上海人工智能校招岗位

岗位职责 小红书广告以 “社区+搜索”双引擎为核心，以真实体验触发用户信任，为客户打造深度触达高价值用户的营销闭环。广告算法团队致力于研发全球领先的在线广告算法，不断建设和升级“社区+搜索”双引擎驱动下的小红书广告技术体系，创造健康和互利的广告生态，引领行业创新性解决方案，助力客户实现 “心智占领-销售转化”双效增长，

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岗位职责 “遇事不决小红书”，小红书已经成为越来越多年轻人的日常搜索首选，超过 70% 的活跃用户在小红书上有主动搜索行为。社区搜索团队负责小红书搜索效果优化和前沿技术的探索，致力于打造中国最大的生活搜索引擎。 搜索是大模型技术应用最早和最广泛的ToC场景，小红书搜索算法团队致力于使用大模型革新传统搜索技术，包括但不限

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岗位职责 1、负责推荐技术的落地；实现个性化推荐，分发策略，用户理解，内容理解等方向的技术突破； 2、沉淀社区推荐技术，并探索业务的边界。能够从复杂的业务环境中抽象出清晰具体的技术问题，并将机器学习、大模型等前沿技术有效应用于小红书App社区图文、视频、直播等体裁的推荐，提升海量用户体验，Inspire Life； 3

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岗位职责 构建多模态大模型“感知-推理-交互”的全链路能力，定义小红书下一代多模态智能基座。你将主导多模态大模型从持续预训练（CPT）、中期训练（Mid-training）、监督微调（SFT）、强化学习（RL）到在线策略蒸馏（OPD / MOPD）的全流程训练与架构演进，并赋能点点、搜索、广告、推荐、电商、智能创作等业

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岗位职责 LLM Post-training方向： 本岗位侧重于提升大语言模型的“核心大脑”能力。你将通过先进的 Post-training 技术，让模型在Reasoning、Agentic以及人类意图对齐上达到业界顶尖水平，通过Scaling Post-training来提升大模型智能水平的上限，支撑小红书所有业务场

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岗位职责 参与小红书站内 C 端 Agent 点点的算法研发，打造下一代 AI Agent 体验。工作内容包括但不限于agentic后训练、memory和个性化、context 优化、AI搜索、mid-training、distillation等。让模型能够理解用户需求、规划并完成任务，打造成为数亿用户日常生活所使用的

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Job Description: 负责自动驾驶端到端目标检测和跟踪模型研发和工程落地 （纯视觉/中融合） 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：

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Job Description: 职责范围： 负责3D Occupancy auto-label pipeline研发； 负责车端3D Occupancy算法研发； Job Qualification: 熟悉语义建图，有一定的多视几何基础，基于现有框架优化迭代。 熟悉2D视觉分割，lidar det/seg

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岗位职责 1. 研发面向机器人感知、决策与控制的多模态端到端算法，实现从传感器输入（图像、点云、力觉、关节状态）到底层动作输出的联合学习与实时推理。 2. 设计与实现基于Transformer、扩散模型或模仿学习的端到端运动生成与操作模型，支撑机器人在非结构化环境中的自主导航、抓取与全身协同等任务。 3. 构建大

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岗位职责： 1. 负责机器人自动行走行为决策、任务决策、运动路径规划算法设计与开发； 2. 负责自动行走决策规划系统软件设计； 3. 与感知、控制相关模块紧密配合，进行联合调试； 4. 预测算法的配合与开发，完成无人驾驶决策规划问题排查，并决策； 5. 完成决策规划方向产品定义功能开发。 岗位要求： 1.

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Job Description: 打造面向自动驾驶的下一代数据与仿真引擎，探索 3D Gaussian Splatting、神经渲染与生成式 AI 在真实道路场景重建、仿真视频生成与闭环评测中的落地应用。 参与从真实路测数据重建、可控场景编辑、动态目标建模，到仿真引擎集成与自动驾驶算法验证的完整链路研发，推动 3D

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Job Description: 1、负责新一代高算力芯片的端到端大模型VLA预研和量产落地。 2、负责一阶段端到端的原型开发、算法验证、功能迭代； 3、负责感知、导航、PnP的多任务训练；负责训练模型的数据分布和模型的评价准出。 4、负责端到端新范式的探索，比如pure sparse架构，diffusion

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Job Description: 负责智能驾驶/ADAS 多传感器标定算法的设计、开发、优化与落地，包括相机内外参标定、相机-车辆标定、Camera-LiDAR 联合标定、多相机标定、在线标定及售后标定等。 负责标定算法核心模块的开发、优化及工程化实现。 负责标定算法的精度、鲁棒性和收敛性能优化，并针对实际道路及

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Job Description: 基于轻图/无图实现场景结构化元素的感知与理解算法，包括但不限于车道检检测，交通信号灯与标识检测，道路拓扑，在线地图生成更新以及红绿灯与车道线拓扑关系感知等； 研发自动驾驶占据格网络、基于AI的多传感器中融感知方案等； 基于E2E 方案的动静态环境感知算法 视觉或图文大模型应用开

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Job Description: 主要工作内容： 模型量化与压缩： 开发并实现前沿技术，对深度学习模型进行量化和压缩，以优化模型在嵌入式芯片上的性能。 基于实验依据在模型精度、大小和推理速度之间做权衡，给出优化方向。 在后训练量化（Post-training Quantization）、量化感知训练（Quan

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Job Description: 1.负责VLA模型方法研发和工程落地，包括但不限于视觉多模态理解、高级指令拆解及多模态policy预测; 2.负责设计高性能上限，具备量产能力的VLA模型算法，对包括但不限于diffusion、VLM等模型算法有实操经验； 3.开发高效离线训练框架，以及可实时运行的在线推理框架，

