成都人工智能实习岗位

岗位职责 AI 算法工程师（智能体 / 大模型 / 数据挖掘方向） 岗位职责 1、智能体应用研发：面向企业业务与生产流程场景，负责领域智能体、多智能体协作系统的算法方案设计、核心能力研发与效果迭代；包括但不限于任务拆解、流程抽象与规则建模，输出算法方案并完成原型开发与效果验证等。 2、数据挖掘应用开发：面向业务运营与生

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工作职责 -参与计算机视觉、文档处理分析相关技术研发，包括但不限于OCR文字识别、文档结构化、LLM训推等任务 -参与多模态大模型的算法方案调研、日常训练、微调与效果优化，确保模型训练的稳定性和效果 -支持大模型在各种实际业务中的落地，包括但不限于信息抽取、审查、图表解析等，确保其在真实场景中的有效应用 -参与大模型的

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岗位描述 研究领域： 智能安全 项目简介： 近年来，大语言模型驱动的智能体（AI Agent）正从"对话式AI"向"执行式AI"快速演进，催生了以AgentOS为代表的智能体操作系统概念。AgentOS将LLM类比为操作系统内核、上下文窗口类比为内存、持久记忆类比为存储、MCP/Tools类比为外设驱动、Ski

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岗位职责 1、参与AIGC图像、视频、音频等多模态内容的深度鉴伪、伪造痕迹分析及可解释溯源算法研发，研究AI生成与篡改内容在空间域、频域、时序域、噪声域及深度特征空间中的伪造痕迹与生成特征； 2、参与AIGC内容的细粒度痕迹检测与分析技术研究，包括生成指纹（Generative Fingerprint）、篡改区域定位（

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黑翼资产成立于2014年，是国内首批量化私募机构，连续七年斩获中国私募金牛奖。核心团队兼具华尔街全球量化经验与中国本土市场深度洞察，致力于为客户创造长期稳健回报、打造高品质的顶级量化对冲基金公司。 我们高度重视技术创新，将机器学习、深度学习和强化学习等前沿AI技术植入量化投资的全流程，铸造尖端研究平台。公司团队中70

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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

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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

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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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黑翼资产成立于2014年，是国内首批量化私募机构，连续七年斩获中国私募金牛奖。核心团队兼具华尔街全球量化经验与中国本土市场深度洞察，致力于为客户创造长期稳健回报、打造高品质的顶级量化对冲基金公司。 我们高度重视技术创新，将机器学习、深度学习和强化学习等前沿AI技术植入量化投资的全流程，铸造尖端研究平台。公司团队中70

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岗位职责 1. 参与车载摄像头、激光雷达内参与外参标定算法的研发，覆盖 Camera-LiDAR、LiDAR-LiDAR 等传感器组合； 2. 参与离线(下线/产线)标定算法开发与迭代，包括基于标定物与无标靶(targetless)的自动标定方案，持续提升标定精度、成功率与节拍； 3. 参与在线标定与外参监测算法研发，

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岗位职责 1、参与 GNSS-RTK/INS 组合导航与 LiDAR-惯性 / 视觉-惯性多源融合定位模块的研发与维护:在误差状态滤波或因子图的统一框架下,融合 RTK 定位观测与 LIO/VIO 里程计约束,实现全局一致、误差有界的位姿估计; 针对 RTK 固定解丢失、浮点解退化、卫星遮挡/多径及室内外过渡等真实弱观

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岗位职责 1、负责通用/行业垂类大模型算法研发与落地，包括大模型微调、SFT监督微调、对话对齐、能力迭代，支撑智能对话、知识库问答、智能助手、车载大模型等业务场景； 2、负责大模型数据体系建设，包括训练数据采集、清洗、过滤、质量评估、样本筛选、构造高质量SFT数据与偏好对齐数据，搭建适配业务场景的训练数据集； 3、

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岗位职责 1、负责计算机视觉算法设计、研发与迭代，面向车载场景开展目标检测、图像分类、关键点检测、语义分割、行为识别等算法研究与落地（DMS 驾驶员监测、OMS 乘员感知、车内物体识别等）； 2、调研、复现前沿视觉算法，基于 CNN、Transformer 视觉模型开展模型训练、微调、消融实验，持续提升模型精度、鲁棒

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岗位职责 1、负责多模态感知、多模态融合算法研发，涵盖图像、语音、文本、点云等模态信息联合建模；面向智能座舱、车载交互场景，实现多模态理解、意图识别、多轮交互； 2、调研、复现前沿多模态大模型（CLIP、LLaVA、Qwen-VL、Gemini 等），开展模型微调、SFT、多模态 RAG、跨模态检索等技术落地； 3

