分析（FEA）、计算流体力学（CFD）或分…
NLP Python PyTorch 算法与AI 通信 / 计算机 / IT
岗位职责： 1、负责小语种语音模型的研发与迭代，涵盖小语种语音识别、语音合成、语音降噪、口音适配等方向的模型设计、数据处理、模型训练、效果评测与性能优化； 2、深耕低资源小语种语音技术，针对小语种语料稀缺、口音混杂、发音特殊等行业痛点，开展数据挖掘、数据增强、模型适配等专项技术研究； 3、跟踪国内外小语种语音、多语言AI领域前沿技术，调研最新算法方案与行业落地案例，推进前沿技术的国产化、场景化落地应用； 4、针对实际金融业务场景，优化小语种语音模型的场景适配能力，解决复杂环境噪声、小众口音适配、端侧轻量化部署等核心技术问题，保障业务落地效果。…
岗位职责： 1、数据分析与挖掘：设备运行状态分析与诊断、用户习惯数据分析与推荐，实现设备自主决策（厨电产品）；支持个性化设备间智能联动、场景联动服务。 2、自然语言处理（NLP）：利用轻量级大模型，实现语音识别，自然对话，自然理解。 3、计算机视觉：应用于智能安防（人脸识别、异常行为监测）和环境感知（如摄像头识别食品库存）；例如厨电产品通过图像识别食物，并生成菜谱。 任职资格： 1、本科及以上学历； 2、编程语言：Linux、Python为核心，部分场景需掌握C++/Java； 深度学习框架：熟练使用PyTorch、TensorFlow，开源语音识别大模型、图像识别大模型；…
大模型 Python PyTorch 算法与AI AI / 大模型
1. 安全训练与自主进化机制，包括大模型后训练核心算法，包括 SFT、PPO、GRPO、DAPO 、OPD、SAO等主流强化学习方法； 2. 研究面向下一代大模型的内生安全架构，探索将安全能力原生融入模型参数、记忆、注意力、MoE 等核心结构，并支持大模型（含 MoE 架构）的基于算子开发的高效训练与调优，训练基础设施与最佳实践； 3. 结合团队具体任务场景，将模型架构与 RL 技术落地为可交付的模型能力，持续提升模型的安全性、推理与泛化能力； 4. 结合当前智能体上的安全场景，将harness与模型架构进行更深结合，形成具备自调整，自组织能力的内生安全人工智能系统
计算机视觉 机器学习 深度学习 算法与AI AI / 大模型
【课题介绍】 本课题聚焦通用原生多模态大模型研发中的核心技术瓶颈，围绕原生多模态模型架构、多模态数据智能治理、高效预训练与对齐、多模态理解与推理、高分辨率图像和长视频建模、大规模分布式训练优化及模型评测等核心方向，构建具备统一感知、深度理解、复杂推理和可靠生成能力的通用多模态模型体系。 针对多模态模型训练过程中存在的模态表征差异大、图文语义对齐困难、视觉信息压缩损失、多模态数据质量参差、不同模态与任务训练失衡、高分辨率及长视频计算成本高、细粒度感知能力不足、多模态幻觉突出等问题，开展系统性研究。通过协同优化模型架构、视觉编码器、模态连接模块、预训练目标、数据配比、损失权重、课程学习及分布式训…
Python PyTorch 深度学习 算法与AI 通信 / 计算机 / IT
1. 参与多模态智能体及视觉内容分析相关算法的研发与优化。 2. 探索大模型与外部工具协同的任务规划、多轮推理和自主决策方法。 3. 参与模型数据构建、训练适配、推理优化及工程验证。 4. 建设模型评测体系，持续提升算法的准确性、鲁棒性、泛化能力和可解释性。 5. 开展前沿技术调研、论文复现和原型验证，推动研究成果在实际场景中落地。
C++ Python PyTorch 算法与AI 芯片 / 半导体
岗位职责： 1. 负责主流 AI 计算框架（如Pytorch、Onnxruntime、Paddle、Tensorflow、MindSpore等）下算子的性能分析、优化策略制定与实施，提升算子在各类计算任务中的执行效率，降低资源消耗。 2. 负责主流LLM推理框架（如vLLM、sglang等）下算子的性能分析与优化。 3. 负责主流训练框架（如Megatron、DeepSpeed等）下算子的性能分析与优化。 4. 负责各种AI相关库的适配与算子性能优化，比如Open-CV、CV-cuda、MMCV、TritonServer等。…
【职位总结】 我们正在寻找一名VLA大模型算法工程师，负责视觉语言动作模型在机器人平台上的训练、评测与部署。你将连接多模态理解、策略学习和机器人真机控制，围绕数据采集、模型微调、动作生成、Sim-to-Real及端侧推理建立完整技术闭环，推动VLA能力从模型验证走向真实任务落地。 【核心职责】 1.VLA模型研发：研究并实现Transformer、VLM、Diffusion/Flow Matching、Action Token和Policy Model等技术，完成模型选型、复现、微调与架构改进。 2.机器人数据工程：建设遥操作采集、轨迹切分、清洗、标注、数据配比和增强流程，提升数据质量、任务…
