上海人工智能实习岗位

岗位职责 职位概述 参与大模型 Agent 和多模态模型自我进化算法研究，重点围绕模型权重更新、后训练数据构建、Verifier 设计和递归评测闭环展开工作。你将参与研究如何让模型自主发现能力缺陷、生成训练任务和反馈信号，并通过 SFT、强化学习或其他后训练方法提升下一代模型的能力。研究对象包括文本、图像、音频、视频等

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 1）AI 驱动科学计算算法研究：面向流体、电磁等复杂工业场景，研究基于深度学习、大模型或神经算子的 PDE 建模与求解方法，探索 AI 对传统数值仿真方法的加速、替代或增强能力。 2）物理仿真与数据生成管线建设：对接传统仿真软件与开源科学计算工具，构建高质量仿真数据生成、处理、训练与验证流程，支持从物理建模、

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 1、面向科学领域的论文、技术报告、专业文档、知识库等异构数据，参与领域任务轨迹、数据集及 Benchmark 的构建，建设可规模化的 Agent 训练环境与评测体系。 2、聚焦高价值科学领域，提升大模型的 Agentic 能力，使模型在高复杂度任务中的表现达到行业前沿水平。重点提升模型在科学领域长程任务、多工

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 1、构建面向机器人操控的世界模型与 WAM（World Action Model），研究动作条件下的环境状态演化、物体交互与机器人动力学建模，提升模型对物理规律、接触关系、任务状态及动作后果的理解与预测能力；针对工业、家庭等特定场景，完成数据构建、算法设计、技术验证及机器人实机落地； 2、研究 latent-

硕士 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 1、构建具身智能和机器人控制大脑，让模型支持通用场景下的长时复杂任务，支持特定领域或场景下的智能体设计； 2、负责模型的训练、微调 VLM/LLM 以支持 Function Call（工具调用）、Agent/Prompt 工程、CoT 推理优化、强化学习等； 2、负责模型的架构选型和场景优化，负责模型的训练策

硕士 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 1、构建操控机器人的具身动作模型，提升模型理解、感知世界和物理规律的能力，针对特定场景（如工业或家庭）构建方案，包括数据构建方案、技术验证、以及落地； 2、提升模型操控的精度和速度，构建理线、在线强化学习算法等； 岗位要求 1、硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、电子工程、数学或相关专业； 2、具备扎实的

硕士 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 1. 基于 NVIDIA Isaac 等仿真软件，开发仿真平台功能，负责仿真引擎、场景库管理、仿真评测体系建设； 2. 负责具身智能仿真算法研究和应用，为下游算法提供海量合成数据 ； 3. 负责具身场景的三维重建算法优化，提升场景重建的效率和真实度； 岗位要求 1. 机器人、计算机科学、人工智能或相关领域的

硕士 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位描述 网络安全是大模型 Agent 能力的重要应用场景，也是检验和提升模型能力的重要方向。我们持续推进大模型在漏洞挖掘、利用构造、攻防对抗等安全任务中的能力提升。团队重点关注真实安全环境中的推理规划、多步执行与环境交互能力，通过训练环境构建与强化学习提升模型在安全任务上的表现。 欢迎对大模型与网络安全有兴趣，并希望

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L4行车场景下的多传感器融合感知算法研发 2. 负责Lidar OCC和多模态OCC算法的开发与优化 3. 协助完成数据送标，真值数据生产任务 4. 负责行车静态感知算法中流程与自动化工具链建设 5. 协助完成算法在实车环境下的部署与验证 5. 跟踪前沿感知算法进展，进行技术调研与复现

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

工作内容 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

硕士 · 查看完整岗位与申请入口 →

工作内容 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

硕士 · 查看完整岗位与申请入口 →

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

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

工作职责： 研发满足复杂场景和业务的无人驾驶路径规划算法，保证无人车驾驶的安全、平顺行驶； 任职条件： 熟悉 Hybird A*、RRT、Lattice Planner、EM planner、CILQR 等常用的规划方法，并有相关的项目经验； 熟悉车辆的运动学/动力学模型； 熟悉 Linux\Git\Dock

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

工作职责： 用视觉识别和理解复杂环境，为无人驾驶系统在感知提供强有力的支撑。 任职条件： 有扎实的图像分析和模式识别理论基础，精通目标检测、跟踪、识别等常见的计算机视觉处理任务； 有扎实的数学基础，精通常见的几何、统计学等，并熟悉这些技术在图像识别领域中的应用； 有很强的工程能力，精通 C++ 语言以及至少另

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位描述 数据决定了模型能力的上限，如何以 低成本、大规模的方式持续生产能够补齐模型能力的数据，是推动模型持续演化的重要基础。 可信是医疗AI的根基。我们深耕医疗领域，希望通过技术手段解决医疗数据专业性强、获取成本高、正确性要求高等行业难题，建立稳定、高质量、可规模化的医疗数据生产体系。 效率决定模型迭代的速度。我们希

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：抖音AI团队主要负责抖音项目以及团队内的AI落地相关基础建设工作。我们的职责是用前沿的AI技术去赋能抖音应用以及抖音团队。我们希望在AI技术的加持下，能够更好的给抖音用户带来更好的信息消费体验，也能够让抖音这个大型组织能够更加高效的运转，从而更加及时的满足用户的各项诉求。团队主要负责抖音AI基础建设

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 方向1： 探索AI4S模型能力强化，参与构建面向物质科学发现的大模型后训练体系。围绕复杂科学问题中的跨尺度知识表示、因果链生成与推理，构建高质量指令与交互式决策数据，进行监督微调与强化学习，提升大模型在机制分析、实验设计、组分与工艺优化等下游关键任务中的推理与决策能力，赋能AI驱动的关键材料智能研发。 方向

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

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、

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →

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

硕士 · 查看完整岗位与申请入口 →

职位描述 - 参与景点玩乐业务的销量预测&营销手段效果预测的算法工作，协助消费端的业务决策； - 优化当前因果推断模型， 开发优化运筹决策模块(离线) 提升业务收益； - 基于 TimesFM 开源模型进行领域适配，使用业务数据微调（LoRA），提升预测精度 - 通过预训练、微调、RLHF、RAG、MoE等技术

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

工作职责 -负责百度联盟展示广告召回、排序模型算法优化，提高广告的检索效率和投放效果 ，提升联盟市场竞争力 -基于大规模的媒体、用户和客户行为，应用深度神经网络、深度强化学习等技术，针对海量信息建模 -针对业务需求进行数据分析和策略调研 -信息梳理，相关报表建设 职位要求 -熟练掌握C++和python，熟练使用常用

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 增长风控算法团队负责小红书用户增长链路中的风险治理，包括投放、归因、承接、Push 等场景。我们通过数据分析、策略和模型，识别并拦截作弊流量、无效设备和异常行为，提升用户增长质量。团队也在探索大模型和 Agent 在风控场景中的应用，比如用大模型辅助分析异常行为、总结风险 case、挖掘策略规则，提

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 1、设计并迭代 dots 模型的多维度能力评测体系，覆盖通用能力（推理、数学、代码、语言理解）、指令遵循、长上下文、多模态、安全性、人类偏好等维度 2、跟踪主流公开 benchmark（MMLU、MATH、GSM8K、HumanEval、MBPP、ARC、HellaSwag、GPQA、Arena ELO 等）

学历以官网为准 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 现阶段核心代码通常采用高强度混淆保护，包括控制流混淆、数据流混淆及 VMP 等。该课题旨在探索 AI 在高强度混淆场景下对代码的高准确度还原能力，从而有效降低逆向分析成本。 岗位要求 1、本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、熟悉常见等逆向工具比如frida、xposed、Ida Pro；

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 在搜索等实际线上业务中，推理速度限定了线上可用的模型大小以及可达效果，当前的基于transformer架构的大模型基座在推理速度上存在系统性瓶颈。本课题探索基于创新框架，如diffusion LLM和linear attention model的大模型基座范式，从数据、模型预训练、后训练、AI Infra、评

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打造行业领先的多语言能力强化的大语言模型，结合业务海量的多语言互译语料，以及平台生活化特色的笔记评论数据，利用数据合成、RL冷启训练、SFT和RLHF等技术，实现： 1、在小红书多语言大模型翻译场景取得领先效果； 2、多语言场景下，AI搜索的检索和生成技术。 岗位要求 1、不限年级，本科及

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 传统的推荐系统通常被称为“猜你喜欢”，主要依赖用户的历史行为来推荐（猜）用户可能喜欢的物品。从大量用户之声的数据看，很多用户对推荐结果并不满意，提出了明确的改进诉求，但传统推荐系统无法理解这些诉求。基于Agent的交互式推荐系统旨在为用户提供一个智能助理，让用户通过自然语言表达自己对推荐结果的定制化需求（如多

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 随着大模型从"被动响应"向"主动规划"的范式跃迁，Agentic AI 正在重构搜索营销的技术底座。用户查询意图呈现极端复杂化与长尾化，传统关键词匹配已触及能力边界。我们致力于构建业界首个面向搜索场景的生成式营销智能体，打破商业变现与用户体验的零和博弈，让 AI 化身具备自主决策能力的"金牌种草官"，开启"语

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 在商业化业务中，尤其是腰尾客户的广告投放过程中，平台的复杂度和需求的匹配落地是巨大的卡点，通常需要代理商和投手去服务；同时过程中成本和服务质量都是不确定性很高的变量，对于商家的经营有着巨大的影响。通过AI代理的研究，能够在了解客户需求的前提下（通过sop可以明确绝大部分需求），通过系统内部更精准的数据，以及可

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位职责 本课题旨在探索一种基于“教学—纠正”闭环的交互式进化审核 Agent 系统，致力于打破传统审核模型对静态规则与大规模标注样本的依赖，实现“规则—策略”的自动生成优化反馈闭环。 不同于通用 Agent，该系统强调在复杂、多变的国际化内容审核场景中，通过引入 Policy Maker 的实时干预与 Rule S

本科 · 查看完整岗位与申请入口 →