杭州人工智能实习岗位

岗位描述 我们正在寻找对大模型与智能体（AI Agent）技术充满热情的实习生，深度参与 LLM/VLM 及智能体的核心算法研发。你将聚焦大模型训练与优化、多模态理解、复杂推理、智能体自主决策及强化学习等前沿方向，探索数据驱动的模型与智能体能力提升范式，推动前沿技术的创新与落地。 你将参与的核心工作 1. 大模型训练与

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岗位职责 1.本科及以上学历，计算机、机器人、电子信息、自动化等相关专业，研二或者研三，至少可以实习6个月及以上； 2.熟练掌握C/C++编程语言，熟悉OpenCV、PCL、Open3D等开源库，有基于SIMD或多线程的代码优化能力； 3.熟悉三维图形处理的算法基础，熟悉线性代数、非线性优化、矩阵分解等基础数学； 4.

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岗位描述 研究领域： 自然语言处理 项目简介： 奖励模型（Reward Model）直接定义了AI智能体的“价值观”，决定了其行为优化的方向。在国际钱包和商服场景，一个高效的奖励模型能够引导智能体学习以达成业务目标（如提升用户满意度、缩短解决时长、提高问题解决率）为核心的对话策略，是让AI从“能聊天”变为“会办

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岗位描述 研究领域： 自然语言处理 项目简介： 直接解决低资源语言地区用户无法通过AI工具获取准确、可信业务信息的核心痛点。多语言RAG问答系统能让AI客服和搜索工具“有据可查”，为用户提供精准答案。而高质量的平行语料库是提升所有多语言AI应用（客服、问答）质量的战略性基础资源。 岗位要求 研究领域： -目前

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岗位描述 研究领域： 大数据 项目简介： 在医疗大模型由通用预训练向临床可用阶段跃迁的过程中，后训练阶段对高专业密度、可追溯的临床—知识对齐数据提出了更为严苛的要求。当前公开医学语料普遍存在三方面结构性缺陷：一是事实性医学错误潜伏率高，二是知识更新滞后于临床实践演进节奏，三是与真实电子病历、权威诊疗指南及结构化

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岗位描述 研究领域： 大数据 项目简介： 在医疗大模型由通用预训练向临床可用阶段跃迁的过程中，后训练阶段对高专业密度、可追溯的临床—知识对齐数据提出了更为严苛的要求。当前公开医学语料普遍存在三方面结构性缺陷：一是事实性医学错误潜伏率高，二是知识更新滞后于临床实践演进节奏，三是与真实电子病历、权威诊疗指南及结构化

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岗位描述 研究领域： 自然语言处理 项目简介： 在国际钱包和商服场景，构建高保真的对话环境与用户模拟器，是实现Agentic RL技术方案的基石。它允许我们在可控、可扩展的虚拟环境中，低成本、高效率地对AI客服智能体的对话策略进行训练、测试和迭代，从而在上线前充分验证其解决实际业务（如国际钱包客服、商户服务）问

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岗位描述 1. 参与大模型在核心业务场景中的算法创新与应用，提升模型效果与用户体验； 2. 通过分布式训练、模型压缩、低延迟推理等技术，面向工业级应用完成千亿级参数大模型的高效训练与部署； 3. 尝试生成式AI、多智能体协作等前沿方向，推动AI技术在各类核心业务领域的创新应用； 4. 数亿用户、百亿级行为数据的挑战，落

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岗位描述 我们正在持续构建面向阿里集团海量安全业务的网络安全大模型，系统性突破在代码理解、漏洞挖掘、攻击模拟等高复杂度场景中的算法瓶颈。 我们诚邀具备扎实研究能力与工程实现经验的日常实习生，深入探索以下方向： 1. 代码安全智能：研究自然语言与编程语言跨模态对齐机制，探索面向项目级代码漏洞发现、修复、程序逆向、二进

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岗位描述 1.参与视频生成模型的参考素材构造研究：探索从目标成片构建白模视频与参考图的方法，形成“参考素材—目标视频”配对数据，研究空间关系、运镜路径、时间节奏及人物形象等参考信息对视频生成可控性的作用。 2.参与基于视频生成模型的视频转白模研究：探索模型微调与数据构造方法，在简化视频外观和材质的同时，保留场景布局、

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岗位描述 我们正在构建 **RynnWorld** 具身智能体系，围绕机器人操作中的感知、交互与策略学习，探索从真实采集、人类视频利用到仿真闭环的完整链路。你将参与以下核心方向： - 研究腕部视角等信息在机器人操作任务中的必要性，探索视角数据的生成与合成方法，设计对照实验验证其对下游策略的实际收益； - 研究从人类操作

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岗位描述 我们致力于探索下一代语音交互技术，让 AI 从“听完再说”走向“边听、边想、边说、边做”，实现更自然、更实时、更智能的全双工交互。 你将参与： 1、全双工对话管理算法研发：研究开口时机、话轮承接、用户打断、静默让步及附和反馈等关键能力，让模型更自然地“听”和“说”。 2、端到端 Omni 语音交互建模：探索

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岗位职责 方向：数字人 / 人形机器人 / 多模态动作生成 岗位介绍： 我们希望让人形机器人在对话中，一边说话，一边自然地表达：普通交流时生成符合语义和语音节奏的肢体语言，收到明确动作指令时完成对应动作，并保持实时、流畅的动作衔接。 工作职责： 1、研究语音、文本等多模态条件驱动的动作生成，提升动作的语义准确性、自然性

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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 团队介绍：游戏-AIGC部门，致力于将生成式AI落地到游戏中，包括但不限于模型、贴图、动画、场景、剧情、对话、玩法等游戏核心元素的AI生成和AI提效。部门近几年一直在游戏AI和数字人方向持续深耕，欢迎加入我们。 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、参与到

