北京人工智能实习岗位

岗位职责 本课题聚焦小红书通用基座模型在真实业务 OOD 场景下的泛化性问题，围绕三个方向展开： 1）研究如何在训练阶段提升模型的 In-context Learning 与 OOD 泛化能力，包括任务抽象、数据构造、Prompt 模板改写与训练策略设计； 2）研究如何评测这些能力，建立真实 OOD 评测和面向领域任务

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岗位职责 1. 参与大语言模型（LLM）的研究与开发，包括预训练、指令微调、对齐、推理优化等方向； 2. 跟进并复现前沿研究成果，探索模型架构、训练方法及评测体系； 3. 参与高质量数据的构建、清洗与分析，持续提升模型效果； 4. 针对实际业务场景开展算法研发，推动研究成果落地； 5. 协助撰写技术报告、专利及学术论文

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工作职责: 1、参与强化学习训练框架的研发与性能优化，根据业务需求持续演进训练策略与系统能力，提升大规模模型训练效率； 2、深度分析与定位训练系统中的性能瓶颈（包括计算、通信、存储等），实施针对性优化，提升训练吞吐、稳定性与可扩展性； 工作要求: 1、本科及以上学历，计算机相关专业； 2、熟悉 Python/C++ 中

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岗位职责 1.负责语⾳模型（ASR、TTS、声码器、语⾳Transformer）INT8/INT4/INT2低⽐特量化、混合精度量化⽅案落地与优化 2.开展语⾳专属QAT量化感知训练，结合蒸馏、微调、正则化修复量化损失，提升音质与识别准确率 3.搭建语音量化评测体系，完成WER/CER/MOS/时延等指标评测，输出最优

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工作内容： • 本岗位为研究性岗位，原则上不参与具体工程落地项目的开发与部署 • 从实际工业场景中抽象和剥离出具体技术问题，进行前瞻性科学研究，参与同时面向学术及产业社区的研发课题，其具体内容可涵盖且不限于： o 多模态大模型(Large Multi-Modal Model)及大语言模型(Large Langua

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工作职责 -手百app，Feed流推荐系统核心策略的研究 -业界先进排序及大模型算法的调研和评估 -理解用户需求，基于用户在搜索、信息流及其他百度产品矩阵行为，对用户进行精准建模和刻画 -通过各种算法进行排序优化，包括基于用户兴趣、用户关系、场景、经典推荐算法以及end-end算法等 -通过大规模机器学习算法/深度神经

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岗位职责： 1.协助设计、开发和优化自动驾驶场景或机器人作业场景的视觉/点云（激光雷达、4D毫米波雷达）处理算法； 2.参与开发相关算法，协助解决上述场景中的检测、分割、识别等计算机视觉问题； 3.协助开展深度学习模型、人工智能方法的前沿研究与方案验证，参与文献调研、技术路线分析等工作。 任职资格： 1.计算机、信息

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岗位职责： 1.参与自动驾驶和智慧交通场景中单模态和多模态、视觉和点云感知算法研发，涵盖物体检测、跟踪、分割、分类等算法模型开发、训练与迭代，包括但不限于车道线/路面箭头车辆/行人/交通标志/交通灯/路沿/可行使区域检测等任务； 2.参与模型训练算法优化、模型精简、模型量化等工作； 3.参与传统算法和深度学习算法预处理

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岗位职责 1.参与金融业务场景AI智能体的开发与工作流编排，把业务需求转化为智能体工作流； 2.基于LangChain/Dify等框架做提示词工程、工具调用封装、多Agent协同开发; 3.参与Agent能力评测体系，包括任务完成率、幻觉率、推理可追溯性等核心指标; 4.迭代优化提示词、知识库、工具调用、工作流，做端到

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岗位职责 前沿算法研究：围绕生成式基础模型相关技术与算法开展研究，研究方向包括但不限于视频生成（Video Generation）、世界模型（World Model）、点云生成（Point Cloud Generation）、4D 场景生成（4D Scene Generation）、联合生成（Joint Genera

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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.

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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

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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

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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

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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

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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

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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、

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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；

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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、

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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

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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

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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

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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 -

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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

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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

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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

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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

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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、

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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

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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

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