上海人工智能实验室招聘

岗位职责 1.开展基于强化学习的大模型智能体安全策略设计与验证，重点研究 Agent 对齐机制，包括任务执行安全、目标保持和策略泛化等方向，不断提升智能体的可靠性和安全性； 2.安全攻防技术研究：研究大语言模型、多模态模型的潜在安全风险；开发针对模型推理、训练阶段的攻击技术；可解释性分析并设计新型防御方案； 3.设计智

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岗位职责 1. 研究AI驱动的自动化漏洞挖掘与利用技术，包括构建智能攻防Agent框架，实现多工具协同编排（调试器、反编译器、模糊测试框架、符号执行引擎等），完成从漏洞发现到PoC/Exploit生成的全自动化转化； 2. 参与智能体安全评测相关工作，构建数据测试智能体的安全性能，分析新一代AI的潜在安全风险边界，设计

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岗位职责 我们致力于探索下一代大模型训练范式，面向基座模型后训练、智能体自我演化、高质量数据合成等前沿方向开展研究与工程实践。诚邀对大模型训练和智能体技术具有热情的人才加入，共同推动大模型能力边界探索。我们提供： 1. 前沿的技术视野： 置身于大模型技术发展的最前沿，与行业顶尖团队并肩作战。 2. 有影响力的项目： 参

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岗位职责 随着AI能力快速发展，通用人工智能在生物、化学、能源、网络空间等高风险领域也带来了新的安全挑战。我们致力于探索AI的前沿风险（Frontier AI Risk），研究AI系统在复杂科学与工程领域中的潜在风险、能力边界与安全保障方法。 岗位重点关注 AI 在生物、化学、医疗、金融、能源等高风险领域的能力评估

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岗位职责 面向新型电力系统，研究多模态大模型与自进化决策智能体。通过统一理解电网拓扑、时序、数值、公式、文本与图像等信息，支撑新能源预测、电网暂稳态计算与感知、运行风险推理；进一步利用大模型开展优化问题自主建模，通过智能体协同求解与仿真验证，实现调度运行方案的持续优化，构建“预测—感知—推理—决策—验证”的自进化闭环。

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岗位职责 1.开展脑科学基座模型研究，研发与优化强AI驱动的脑机接口算法，包括神经信号编解码、多模态神经科学大模型、神经调控等方向； 2.开展神经建模研究，设计并应用神经结构与功能建模方法，模拟和解释大脑的神经活动模式及其认知功能机制； 3.利用人工智能技术赋能神经科学研究，结合大语言模型、多智能体系统等创新工具构建A

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岗位职责 医疗世界模型旨在学习患者健康状态的动态演化规律，将临床轨迹建模为可预测、可干预、可反事实推演的 "世界"，本岗位聚焦因果方向。 1.治疗效应估计与因果推断：研究在电子病历数据上的因果效应估计方法，包括个体 / 条件治疗效果估计、平均处理效应，以及时序场景下的因果推断（时变混杂、g-computation、边际

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岗位职责 1.开展大模型可解释性、表示学习和模型机制分析相关研究，探索提升模型透明性与可信性的技术方法。 2.负责模型训练、实验系统搭建与算法优化，包括数据处理、模型微调和训练框架实现。 3.设计模型评估方法，分析模型表示、解释能力和鲁棒性表现。 4.跟踪前沿研究进展，探索创新研究方向。 5.参与论文、技术报告及开源项

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岗位职责 1. 学科能力体系研究：结合学科研究流程与典型科研任务，拆解科学智能所需的知识、推理及问题求解能力，建立能力维度、评测任务与评价指标之间的对应关系。 2. 学科评测集建设：调研、引入和建设高质量学科Benchmark，负责题目设计、数据筛选、专家标注与质量审核，覆盖文本、多模态及科研智能体任务。 3. 评测方

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岗位职责 1. 构建全链路评测体系：围绕感知、规划、执行、反思与记忆等关键环节，设计评测任务、指标和错误归因框架；建设可复现、可扩展的评测工具与数据集，挖掘具有区分度和训练价值的高质量样本，重点覆盖科学、代码、搜索等场景。 2. 推动评测与训练协同优化：将评测中发现的能力短板转化为数据配方、环境反馈、过程监督和奖励信号

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岗位职责 1. 研究大语言模型和多模态大模型关键技术，包括但不限于数据筛选、数据合成、模型训练、价值对齐、评测方法等； 2. 构建高质量大模型数据集，包括评测集、sft数据、RL数据、pretrain数据等； 3. 持续关注最新研究动向，在高质量会议及期刊上发表高水平论文，打造和提升行业技术影响力。 岗位要求 1.