机器学习 PyTorch Python 算法与AI 通信 / 计算机 / IT
深入模型本身。岗位覆盖三个方向——训练算法方向：数据构建与清洗、SFT、偏好优化（DPO/GRPO）、评测驱动的训练迭代；推理部署方向：vLLM/SGLang/llama.cpp 等引擎的部署调优、量化（FP8/4bit）、投机解码、性能分析；架构研究方向：高效架构（MoE/线性注意力）、蒸馏与剪枝、量化感知训练、scaling 实验。 1. 在导师指导下，参与上述任一方向的开发或实验。 2. 参与数据构建、评测与实验管理，撰写实验报告。 3. 阅读并复现论文与新技术，把结论带回团队。
期待对大模型后训练技术有热情，希望在真实业务场景中打磨模型、从部署到调优再到评测全链路实践的同学加入，与我们一起打造贴合存储行业场景的专属大模型解决方案，共同成长。 1、负责SFT（监督微调）、DPO（直接偏好优化）、RL（强化学习）等大模型后训练算法的研究与开发，优化模型训练流程，提升模型在各类任务中的性能与表现，增强模型的泛化能力和适应性； 2、负责Coding、翻译、多模态等垂直领域大模型的全流程研发工作，包括需求分析、模型架构设计、数据处理、模型训练与评估，打造贴合行业场景需求的专属大模型解决方案；…
Python PyTorch 深度学习 算法与AI AI / 大模型
岗位职责 · 面向真实工作场景，深度挖掘大模型在复杂任务、长尾场景中的能力弱点，设计并构建具有可扩展性的自动化评测方案及高质量数据集； · 参与 long-horizon agent 类任务的评测方法建设，建立能够真实反映模型专业能力的评估体系； · 构建自动化评分机制，建模专业领域判断标准与人类偏好，准确评测出模型的综合表现； · 能够基于评测分析报告，定位模型能力短板，推动评测、数据、训练之间形成闭环，持续提升模型的能力上限。 任职资格 · 统招硕士及以上学历（优秀者本科亦可），计算机相关专业，有较强的算法和工程能力；…
Python 机器学习 TensorFlow 产品 通信 / 计算机 / IT
1、负责设计、开发和优化停车相关的算法和模型，以提升停车效率和用户体验； 2、对大规模停车数据进行处理、分析和挖掘，提取有价值的信息和特征； 3、了解机器学习、深度学习等领域的前沿技术，并将其应用于停车相关的业务场景； 4、与产品、研发团队合作，将算法应用于实际停车相关推荐中，提升服务质量和效率。
机器学习 数据挖掘 PyTorch 算法与AI 医疗器械 / 医药
1、负责呼吸机设备运行、患者呼吸生理、临床诊疗等数据的清洗、脱敏、标准化治理，搭建业务适配的数据算法模型，保障医疗数据合规可用； 2 、基于AI算法对呼吸机通气参数、呼吸波形等时序数据进行挖掘与训练分析，挖掘数据临床与产品优化价值，支撑产品迭代与临床应用优化； 3、 研究并落地各类智能算法，应用于呼吸机智能通气分析、患者呼吸状态预测、参数自适应调节、设备异常智能研判等场景，提升设备智能化与诊疗性能； 4、跟进呼吸医疗领域前沿AI技术，持续迭代呼吸机算法体系，挖掘全新落地场景，赋能公司呼吸机核心业务。
岗位职责 1、负责SOTA AI模型在寒武纪人工智能芯片（MLU）上的端到端性能优化和精度调优，沉淀可复用、可泛化的优化方法论，独立开发寒武纪性能、精度分析工具，支撑常态化优化工作。 2、负责寒武纪Model Zoo的开发、迭代与日常维护，基于MLU芯片完成各类SOTA大模型、多模态算法的完整复现，针对模型训练全流程做性能分析、精度调优，输出标准化的行业领域参考解决方案。 3、深入研究大模型底层核心技术，深耕Megatron、DeepSpeed等分布式训练框架，掌握剪枝、量化训练等模型加速技术，熟悉VERL、Swift、PEFT等主流训练工具链，定位并解决大模型训练过程中通信、计算、显存、调…
岗位职责： •参与相关机器学习、强化学习等模型的研发、设计、训练调优和部署等工作，配合工程团队产出企业级的算法产品； •将机器学习、强化学习领域的算法应用于实际场景，解决真实业务问题； •将实践中的创新点以Github Repo/Paper/Tech Report等形式开源。 岗位要求： •本科及以上学历，熟悉机器学习、深度学习、数据挖掘、强化学习等方向之一； •具备良好的编程能力，熟练掌握python/C++等编程语言，优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情； •掌握以下任一技术方向对应的算法：AutoML，强化学习、迁移学习，对抗学习，凸优化，搜索，推荐，图神经网…