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Job Description: 负责自动驾驶中端到端模型得设计和开发，包括但不限于两段式端到端、一段式端到端、VLA等 针对车端部署，开展模型算法层面性能优化工作，例如模型量化、蒸馏、算子优化等 负责大模型自动驾驶数据集得自动化挖掘、标注及管理，优化大模型以提升自动驾驶系统得性能 与其他算法、软件、Infra

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Job Description: 岗位定位 聚焦于城区领航辅助驾驶（城市NOA）中的道路结构认知与无图静态感知能力研发。在无高精地图依赖的技术范式下，通过车载视觉感知实时重建道路拓扑、车道线、路沿、路面标识等静态环境要素，为规划决策模块提供精确、鲁棒的静态环境理解。当前行业正处于从“高精地图依赖”向“轻地图/无图化

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岗位职责 纵向决策算法开发： 面向 ACC、LCC 及 NOA 功能，针对 Mapless 和 SD 地图场景，开发目标选择与筛选、跟车、加减速、让行、汇入及路口通行等纵向决策算法。 多车交互与博弈决策： 研究并应用 MCTS、AIDM 等博弈与交互决策算法，开展周围车辆行为与驾驶意图推演、车流演化分析及交互策略优

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岗位职责 1. 参与下一代多模态大模型的研发，包括视觉、视频、语言的联合建模。 2. 负责视频表征学习、时序建模、跨模态对齐、任务特化等核心模块的设计与实现。 3. 设计高效视频token化与压缩策略，优化大模型在长视频场景下的推理效率。 4. 负责模型训练pipeline的搭建、调参、评测，推动模型在多个下游

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Job Description: 负责车端智驾环境检测 ODD 模型的整体架构设计和开发，与数据团队团队协作，构建auto tag系统。 负责智驾环境检测场景下图像数据的 auto tag系统搭建与优化，针对不同环境类型（如城市道路、高速公路、乡村道路、恶劣天气场景等）的图像特征，制定高效、精准的自动标注规则与策略

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Job Description: 1、负责新一代高算力芯片的端到端大模型VLA预研和量产落地。 2、负责一阶段端到端的原型开发、算法验证、功能迭代； 3、负责感知、导航、PnP的多任务训练；负责训练模型的数据分布和模型的评价准出。 4、负责端到端新范式的探索，比如pure sparse架构，diffusion p

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岗位职责 1. 负责应用场景（如：CV、LLM、推荐、AIGC生成）的算法设计与光计算硬件适配落地，解决高复杂度工程难题。 2. 负责模型训练优化与部署：预训练模型的微调、压缩（蒸馏/量化）及推理加速，确保模型在光计算硬件的高效稳定运行，为光计算生态建设赋能。 3. 前沿技术探索：跟踪相关技术论文，将前沿技术（如CV、

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岗位背景与定位： 本岗位主要负责无人驾驶大数据团队面向各业务部门需求对接、分析交付 、数据Agent建设：一方面把各部门模糊、分散的数据诉求澄清为标准化需求并形成可执行方案，另一方面参与数据分析与洞察交付，同时参与数据知识库、语义层与生产级数据 Agent 的建设，推动高频数据需求的自助化、自动化与智能化。 主要职

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环境感知是让无人驾驶系统理解周围环境的关键模块，负责面向无人驾驶应用的障碍物检测、识别、跟踪、运动状态估计等，包括基于单个传感器（如激光雷达、视觉）数据的算法，以及多传感器的融合算法（前融合、后融合等）。 要求： 有扎实的机器学习、深度学习基础知识，有丰富的实战经验，随时跟踪行业内的前沿技术 有扎实的数学基础，精

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工作职责： 视觉方向 负责乘用车自动驾驶系统中视觉感知算法的研发、优化和部署，擅长以下某类或多类算法任务： 目标检测、识别、跟踪 (车辆、行人、交通标志、信号灯等)； 语义分割、场景理解； 环视泊车车位检测，可行驶区域检测； 2D/3D障碍物检测； BEV/Transformer算法设计与部署； 负责算

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工作职责： 决策及规控方向 负责乘用车自动驾驶系统中各类L2及L2+等级智驾功能的相关算法设计、开发和调试； 配置、调试并优化所设计的算法以适应具体的高阶智驾系统； 优化所设计的算法软件，配合嵌入式软件团队在目标硬件平台完成软件集成； 配合乘用车自动驾驶系统相关系统产品量产落地； 负责相关子系统的设计规范文

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岗位职责 小鹏汽车是中国领先的智能电动汽车公司之一。我们设计、研发、制造并销售深度融合先进互联网、人工智能与自动驾驶技术的智能电动汽车。我们坚持自主研发与智能制造，致力于为客户创造更好的出行体验。我们努力以技术和数据变革智能电动汽车，塑造未来的出行体验。 我们正在招聘一名全职机器学习工程师（AI 基础设施方向），要求具

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工作职责： 1.负责AI加速芯片算子的设计、开发、调试和性能优化，包括GEMM、卷积、Attention、FFN、归一化、激活函数及量化算子等。 2.负责多线程、多DIE及Tensor Parallel场景下的数据切分、广播、Reduce、Concat和结果搬运。 3.结合汇编、Simulator日志和性能计数器

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工作职责： 1.负责AI芯片编译器的设计、开发、调试和维护，覆盖前端、IR优化、代码生成、汇编及链接等环节。 2.基于LLVM/MLIR开发芯片后端，包括指令定义、指令选择、寄存器分配、指令调度、机器码编码和反汇编。 3.支持clang前端特性扩展，如静态检查、自定义属性等;为新型存算一体硬件架构开发LLVM后端

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