杭州人工智能校招岗位

岗位描述 1、探索研究多模态生成大模型的设计与开发，探究高效生成、生成理解统一、多模态理解、强化学习/RLHF后训练和高效数据管线设计等方向； 2、参与研发多模态生成大模型开发等下一代人工智能核心技术，参与大规模生成基础模型预训练与后训练开发; 3、负责跟踪和研究多模态生成大模型前沿技术调研、落地、对业务进行优化； 4

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岗位描述 1. 负责研发大规模世界模型，提升模型对真实世界动态变化的建模能力。 2. 研究可规模化的世界模型架构，解决世界模型在长程预测中的物理一致性问题和长期记忆等问题。 3. 构建世界模型数据体系，探索世界模型在参数与数据规模上的 Scaling Laws。 4. 构建可交互的世界模型系统，并推动技术在实际产品中的

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岗位描述 1.设计和实现OTA在线旅行领域的多模态大模型，包括预训练、指令微调与对齐，强化学习/RLHF后训练，推动其在在线旅行行业中的应用落地； 2.研究生成理解统一，VQA、高效多模态数据管线等方向； 3.跟踪并实践多模态生成大模型前沿技术，引入新的算法技术及理念，推动业务落地及技术优化。 岗位要求 1.来自全球

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岗位描述 你将深度参与到千问核心Agent能力的技术探索和业务落地实践，围绕Agent能力的建设上探索面向未来的空间： 1、前沿算法研究： 持续对多智能体协同场景的前沿技术进行探索，设计并实现高效的 Agent 通信、规划、路由和强化学习训练算法； 2、系统架构设计： 探索支持异构 Agent 协作的底层框架，解决复杂

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岗位描述 你将深度参与到千问VQA Agent的优化&探索中，致力于攻克多模态Agentic Search后训练的核心深水区，探索下一代SearchAgent范式。具体工作包括不限于： 1、Agentic RL优化探索：负责Agent轨迹的信用分配与训练策略优化；设计ORM与PRM协同的奖励体系，解决稀疏奖励、探索不足

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岗位描述 岗位聚焦于构建面向下一代内容安全与商品治理的超级智能体系统（Super Agent），深度融合大模型认知能力及平台治理知识体系，推动风险治理从“人工规则+模型判别”向“自主感知—知识推理—动态决策—闭环干预”的智能体范式跃迁。核心职责包括： 1、构建大模型驱动的商品治理体系：研发百亿级商品知识图谱，实现品牌、

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岗位描述 1、跟进并研发多模态大模型的强化学习对齐技术，提升模型在多模态任务中的表现； 2、负责强化学习对齐技术研发，包括Reward Model训练、PPO/DPO/GRPO等策略优化算法的实现与优化； 3、通过强化学习提升世界模型智能和效果上限提升； 4、参与设计和开发高效的强化学习训练框架，支持大规模分布式RL训

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岗位描述 负责 Agentic Model 的训练方法、能力提升与数据合成体系研究，探索大模型在自主决策、规划与工具调用等方面的强化路径，包括但不限于： 1. 针对Agentic模型的训练特点，探索Agentic数据的合成策略与后训练数据配比策略，探索稳定高效的Agentic RL 方案，持续迭代模型在Agent场景的

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岗位描述 1、负责研发大规模世界模型，提升模型对真实世界动态变化的建模能力； 2、研究可规模化的世界模型架构，解决世界模型在长程预测中的物理一致性问题和长期记忆等问题； 3、构建世界模型数据体系，探索世界模型在参数与数据规模上的 Scaling Laws; 4、构建可交互的世界模型系统，并推动技术在实际产品中的落地。

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岗位描述 在这里，你将深入大模型计算的核心腹地，横跨算法压缩与系统工程，从万亿参数模型的轻量化创新到万卡集群的极致性能调优，打通从模型结构创新、高效压缩、到算子内核与分布式系统的全链路技术栈，打造全球领先的训练与推理加速引擎。 1、极致算子与内核开发 手写高性能GPU/NPU核心算子（CUDA/Triton），针对低比

