全国人工智能实习岗位

岗位职责 1、参与电商场景下文本、多模态相关模型能力建设，包括但不限于：基于开源/自研基座模型的多模态理解、品牌识别、商品类目识别、关键信息抽取、实体识别、文本分类、知识图谱构建等； 2、参与构建业内领先的内容安全、内容理解识别方法，探索前沿技术（如多模态理解、RAG、Agent、token压缩等），并应用落地到电商业

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 -我们正在研发实时游戏 AI 助手，让 AI 能够理解游戏画面和对局状态，并在真实游戏过程中提供及时、可靠的辅助。 -项目涉及目标检测、图像分类、OCR、多模态模型、模型蒸馏、推理加速和线上效果评估。你将参与从产品目标、数据建设、模型训练、效果分析到真实场景验证的完整流程。 -在这里，模型不是最终成果，而是产

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 工作内容 1. Agent 后训练全流程建设： 负责基于大语言模型的通用 Agent 的后训练（Post-training）工作，覆盖 SFT、偏好对齐（DPO/ORPO/KTO 等）、RLHF/RLAIF、RLVR 等阶段，针对 Tool-use、多轮规划、长程推理、错误恢复等核心能力进行定向训练； 2.

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位描述 职位描述 1. 跟踪业界前沿 Omni 模型动态，研发 Omni 全模态大模型Benchmark，并发表相关顶会论文，覆盖文本、图像、音频、视频的任意模态输入与输出。运用专业知识对评测题目、参考答案及评分标准进行数据质检与审题，保障评测数据的科学性、准确性和区分度 2. 学习前沿论文与资讯，构建和维护多模态评

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位描述 "大模型评测实习生（通用方向） 基础信息 ● 每周到岗4～5天，6个月以上优先 ● Base地：北京/杭州 职位描述 1. 跟踪业界SOTA模型动态，研发大模型Benchmark，并发表相关顶会论文，模态覆盖文本、图像、音频、视频等。运用专业知识对评测题目、参考答案及评分标准进行数据质检与审题，保障评测数据的

硕士 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 1、参与商业化 AIGC 相关算法研发，包括但不限于文本生成、图像/视频生成、多模态理解、创意生成、智能改写、素材理解与评估等方向； 2、参与大模型、视觉生成模型、多模态模型在广告创意、营销内容、商品/客户理解等场景中的优化与落地； 3、参与广告创意质量评估、素材效果预估、生成内容排序、推荐与优选策略建设，提

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 1、参与大模型在风险识别、策略辅助、智能运营、智能客服及决策 Agent 等风控场景中的探索与落地； 2、协助理解和拆解实际业务问题，通过数据分析、模型实验、效果评估等方式，将业务需求转化为可验证、可迭代的算法方案； 3、参与大模型应用相关工作，包括 Prompt 优化、RAG、Agent、模型评测、数据构造

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 1、负责搜索广告 AI 检索技术研发，将多模态大模型落地于语义检索、生成式推荐、端到端召回等无关键词召回技术中，促进 LLM、Agent 等技术在搜索广告业务中用户洞察、投放标的理解、动态创意等方面的落地； 2、负责搜索广告 AI 匹配技术研发，通过最新的生成式 AI 等技术升级广告匹配链路，重构意图理解、需

硕士 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责（具体工作内容） 大模型 Agent 算法实习生 — IBG 履约方向 团队：滴滴国际化事业群 Food 履约算法团队，Base：北京 职位描述：面向国际化 Food 履约核心场景，利用大模型与 Agent 技术解决真实业务问题，提升骑手体验和履约效率。 岗位职责 1.参与履约方向大模型 Agent

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位描述 我们希望把“理解用户”从一次性标签升级为可持续学习、可验证、可审计的智能体能力。你将基于海量数据，参与产品的用户记忆和个性化算法研发，让系统在跨会话、跨月度的长期交互中持续理解用户，并把记忆转化为有用、及时、可信的个性化服务。 具体职责包括以下相关方向的一项或多项： ● 长周期智能体记忆：研究并实现记忆抽取、