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岗位职责 1.参与大模型前沿架构研究、算法验证、工程实现的全流程。 2.参与大模型学习与训练范式、特别是大规模预训练范式的算法验证、工程实现。 3.调优前沿架构的算法细节，优化突破Transformer、涉及多种模态的新架构模型的工程实现。 4.开发适用于架构与训练范式高效算法验证的工具链和内部算法库。 岗位要求

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岗位职责 1.负责科学领域（化学、生命科学、材料、地球科学、物理等）多模态大模型训练数据的全流程建设，提升模型在科学 benchmark 上的性能与科学知识、推理能力； 2.负责科学领域高质量指令数据的大规模合成与筛选：基于专业科学数据库（PubChem、UniProt 等）与开源数据构造 QA，开展文本/VQA 数据

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岗位职责 1. 研究大模型后训练关键技术，包括监督微调、强化学习，提升模型在复杂推理、代码生成及智能体任务中的能力。 2. 探索大模型自进化方法，围绕自主出题、数据合成、轨迹优化、反馈验证与迭代训练，构建模型能力持续提升的闭环。 3. 研究训练数据的质量评估、难度控制与动态筛选方法，结合模型能力短板优化数据配方与训练策

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岗位职责 1. 参与大模型内生安全算法研究，探索面向大模型及智能体系统的内生安全训练方法； 2. 研究大模型与智能体的潜在安全边界，包括 Jailbreak、Prompt Injection、工具滥用、权限绕过、长程任务风险等问题，并探索相应的红队与防御增强方法； 3. 面向AI4Science等典型高风险场景，构建长

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岗位职责 1. 负责面向大模型及智能体安全的世界模型与仿真技术研究，构建可模拟复杂网络环境、探索基于生成式模型、强化学习及多智能体仿真的安全环境建模与交互机制，为模型训练、安全能力演化及复杂攻防任务验证提供高保真模拟环境； 2. 负责大模型及智能体安全能力评测研究，构建覆盖安全知识、风险识别、代码安全、工具调用、权限边

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岗位职责 1. 负责大模型与智能体前沿安全研究，面向具备推理、规划、工具调用、记忆及环境交互能力的新一代智能体，研究长程自主任务中的目标偏移、权限越界、风险累积、工具滥用及多智能体交互等新型安全问题，探索面向复杂真实环境的风险建模、行为监控与安全控制方法； 2. 负责自演化安全评测与自动化红队算法研究，研究基于大模型、

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岗位职责 1. 负责AI智能体全链路安全研究，覆盖终端智能体、电脑操作智能体等复杂交互场景。构建智能体安全攻防技术，包括Agentic SFT和RL，研发安全护栏、防御机制与对齐优化方法，设计渗透测试方案、漏洞挖掘工具与自动化攻防平台，支撑智能体系统安全能力的实战化验证。 2. 研究AI驱动的自动化漏洞挖掘与利用技术，

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岗位职责 1.研究在真实场景中造成安全影响的大模型与智能体攻击技术，包括但不限于越狱攻击、提示注入攻击等，重点关注code agent、terminal agent等复杂应用场景。 2.研究大模型安全护栏的绕过技术，分析模型拒答机制、内容过滤器、输入输出审核、安全策略模型及系统级防护机制，研究针对模型安全护栏的自适应对

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岗位职责 1.参与智能体强化学习长稳训练方案的设计与研发，面向网页浏览、工具调用、代码执行、复杂任务规划及多轮交互等场景，提升智能体的任务完成能力和交互稳定性； 2.研究和优化适用于长时程智能体任务的强化学习算法，重点关注长链路信用分配、稀疏反馈、过程奖励、轨迹筛选、失败恢复和策略稳定性等问题； 3.参与智能体训练环境