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岗位职责 1. 设计与实现log2World管线：将多传感器实车日志（CAM/LiDAR/Radar/IMU/GNSS）转换为结构化世界模型（车道、道路拓扑、交通设施、动态参与者轨迹）。 2. 研发3D场景资产生产技术：基于3D Gaussian Splatting（3DGS）、NeRF 等方法进行高保真、可编辑、可

博士 · 查看完整岗位与申请入口 →

岗位描述 核心定位寻找具备强技术背景、活跃AI应用思维的AI原生人才。不局限于纯算法或纯开发，而是能够理解业务场景，利用AI技术快速构建产品原型并落地，实现从技术到产品的闭环。 岗位要求 1. 硕士及以上计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数学等相关专业在校生，优秀的本科毕业可放宽； 2. 优先有大厂产研团队实习或

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岗位职责 1.参与AI软件的设计和研发相关工作； 2.解决AI编译器相关的技术挑战，包括模型编译优化、自动并行化和硬件加速等方面问题； 3.积极跟踪AI编译器相关生态发展，探索新技术应用到实际工作中的可行性。 岗位要求 1.硕士及以上学历，微电子、计算机、通信、自动化等相关专业； 2.熟悉Linux环境下的C+

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岗位职责 1、负责图像处理、计算成像或视频编解码算法的研究、设计与实现； 2、了解领域内最新技术动态，定期跟进相关技术进展并尝试复现。/1、负责图像处理等相关模块，利用传统图像处理技术和深度学习技术，提升图像的主客观指标； 2、收集当前相关的最新技术，并定期跟踪和尝试复现最新技术结果。 岗位要求 1、硕士及以上学历

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岗位职责 1、负责智能算法在硬件平台上的工程化设计、实现和优化，打造高吞吐、低延时推理系统 2、优化大模型推理性能，提升吞吐并控制成本 3、优化大模型推理框架，提升框架易用性和可调试行 4、调研业界硬件平台设计、计算优化的发展趋势，进行技术分析与开发实现。/1、负责深度学习训练框架的工程化设计、实现和优化，打造高吞吐训

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岗位职责 【杭州、成都团队工作方向】 1、负责计算机视觉、深度学习、强化学习、多模态大模型、AIGC图像与视频生成、具身智能、AI安全、行为分析、以及2D/3D/多传感器（视觉、毫米波、X光）融合感知相关算法的调研与研究。 2、负责相关算法开发和产品化。 【上海团队工作方向】 1、负责模式识别、计算机视觉、AIGC

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岗位职责 团队介绍：经营健康可持续的商业内容生态，为商业伙伴提供专业安全的服务，向社会传递可信赖的信息，实现社会价值和影响力。 ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 1、负责内容质量策略的编制及迭代； 2、通过算法模型、工具等自动化

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岗位职责 职位描述 工作职责 1. 探索压榨gpu的极致性能，探索推理和模型架构的协同设计等前沿方向。 2. 参与 大模型强化学习（RL）训练系统 的设计与优化，覆盖训练、推理、环境交互与调度等关键环节 3. 跟进并复现业界前沿的 RL 与 MLSys 研究工作，推动新方法在实际系统中的落地 岗位要求 职位要求 任

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岗位职责 1. 模型训练与微调 o 基于YOLO系列模型，针对安全帽、反光衣、烟火等特定目标进行数据准备、训练、优化与部署。 o 利用LoRA/QLoRA等技术对开源多模态模型（如LLaVA、Qwen-VL、InternVL等）进行高效微调，提升零样本推理在垂直场景下的准确率。 o 负责模型评估、压缩与推理加速（Ten

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岗位职责 作为计算机视觉方向的研究工程师，你可以： 1、负责图像/视频相关算法的研究与开发，包括深度学习以及常用机器学习方法在机器视觉中的应用； 2、负责计算机视觉相关的技术研发工作，包括但不限于：人脸识别、物体检测、分类、语义分割和图像处理、人体（活体）识别、车辆与人员的检测识别与跟踪、图像/视频搜索、视频语义分析、

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岗位职责 作为自然语言处理方向的研究工程师，你可以： 1、负责自然语言处理的算法研发，包括但不限于语义分析、意图识别、人机对话、语义挖掘、机器翻译、知识图谱、命名实体识别等； 2、负责对话系统，尤其是任务导向型对话系统的技术研究，包括自然语言理解、对话状态跟踪、对话策略学习、自然语言生成、encoder-decoder

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岗位职责 作为计算机多模态方向的研究工程师，你可以： 1、研究和开发多模态处理算法和模型的研究与开发，包括但不限于：图像、视频、3D生成、声学信号的理解与生成、多模态信息和文本信息的对齐和整合； 2、设计和优化现有算法，提高性能和准确性，确保高质量的用户体验； 3、深入调研和关注多模态/NLP/CV等方向的前沿技术，及

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