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 1.调研人脸表情识别、AI鉴伪、数字人等相关算法和技术。 2.进行数据整理，清洗和标注，制作辅助工具。 3.AI算法训练与测试。 4.撰写相关论文与专利。 5.上级指定的其他相关工作。 任职要求 1、计算机、数学或相关专业研究生以上学历。 2、1年以上图像识别及深度学习相关算法研发经验，有学术论文发表经验优

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 1. 参与优化小爱同学导航出行与本地生活服务能力，为任务完成率与响应速度负责。 2. 探索Agent前沿方案，通过Harness优化、评估器优化、Agentic模型精调、自进化等方式持续迭代Agent效果； 3. 推动Agent驱动模型的持续优化，探索数据合成、预训练及后训练（SFT / RL）等技术路径；

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位描述 岗位简介： 我们正在探索下一代大语言模型与通用人工智能的核心边界：不仅关注语言模型的规模化表达，更专注于模型训练的能力极限，并探索模型在复杂环境下的自我迭代、持续学习与自主进化。我们期待对 LLM 基础理论、强化学习、Self-Improvement 以及 Agent 感兴趣的同学加入，共同探索大模型在数据、

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责： 1.解决的问题:协助在职员工完成相关算法优化和测试; 2.入职后的工作内容:利用我司测量系统采集数据，并协助算法完成点云、网格、仿真相关算法性能优化; 3.负责机器视觉类产品研发过程中的测试验证工作,包括但不限于算法/系统方案可行性测试、技术预研测 试、系统性能测试等。 任职要求： 1.实习期能

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 岗位职责（三个方向，可按背景侧重安排） 方向一：遥操作软件算法的硬件平台适配与 VLA 全链路跑通 - 负责遥操作及数据采集软件的相关算法与业务逻辑在新硬件平台上的移植与适配，完成接口层重构与性能调优； - 负责双目 GMSL2 相机的接入工作：在系统软件框架内完成相机驱动的集成、图像数据链路打通、时间戳对

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位描述 我们正在探索通向大模型递归式自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）的算法与工程路径：让模型在可交互、可验证、可扩展的环境中主动发现能力边界，通过任务生成、轨迹采集、自动评测、训练优化与回归验证形成持续闭环，逐步实现“AI 训 AI”与智能体能力的可控自进化。你将参与从 Age

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 团队介绍：剪映研发团队，主要支持剪映、CapCut、醒图、Hypic、即梦、Dreamina、小云雀、Pippit等多款国内外产品的研发工作，业务覆盖多元化影像创作场景，并孵化了多款AIGC明星产品，相关产品多次登顶国内外App Store 免费应用榜第一，并继续保持高速增长。加入我们，一起打造全球最受用户欢

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 你将加入 LongCat Agent 算法团队，与一线研究员共同推进下一代智能体的范式探索。具体方向包括但不限于： 1.Agentic RL 基础算法研究：探索面向长程多步任务的强化学习训练范式，包括稀疏奖励下的信用分配、过程奖励建模、自我博弈与多智能体协同、可扩展的 reward modeling，以及训练

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

1. 数据工程：构建和维护 RTL（Verilog）指令微调数据集，包括 spec→RTL 对齐、功能验证数据生成、DPO 偏好对构建； 2. 模型微调：基于 MS-Swift / LLaMA-Factory 等框架，对 Qwen2.5-Coder 等开源代码模型进行 SFT / DPO / GRPO 后训练； 3.