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岗位职责 1.参与文本、多模态和智能体场景下强化学习算法的研发与优化，覆盖复杂推理、代码、指令遵循、工具调用、网页浏览和多轮交互等任务； 2.参与基于模型反馈、环境反馈和用户反馈的强化学习方案设计，探索适用于不同任务和不同模型阶段的奖励构建、策略优化和训练方法； 3.参与奖励模型、过程评价模型、结果校验模型及相关训练数

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岗位职责 1.面向真实软件研发任务，研究 Coding Agent 的核心方法，提升模型在仓库级理解、长程任务执行、工具使用、错误修复和持续学习等方面的能力，推动算法、数据、环境、训练和评测形成完整闭环； 2.研究代码理解、生成、推理和软件工程任务的关键算法，以及仓库级长上下文建模、任务规划、工具使用和多智能体协作；

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岗位职责 1.参与书生大模型智能体能力建设，负责 Agent 在搜索、工具调用、生产力办公、代码生成、安全攻防、科学研究等场景下的算法研发与系统实现； 2.构建面向复杂任务的智能体训练数据，包括任务轨迹、工具调用链、环境交互数据、多轮推理数据、代码执行数据、安全攻防数据及科学任务数据等； 3.研发和优化 Agent 相

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岗位职责 工作方向：大模型安全 / 基础模型 / 自主进化 / 因果推理 / 强化学习 我们正在探索下一代人工智能安全范式——内生安全（Safety from Within）。 不同于依赖外挂护栏、规则过滤和事后检测的传统安全方案，我们希望从模型架构、训练机制、推理过程和自主进化机制出发，让安全能力真正成为模型自身能

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岗位职责 1、负责面向脑机接口的脑信号基础模型研发，探索脑活动时空信号的深度表征学习，构建可迁移、可扩展的模型架构。 2、研究基于大规模脑信号数据的自监督学习与预训练方法，提升模型在跨被试、跨数据集及不同任务场景下的泛化能力。 3、探索脑信号表征与视觉、音频、语言等模态的对齐及融合，结合多模态基础模型，支持脑信号解码、

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岗位职责 1、负责时间序列基础模型的研发，探索面向复杂时序数据的统一表征学习与大规模预训练方法，构建可迁移、可扩展的通用时序建模架构。 2、研究基于大规模时序数据的自监督学习、生成式预训练及预测基础模型方法，提升模型在长周期预测、异常检测、缺失补全、趋势分析等任务中的泛化能力。 3、研究时间序列与文本、视觉等多模态信息

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岗位职责 1. 负责资讯感知平台的需求梳理、产品设计、功能优化、测试验收及用户反馈跟进，持续提升产品能力与使用效果； 2. 参与外部合作伙伴对接，结合不同伙伴的应用场景与反馈挖掘需求，识别共性与个性需求，判断产品化价值并推动产品迭代； 3. 协同技术团队研究并推动打通信源挖掘、信源配置、信源爬取、资讯分析与信息提取、摘

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岗位职责 1. 构建可执行、可检验的任务。 面向大模型Agent的训练与评测，将代码开发、办公协作、科学计算、安全等场景中的能力需求转化为具体任务，明确任务目标、初始状态、可用工具、资源约束、交付物及成功与失败判定标准。 2. 开发与部署任务环境。 完成代码仓库及版本准备、依赖安装、数据与模型资产配置、工具和API接入

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岗位职责 1. 研发面向数据处理的Agent，实现需求理解、任务规划、工具选择与流程编排，将复杂需求转化为可执行工作流。 2. 建设生产工具的标准化接入、能力描述和调用机制，支持Agent可靠使用已有数据处理与计算服务。 3. 研发执行监督、异常诊断和动态调整模块，使Agent能够根据运行状态与数据质量反馈优化工具选择

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岗位职责 1.负责sciverse科学数据平台知识图谱构建，统筹实验数据、谱学数据、文献数据、理论计算数据等多源数据的建模与治理； 2.开发Agent友好的千亿级、毫秒级响应的科学知识图谱API。将图书、高质量网站数据、论文、期刊、专利等数据图谱化，对外服务。 3.负责知识库、知识图谱、向量检索、样品/材料资产库及协议

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