小红书 北京 上海 杭州 REDstar 顶尖人才计划 本科
TensorFlow PyTorch 深度学习 算法与AI 互联网
1、负责CV、NLP、多模态相关算法研发，面向包括但不限于多模态分类、图像分类、文本分类、目标检测、图像分割、内容质量评价等，在小红书商业/交易治理体系中落地风险防控能力； 2、负责包括但不限于预训练、SFT、RL、多模态表征、Agent搭建、AutoPE、RAG等，持续优化并时刻保持技术先进性，将业界SOTA模型落地并改进以获取审核业务线上收益； 3、负责算法和系统迭代与进化，能够深入小红书业务
深度学习 PyTorch TensorFlow 研发（未细分） 家电
音效算法方向： 1. 研究AI在音频处理中的应用，如智能音效增强、语音降噪、声场自适应、语音识别前端处理等算法的探索与研发； 2. 主导深度学习模型（如CNN、Transformer）在音频场景的设计、训练、优化及端侧部署（如DSP、NPU平台）； 3. 推动算法在TV芯片平台的移植、驱动开发与硬件加速，进行性能与功耗的极致优化； 4. 与芯片、硬件、软件团队紧密协作，实现算法到产品的转化； 5. 进行技术沉淀，形成专利和技术文档。
Python 机器学习 深度学习 算法与AI 医疗器械 / 医药
1、AI智能体（Agent）应用开发 参与企业级AI智能体应用的设计与开发，理解Agent基本架构、任务拆解、工具调用、流程编排等核心机制； 参与基于大模型的智能问答、智能分析、自动化任务等AI应用开发。 2、Agent工作流与任务编排 参与复杂任务的拆解与执行流程设计，学习并实践Prompt、Tool Calling、Workflow、多Agent协作等技术； 结合实际业务场景设计Agent执行流程，提高任务执行的准确性和稳定性。 3、大模型应用与效果优化 参与大语言模型的选型、调用及应用优化，理解不同模型的能力特点及适用场景；…
C++ Python 大模型 算法与AI 通信 / 计算机 / IT
1. 负责大模型推理关键组件的研发、适配与性能优化，包括但不限于 LMCache、Mooncake、Mori等通信库，以及 KV Cache 传输、分层缓存、PD 分离、专家并行通信等相关模块； 2. 面向自研 GPU/AI 芯片，完成推理组件在单机多卡、跨节点及超节点环境下的功能适配、稳定性建设和性能调优，解决计算、通信、内存与调度瓶颈； 3. 建立大模型端到端性能模型，结合模型结构、并行策略、硬件规格和业务负载，对 TTFT、TPOT、吞吐、并发能力、显存占用及扩展效率进行预估； 4. 建立算子性能预估与分析方法，覆盖 GEMM、Attention、MoE、通信及数据搬运等核心算子，分析…
C++ Linux 嵌入式 后端与架构 通信 / 计算机 / IT
岗位职责： 1、负责Runtime 架构设计与 API 开发 2、负责内核驱动与用户态SDK开发 3、负责NPU 固件开发 4、负责错误处理与稳定性方案设计与实现 5、负责运行时、驱动性能调优 任职要求： 必备技能 1、计算机、电子工程、人工智能等相关专业硕士及以上学历，8年以上 C/C++ 系统编程经验 2、熟悉 CUDA Runtime / HIP Runtime / ROCr API 设计 3、扎实的多线程、异步编程、并发同步能力 4、熟悉 Linux 内核驱动开发、设备驱动框架 加分项 1、PCIe / DMA 编程经验 2、熟悉 Linux 内核驱动开发、设备驱动框架 3、熟悉 R…
多模态 深度学习 PyTorch 算法与AI 芯片 / 半导体
主要职责： * 研发和优化基于深度学习、计算机视觉的目标检测、分割、识别与预测算法（如车道线、交通标志、红绿灯、路沿、动态障碍物、轨迹预测等）。 * 设计多传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）融合的环境感知方案，提升系统的稳定性和精度。 * 构建大规模场景数据集，设计数据挖掘与标注策略，优化模型训练 pipeline。 * 针对实际场景中的长尾问题（如极端天气、遮挡、低光照等）进行算法优化与创新。 * 将算法部署到车载计算平台（如 NVIDIA、地平线等），实现高性能实时推理。
计算机视觉 Python C++ 算法与AI 芯片 / 半导体
【职位总结】 我们正在寻找一名环境感知算法工程师，负责割草机器人和机场无人底盘的视觉及多传感器感知算法研发。你将围绕障碍物检测、语义分割、可通行区域识别和目标跟踪，提升系统在弱光、雨雾、扬尘、逆光及复杂动态环境中的感知准确性与稳定性。 【核心职责】 1.视觉感知算法研发：负责目标检测、语义/实例分割、可通行区域识别、边界检测及目标跟踪算法的设计、训练与优化。 2.多传感器融合感知：融合相机、2D/3D激光雷达、毫米波雷达和超声波数据，提升近场盲区、低能见度及动态障碍物场景下的可靠性。 3.复杂环境适配：针对雨雾、弱光、逆光、阴影、扬尘、草丛摆动和反光目标等长尾问题，制定数据与模型优化方案。…
深度学习 大模型 PyTorch 设计 通信 / 计算机 / IT
1.跟踪 VLA（Vision-Language-Action）与世界模型领域的前沿研究进展，评估其在 L4 自动驾驶场景下的可行性。 2.参与 OneModel VLA 相关的训练/微调实验，探索多模态大模型在自动驾驶决策中的应用。 3.探索世界模型的后训练（post-training）范式，包括自监督预测、场景生成等方向。 与感知、规控团队保持技术同步，评估预研成果向现有 主线技术栈迁移的可能性。
工作职责： 1. 负责客户项目需求对接以及ISP 需求对接 2. 负责AE、AWB、Gamma、降噪等全模块ISP调试； 3. 负责相机相关画质问题的复现及优化； 4. 负责ISP相关的相机驱动验证； 5. 负责搭建AI ISP训练框架及性能优化或参与维护ISP Cmodel、Pytorch model，撰写算法设计文档 6. 负责 Auto tuning 工具的维护和升级
Python PyTorch 深度学习 算法与AI AI / 大模型
岗位职责 · 面向真实工作场景，深度挖掘大模型在复杂任务、长尾场景中的能力弱点，设计并构建具有可扩展性的自动化评测方案及高质量数据集； · 参与 long-horizon agent 类任务的评测方法建设，建立能够真实反映模型专业能力的评估体系； · 构建自动化评分机制，建模专业领域判断标准与人类偏好，准确评测出模型的综合表现； · 能够基于评测分析报告，定位模型能力短板，推动评测、数据、训练之间形成闭环，持续提升模型的能力上限。 任职资格 · 可以长期实习，统招硕士及以上学历（优秀者本科亦可），计算机相关专业，有较强的算法和工程能力；…
强化学习 PyTorch 大模型 算法与AI 机器人 / 智能装备
模块方向：具身大模型方向 课题方向：可微动力学+Human Coach在线RL 内容方向：可微物理引擎在真实机器人上面临sim2real gap问题。 梯度优化的 "短视陷阱"，缺乏长远的技能结构。这导致可微动力学很容易陷入局部最优。 Human Coach 的 "交互带宽瓶颈"。 梯度信号与人类反馈的 "融合难题"。人类反馈稀缺但是“金标准”，如何高效融合是最根本的算法挑战。 岗位职责 真实机器人可微动力学建模与系统辨识。研究面向真实人形机器人的可微动力学架构，开发高效的在线系统辨识方法。 基于可微动力学的高效在线 RL 算法。设计 "梯度规划 + 学习校正" 的混合控制框架。…
深度学习 计算机视觉 PyTorch 算法与AI 机器人 / 智能装备
1.对接各视觉产品深度学习方向需求，深入理解业务需求，提供深度学习算法解决方案，主导或协助深度学习项目交付，保障交付物满足业务需求 2.负责公司深度学习技术发展路径规划，攻坚前沿技术； 3。负责深度学习小组的团队管理与建设工作。
C++ Python 深度学习 算法与AI 通信 / 计算机 / IT
岗位职责： 1、在特定平台上部署与优化典型LLM、VLM、多模态等大模型，推进从模型接入、性能验证到上线的全流程，并在指导下高效定位与解决部署问题； 2、深入理解CNN与Transformer的核心计算路径与瓶颈（卷积、池化等），在指导下完成Attention加速、并行解码等工程落地； 3、在指导下实现并验证多种模型量化方法（PTQ/QAT、对称/非对称等），结合平台特性进行误差分析； 4、参与算子与内核优化，掌握卷积优化路径（im2col+GEMM等），在指导下进行SMID/向量化、缓存友好性、内存复用等性能优化；…
PyTorch TensorFlow Python 算法与AI 汽车
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