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岗位描述 负责阿里云可观测平台核心算法与智能引擎建设，沉淀深厚的运维领域知识与经验。加入该岗位，您将基于大模型技术，构建下一代 AIOps 产品核心竞争力，打造面向未来的智能运维基础设施。 1. 研发可观测核心算子，负责设计与研发面向海量可观测数据的核心算法算子，实现对海量原始数据的高效预处理与特征提取，为上层智能应用

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岗位职责 你将参与曦望AI推理芯片及软硬件系统的核心研发工作，把底层技术能力推进到可验证、可交付、可规模化应用的真实场景。 岗位职责： - 参与大算力异构芯片（GPU/NPU）高性能软件栈研发、编译优化与性能调优。 - 参与先进 GPGPU 体系结构研究，深入调研分析 NV/AMD/国产芯片前沿架构，推动硬件演进，打

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岗位职责 通过科技+业务轮岗历练，培养具备前瞻思维和创新变革理念、既懂科技又懂业务的金融科技专家、中高层管理者。研究领域涉及人工智能、机器学习、深度学习等新兴技术方向。 岗位要求 1、2027届应届毕业生及2026届往届毕业生； 2、硕士及以上学历，大模型算法、人工智能、机器学习、深度学习、大数据等计算机相关专业方向

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岗位职责 1、AI应用开发方向：借助AI编程工具提升编码与调试效率，负责各类银行业务系统的设计及开发（JAVA方向）工作；参与AI应用/智能体的开发工作、构建智能体开发框架，开展AI前沿技术原型验证与场景适配； 2、AI算法开发方向：负责大语言模型、语音识别与合成、机器翻译、对话和问答系统等方向的模型建设、应用研究和开

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岗位职责 你将参与曦望AI推理芯片及软硬件系统的核心研发工作，把底层技术能力推进到可验证、可交付、可规模化应用的真实场景。 岗位职责： - 在自研国产芯片平台上，参与大模型推理引擎的架构设计与研发，支持 LLM/多模态等模型，为线上产品提供高并发、高可靠、高可扩展的推理服务。 - 参与 LLM/VLM/扩散模型的极致

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岗位职责： 1、参与到定价策略、派单策略、补贴策略、增长策略等算法优化工作，为国际市场设计开发核心算法； 2、搭建高效率的算法平台，支持滴滴的全球业务； 3、协助提升国际化业务指标，助力滴滴在国际市场的成功。 任职要求： 1、2027届毕业生，硕士及以上学历 ，计算机、统计学、运筹学、经济学等相关专业优先；

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岗位描述 近年来，以大模型为核心的生成式人工智能技术在语音理解、语音合成、语音交互等领域取得了突破性进展，展现出前所未有的技术潜力与广泛的应用前景。 我们致力于语音通用大模型方向的前沿探索与产业落地创新。一方面，在迈向通用语音智能的长期路径中，随着语音基座模型能力的持续进化，语音感知、语义理解、语音生成与韵律建模等关键

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岗位职责 1、负责数字营销相关AI应用的设计与开发。基于LLM/多模态模型等AI能力，进行应用层开发，包括但不限于Prompt工程、Agent构建、RAG检索增强、API封装与调用，以及相关接口设计与维护； 2、快速原型与产品落地。深入理解业务团队需求，将AI能力转化为可落地的产品原型和功能，参与从概念到上线的全流程；

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岗位职责 1、参与大模型推理/训练优化。通过研发业界领先的AI Compiler 技术，支撑搜推场景在GPU上的训练计算性能优化；支持大模型推理优化技术在异构硬件上的落地； 2、参与各种大模型推理所需的功能性开发任务；相关编译优化功能开发，以图优化、算子融合、GPU高性能算子开发及自动Codegen等技术手段不断推高在

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岗位描述 1. 针对预训练（含mid-training）模型在coding，cowork，长尾知识，长文本能力等方面的弱点，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。 2. 整合高质量公开评测集和私有评测集。为不同训练阶段、不同领域、不同优化目标（模型结构/数据配比/主线模型迭代）定制评测方案，挑选质量最高