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

工作职责 -参与语音对话大模型研发，包括Speech-to-Text、Speech-to-Speech、流式语音理解与生成等方向 -参与端到端语音对话模型的训练、微调、推理优化与效果评测 -研究语音情感理解、角色人设、音色控制、语音克隆、自然打断和轮次管理等能力 -参与语音对话数据的构建、清洗、标注、合成及质量分析 -

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →

工作职责 -负责推荐场景下的基础大模型的持续优化，探索模型参数量的Scaling Law，提升模型在复杂推荐场景下的理解与推理能力，推动推荐向Foundation Model范式演进 -突破传统“召回-排序”的漏斗式架构，探索并落地结合多模态的生成式召回技术 -研发端到端的推荐模型，探索将召回、粗排等多个模块统一在一个

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 现有通用智能体在复杂任务执行过程中仍面临多模态环境理解能力不足、技能复用能力弱以及长程任务稳定性不足等问题。 本课题聚焦通用智能体系统级能力学习与自主任务执行，旨在提升智能体在复杂环境中的任务规划、技能调用与长程决策能力。研究方向包括多模态工具调用与环境交互机制、Skills 自动抽取与组合及自主加载、以及

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 基于端到端深度学习实现音频、视频高效压缩，突破传统编解码在低码率下的音画质瓶颈。 探索从像素压缩到语义重建的AI原生编解码研究，从传统编解码压缩还原架构，演进为接收端轻量生成重建技术。 岗位要求 1、本科及以上学历，计算机、软件、人工智能、电子信息、网络安全、数学等相关专业优先； 2、熟悉主流视频编码标准原

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 基于AIGC在视频画质增强与修复、直播礼物特效、互动场景风格化迁移方向不断升级创新，应用于多媒体媒体处理链路，丰富点直播创新玩法、低延迟视频增强与画质优化。 岗位要求 1、本科及以上学历，计算机、通信工程、软件工程、数学或相关专业优先； 2、在图像、视频传统算法，深度学习、机器学习等人工智能领域有丰富经验

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 工作职责 把“还没被证明的体验设想”做成可运行、可测量、可上线的端到端原型与实验，在真实业务场景里快速验证、快速迭代，把有效结论变成可推广的成熟方案。 工作职责： 1、构建可运行的 Agent 核心链路：围绕社区新交互场景，设计并实现 Agent 的核心能力，你需要把一个“看起来可行的想法”，真正落成可以跑、

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 【部门介绍】引擎架构部提供小红书搜广推，CV和NLP业务的深度学习模型高性能AI Infra服务。主导SOTA AI Infra架构设计与核心模块开发，支撑AI业务在大规模多模态生成式搜广推等前沿场景上规模落地。 1、参与开发支持下一代语言/多模态超大规模（百亿-万亿级）模型的GPU千卡互联分布式训练和推理

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

[6 months, 4-5 days/week] Name of Project: AD Data Pipeline Agentic Systems Intern - 自动驾驶数据产线Agent开发实习生 Objectives: Mercedes-Benz is developing scalable data

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 本课题的研究目标是研发更高效的预训练scaling效率，通过数据策略、模型结构设计(Dense, MoE, Long Context等)、初始化&优化器策略、学习范式的创新，深度理解模型的学习机制和评估方法，能够更精准的预测模型行为，并持续提升模型预训练从算力&数据到智能的转化效率。 岗位要求 1、不限年级

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 本课题的研究目标是： 1、研究如何充分用好文本、图片、视频等各个模态的有效信息，进行高效的多模态数据表征和联合建模，能够更加高效的从各个模态中学习有效信息； 2、探索多模数据如何才能更高效的学习，多模数据如何对文本智能能力有提升，探索理解和生成的联合建模如何进一步提高多模态模型的能力上限。 岗位要求 1、不

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 本课题的研究目标是研发大规模、高效易用的大模型训练框架，针对不同模型架构，探索多机多卡分布式训练的性能极限。 包括不限于： 1、高度稀疏化、长文本的模型训练策略优化； 2、大规模MoE模型的大规模RL训练性能优化； 3、基于模型的训练和推理瓶颈，工程算法Codesign探索下一代大模型网络结构设计。 岗位

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →