北京人工智能实习岗位

岗位描述 团队介绍： 我们专注于大模型在 Agentic & Coding 领域的评测范式探索与高质量数据构建，不仅核心支撑 Qwen 系列等大模型业务的交付迭代，更致力于在前沿方向探索下一代评测与数据体系，坚持产业落地与前沿探索并重。团队在业界已建立起显著的技术影响力，主导及参与了包括 SWE-CI、QwenClaw

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岗位职责 1. 参与自研气象大模型研发工作，在大规模时空数据上开展预训练与相关实验，完成与国际SOTA模型在公开榜单的效果对比； 2. 独立负责一个细分研究方向，完成从数据处理、模型搭建到结果分析的全流程工作，推动回测及公开榜单相关指标提升； 3. 独立设计实验方案、完成实验落地，能够清晰解释实验有效或无效的核心

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岗位描述 OceanBase 产研团队正推进 AI 组织转型，构建组织级 AI 底座（Harness 体系），让「AI 闭环交付、人做判断决策」。研发智能团队承担其中多个核心方向的建设，本次实习招聘聚焦其中两块地基：Agent 评测（量化 AI 能力、把质量关）与领域知识库（给 AI 统一上下文，产出质量不依赖个人手感

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岗位描述 1. 负责世界模型的评测与分析工作，包括模型性能评估、能力边界探测、物理一致性诊断等。通过系统的评测方法论，发现模型在物理规律理解、因果推理、时空建模等方面的瓶颈，支持模型优化迭代。 2. 评测体系构建：设计和执行世界模型的评测方案，建立覆盖视觉感知、物理遵循、动作跟随、长程预测、因果推理等多维度的科

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岗位职责 我们已经构建了一套具身智能 Benchmark，覆盖真实机器人任务、仿真任务、多样性设置、ID/OOD评测和多模态数据采集。现在希望招聘一位实习生，主要负责主流开源具身智能模型的复现、训练、评测和实验分析，帮助我们系统比较不同模型架构在真实机器人和仿真任务上的表现。 主要职责： 1. 调研并跑通主流开源具身

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岗位职责 1、基于LightX2V框架(GitHub - ModelTC/LightX2V: Lightweight Image Video Action Generation Inference Framework)，完成相关的国产芯片的训练推理工具的适配工作，完成多个模型的微调/强化学习训练国产训练适配，参与到一款

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岗位职责 团队介绍：Commercial AI 负责中国交易与广告的to B应用统一模型建设，包含基础模型能力、AI Infra、统一商业数据、评测等方向。 日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 1、负责超大规模大模型系统架构的设计开发，解决系统高并发、高可靠性、高可扩

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岗位职责 团队介绍：Commercial AI 负责中国交易与广告的to B应用统一模型建设，包含基础模型能力、AI Infra、统一商业数据、评测等方向。 日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 1、成为研究型实习生，在你热爱的课题方向上，探索大语言模型领域极具挑战性的

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工作职责 -负责大模型训练、对齐相关工作，包括不限于数据迭代、模型训练、模型评估。并将模型应用于智能体开发中 -结合实际场景，参与PE、推理优化、数据飞轮建设，提升大模型在应用场景的效果 -提升codeagent各个环节的识别准确率，达到较好的交付标准 -探索并跟进业界前沿的codeagent实现方式方法，探索前沿的建

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工作职责 -参与百度 PSIG 统一评估中台建设，协助支持文库、网盘等核心业务场景下的 AIGC 能力评估工作 -协助整理和维护评估任务、评估数据、评估指标及评测流程，参与沉淀标准化评估方法和工具 -基于 Agent Skills、Prompt、RAG、Tool Use 等技术，协助搭建和优化自动化测评智能体，支持对不

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工作职责 -参与大模型智能体方向的前沿技术调研，跟进 Agent、Agent Skills、Tool Use、长短期记忆、规划推理、多智能体协作等相关技术进展，并探索在业务场景中的快速应用 -参与智能体数据体系建设，包括任务场景设计、数据采集与清洗、指令数据构建、评测数据设计、偏好数据/轨迹数据整理等 -参与大模型后训

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工作职责 -核心是研发/改进新一代 "Agentic Graph + Memory" 系统（背景可参考业内相关文章）​ -设计并优化 Agent 读写记忆的架构 & 攻克核心痛点​ -推动在 Coding Agent、AIOps/SEC、知识库等真实业务场景的落地，侧重 ROI 落地/实际应用 -实习时间 ＞ 4 个月

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岗位职责 1、参与LLM/VLM相关的技术业务落地，解决小红书社区风控治理中的实际问题； 2、进行大模型的前沿技术探索、模型后训练和应用，包括但不限于数据分析、多模态理解、Agent搭建、RAG、SFT/GRPO等技术。 岗位要求 1、计算机/数学/统计学/模式识别相关专业，硕士及以上学历； 2、有扎实的编程基础，熟

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岗位职责（具体工作内容） 我们是滴滴网约车算法团队，负责司乘治理&体验的算法优化与体系搭建，拥有海量原始出行特征数据和丰富的业务场景，通过大模型、机器学习、因果推断等技术解决业务问题。强调数据驱动和业务价值，解决网约车的真实问题，致力于出行行业的变革与发展。 工作职责： 1、通过大模型、机器学习、深度学习、多模态

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岗位职责 本岗位核心是协助团队完成智能体项目全流程研发及日常技术支撑工作，具体职责如下： - 参与大模型智能体的研发，包括工具调用、智能体协作、知识文档编写等核心功能的迭代搭建。 - 协助完成Prompt工程优化、Skill、MCP等核心研发工作，提升智能体问答、决策、任务执行能力。 - 参与智能体场景化落地，针对办公

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岗位职责 本岗位核心围绕CRM 智能体研发、迭代优化等工作，具体职责如下： - 参与CRM智能体的迭代研发，包括工具调用、多智能体协作、知识文档编写&整理等核心功能的迭代搭建。 - 协助完成CRM智能体Skill、MCP等核心研发工作，提升智能体问答、决策、任务执行能力，。 - 训练CRM智能体角色性格，创建CRM业务

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岗位职责 团队介绍：快手Klear语言大模型团队汇聚了一群对AI充满热情、技术扎实且自我驱动力强的研究科学家与工程师。我们专注于语言大模型（LLM）基础研发、智能体系统、长文本建模与训练技术突破，以务实创新的态度持续探索通用人工智能（AGI）的能力边界，并致力于推动AI技术从研究到产品的系统化落地。 1、 从事语言大

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岗位职责 团队介绍：快手外循环广告模型团队，是快手商业化体系深耕外循环广告投放的核心攻坚团队，业务覆盖线索、短剧、游戏、AI工具等各类成熟与新兴行业，全权负责相关赛道在快手平台的广告投放全流程落地。团队聚焦LLM、视觉等大模型技术，深耕推荐与广告场景的技术创新和落地研究，依托快手流量与算法底座，打造精准高效、高ROI的

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岗位职责 团队介绍：快手商业智能生成团队主要负责快手商业化AIGC & Agent和多模态生成式推荐，研发的AI视频、AI小说等已在广告场景大规模落地并带来规模化收入，制定中国通信标准化协会AI视频生产标准；研发的多模态理解和大模型推荐技术，为商业化大盘带来显著提升。团队在 CVPR、ICCV、ICML、ICLR、AA

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岗位职责 团队介绍：快手外循环召回模型团队，负责外循环广告召回与粗排的核心算法研发，我们的研究方向涉及生成式推荐大模型、大规模强化学习、跨模态内容理解和语义对齐以及可微分排序等算法改进工作，在高并发架构设计与业务深度分析中寻求收入增长。在这里，你将利用LLM等前沿技术直接驱动亿级营收增长，实现算法深度和商业价值的统一。

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岗位职责 团队介绍：快手商业化算法客户机制中心团队负责广告出价、广告投放、品牌广告和综合平台（网络服务、AI工具）业务，致力于构建业界领先的智能投放平台，通过强化学习、生成模型、大模型等技术，优化广告主长短期价值。团队成员来自顶尖高校，相关技术成果发表在ICLR/NeurIPS/ICML/KDD/SIGIR/WWW等顶

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岗位职责 团队介绍：快手商业化算法电商模型团队负责商业化电商广告业务的召回、粗排、精排模型工作，团队最近在WWW、AAAI、CIKM等顶级会议发表多篇论文。 1、广告算法策略包含深度学习、强化学习、大数据、数据挖掘、并行优化、策略机制等多个方向； 2、负责机器学习的算法和模型开发，包括：DNN、超参数优化、学习和优化

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岗位职责 团队介绍：快手多模态大模型（Keye）团队，作为行业内少有的「基座研发 + 业务落地」双轮驱动的团队，致力于打通从Data到Product的最后一公里。1、深耕基座：攻坚多模态基座核心架构，探索Scaling Law的极致边界。2、数据为王：构建工业级数据清洗与自动化评测体系，用高质量数据重塑智能。3、进化智

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岗位职责 团队介绍：快手多模态大模型（Keye）团队，作为行业内少有的「基座研发 + 业务落地」双轮驱动的团队，致力于打通从Data到Product的最后一公里。1、深耕基座：攻坚多模态基座核心架构，探索Scaling Law的极致边界。2、数据为王：构建工业级数据清洗与自动化评测体系，用高质量数据重塑智能。3、进化智

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岗位职责 团队介绍：快手推荐模型团队，作为支撑快手国内与海外短视频推荐系统的核心引擎，致力于构建业界领先的短视频内容推荐模型体系，依托深度学习、生成式推荐（OneRec）、LLM4REC 等前沿技术，持续优化内容分发效率与用户体验；深度打磨电商、直播、广告投放及用户增长等核心营收场景的模型体系，并聚焦打造业内领先的生成

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岗位职责 团队介绍：快手推荐大模型团队的使命是打造下一代推荐系统。这里有超强的算力和业界top院校成员，我们致力于利用大模型的世界知识和学习范式为推荐系统带来新的增长曲线，寻找算力到用户价值的最优转化方案。目前我们在打造业内领先的生成式推荐大模型OneRec，包括但不限于生成式推荐、多模态理解、强化学习、大规模稀疏Mo

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岗位职责 团队介绍：快手消费策略算法部极速版推荐算法优化，通过Multi Agent System，强化学习等技术，端到端地解决复杂推荐系统优化的问题，提升用户体验，并探索未来推荐算法的发展方向。 1、参与亿级用户规模场景的短视频推荐优化，提升用户体验，提升时长、留存等核心指标； 2、探索复杂推荐系统中用户综合体验的

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岗位职责 团队介绍：快手消费策略算法部链路机制方向，短视频推荐业务最核心优化场景和场地，目标是通过端到端等技术方案（不局限于此）提升推荐系统个性化程度，推荐用户满意的短视频。 1、参与生成式推荐方向的研究和落地，包含但不限于OneRec基座模型、Reward Model的迭代； 2、参与亿级用户规模的视频推荐优化，提

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岗位职责 团队介绍：快手消费策略算法部冷启方向，核心是挖掘好内容，让好内容可以更多涌现，打造业界领先的B端推荐机制，兼顾用户、平台、创作者三方，最大化综合收益。 1、参与优化快手内容生态，基于大模型内容理解搭建更准确的内容质量评估，设计合理的分发机制，通过算法优化改善内容生态和创作者生态； 2、多路径探索B端视角的生

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岗位职责 团队介绍：快手消费策略算法部混排方向，核心服务于场域内不同业务（消费/直播/电商/商业化/本地生活）物料间混排排序机制策略的设计与优化，兼顾用户体验与整体流量产生的公司营收利润，实现更高的流量效率，为公司创造价值。 1、参与亿级用户规模的视频推荐优化，提升停留时长、点击率、留存率等核心指标； 2、参与机器学

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