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岗位职责 我们是vivo影像防抖技术团队，视频防抖已从简单的裁剪平移演进为融合多传感器、三维场景理解与实时渲染的复杂系统。电子防抖（EIS）的技术边界正在被重新定义——它不再只是后处理滤波，而是光学防抖、陀螺仪融合、三维运动估计、路径规划与实时图形渲染的协同工程。我们寻找具备跨域综合能力的博士研究员，参与下一代防抖系统

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岗位职责 岗位使命： 1. 你是国产GPU通用计算大厦的奠基者：开发MUSA通用计算核心软件栈，包括但不限于MUSA驱动，AI算子库，通信库，数学库 2. 你是性能魔法师：挑战极限，让AI训练及推理、高性能计算、物理仿真等应用发挥极致性能 3. 你是MUSA软件生态的布道者：热爱国产GPU通用计算事业，构建并推广

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岗位职责 1.深度理解Transformer及衍生架构：深入掌握Transformer、BERT、GPT等模型的核心原理。对于VLA，还需了解如何将视觉Transformer（ViT）、大语言模型（LLM）与动作解码器（Action Decoder）高效融合 2. 全流程预训练与微调经验：具备从零开始搭建、调试和完成

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岗位职责 1. 参与大语言模型、多模态模型等 AI 模型的推理部署、性能优化和服务化建设。 2. 协助搭建高性能、低延迟的大模型推理服务，支持模型在实际业务场景中的应用。 3. 参与 Transformer、Attention、KV Cache、Batching、量化等推理相关技术的学习、调研与实现。 4. 参与

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FDE是AI 前沿技术体系核心校招储备岗，FDE 全称Forward Deployed Engineer 前沿部署工程师，并非传统前端开发岗。核心负责公司大模型、AI 能力在内部业务、跨境业务、营销全链路的落地攻坚，打通 AI 技术与真实业务场景的最后一公里，搭建可复用 AI 工作流、智能工具与自动化系统，沉淀企业 A

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岗位描述 面向 LLM/MLLM 及 AIGC 场景，致力于将前沿的大模型数据生成、后训练（Post-training）和效果评测链路打造为高可用、可迭代、成本可控的企业级微调产品与 API 服务。 具体职责包括： 1. 数据飞轮：搭建高效、自动化的数据管线，助力互联网及头部行业客户构建“数据合成/增强 -> 模型训练

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岗位职责 1、探索大模型在短视频搜索算法的应用落地，包括但不限于生成式检索、模型scaling up、意图理解及自动化评测等； 2、探索适配百亿级别超大规模候选库的生成式检索算法； 3、探索高效利用算力的排序模型新范式，探索适配搜索场景的模型scaling law； 4、探索基于大模型的意图理解及自动化评测系统设计。

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岗位职责 1、负责快手搜索（综合短视频、直播、用户、本地等业务）的多模态相关性建模，研究 Query 与视频/图像内容的细粒度语义对齐，定义并迭代可优化的相关性奖励信号（包括标注体系设计、人工标注与 LLM-as-a-judge 协同、用户行为信号融合等），系统性提升搜索相关性核心指标； 2、负责视频多模态表征学习，融

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岗位职责 1、持续跟进业内最前沿的Low-Level视频处理、基于深度学习的视频编解码相关研究，了解NNVC、端到端编解码、生成式编码中至少一项领域； 2、熟悉模型训练、蒸馏、剪枝、量化等流程。基于应用场景，对深度模型及工具链进行改进和定制，能够落地轻量级算法用于视频处理&压缩算法、上下游链路优化。 岗位要求 1、

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岗位职责 1、研究视频压缩、生成与理解在表征层的协同空间，开发“一份token三用”的统一视频表征基础设施； 2、研究离散视觉表征的端到端联合优化（率失真+加速），探索编解码与生成模型的协同加速机制； 3、探索可微离散表征的率失真优化，构建生成式视频tokenizer，实现低码率高感知质量的实时视频生成； 4、构建面向

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