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岗位职责 团队介绍：Data-架构团队是字节跳动的核心技术引擎，为抖音、今日头条、番茄小说、剪映等旗舰产品构建大规模、高可用、可持续演进的推荐、搜索与广告工程架构。团队深耕推荐架构、搜索架构、广告架构、机器学习基础设施、在线服务架构与稳定性工程等领域，在千亿乃至万亿级数据规模、超大流量与复杂业务逻辑的真实工程挑战中，持

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岗位描述 1.负责药物设计相关基础模型的研发，包括但不限于分子生成与优化、蛋白质结构预测与设计、蛋白-分子相互作用预测等方向的深度学习模型构建； 2.跟踪 AI for Science及计算生物学领域的前沿技术，持续优化分子表征学习、序列-结构-功能联合预测、性质/ADMET预测、多目标优化等关键算法模块，提升模型精度

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岗位描述 职位描述负责大模型及长程 Agent 的后训练算法研究与落地，通过高质量数据、SFT、强化学习和蒸馏等方法，持续提升模型的推理、工具使用和复杂任务解决能力。 1. 探索并落地 SFT、RL、On-Policy Distillation、MOPD 等后训练算法； 2. 设计长程 Agent 数据构造流程，包括任

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岗位职责（具体工作内容） 1. 对国际化客服场景的线上模型进行自动化评测：构建评测集，并探索提示词自进化等技术，实现模型评测闭环；完善评测体系，输出评测结果作为RL训练的reward 2. 根据已有客服agent workflow清洗线上数据，并进行单场景有监督微调；调研利用prompt清洗已有训练数据，并弥补尾部

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岗位职责 1、参与直播智能中控的 AI 应用开发，围绕商品知识问答、直播话术生成、弹幕理解与回复、讲解节奏辅助等场景，设计并实现具体功能； 2、参与 Agent 与工作流建设，实现意图识别、任务拆解、工具调用、上下文管理及异常兜底，支持大模型与现有业务服务协同； 3、参与后端接口开发、系统联调与问题排查，优化模型调用的

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岗位描述 我们正在寻找算法基础扎实、对系统性能有兴趣的同学，参与大模型推理在 TPU、NPU、PPU 及其他 AI 加速器上的性能优化。 你将围绕推理延迟、吞吐和资源利用率，从具体计算任务入手，逐步参与算子实现、计算融合、数据搬运、通信与计算重叠，以及执行调度等工作。 工作内容 1、分析大模型推理中的计算、访存、通

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岗位职责 1、参与电商金融场景（消费信贷、分期、支付等）的风控算法建设，构建和迭代信用评分、反欺诈、额度定价等核心模型； 2、挖掘平台内外部数据（交易行为、设备、关系网络等），构建和完善用户风险画像体系，沉淀可复用的特征资产； 3、参与风控建模全流程，包括样本与标签定义、特征工程、模型训练与评估、策略调优、线上 AB

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岗位描述 1. 重点研究生成大模型的训练和推理效率问题。 2. 研究各种蒸馏加速算法，包括CFG蒸馏，推理步数蒸馏等。 3. 研究各种Training-free推理加速算法，不限于cache、量化、采样优化等策略。 4. 研究生成模型的高效训练架构，包括但不限于sparse/linear attention、时空独立建

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岗位职责（具体工作内容） 1、运用机器学习（因果推断，时序预测，转化率预估）、运筹优化、强化学习等前沿算法和技术，构建相关模型策略，驱动司乘动态定价； 2、参与定价算法策略开发及落地，支持滴滴全球业务； 任职资格（学历、目标院校、语言、技能、性格等要求） 1、数学、计算机、运筹学等相关专业硕士及以上学历； 2

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岗位描述 1. 基于海量文本/图像/视频搜索业务场景，对大规模用户数据进行理解分析，探索和运用计算机视觉算法解决业务实际问题，创造业务价值。 2. 负责构建和完善多模态业务场景的内容理解、内容编辑生成、多模态语义表征以及图像检索等技术问题。 3. 对业界前沿技术和设计趋势保持敏感，梳理和提出创新的算法和业务流程，驱动业

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岗位描述 结合最新大模型技术进展，聚焦以下两类核心技术问题： 1.语义感知的端到端语音增强联合优化 传统增强算法仅追求频谱失真最小化（PESQ），常导致语音语义扭曲。我们将探索基于大模型先验的语义感知增强范式： a.音频增强 Token 与后端模型联合建模：研究将神经编解码器的音频增强 Token 直接作为大模型输入，

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岗位职责 岗位职责： 1、参与数据运营工作，包括：多模态能力测试、领域模型迭代优化、素材采集标定、训练算法模型，验证算法准确率等； 2、协助云眸AI项目落地，包括方案POC、项目AI任务配置、区域框绘制、点位治理等； 3、其他AI日常工作内容。 岗位要求 任职要求： 1、计算机等相关专业，每周5天全勤，实习周期3个

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岗位描述 面向芯片设计 / EDA 场景的大模型 agentic 能力建设，参与 RTL 生成与优化的可验证数据集构造、功能与面积验证 pipeline 搭建，以及 coding-agent 的训练与评测分析。实习生深度参与从数据（rollout 实例）到训练、再到评测器构造的完整闭环。 工作职责： 1、构造 EDA

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岗位描述 我们希望通过领域数据、后训练和评测，提升大模型在漏洞挖掘、代码审计、渗透测试、威胁情报、逆向分析等网络安全任务中的表现。 你将围绕具体研究问题开展实验，例如如何构造有效的训练数据、如何设计可靠的任务反馈，以及如何判断模型是否具备对新任务的泛化能力。根据课题需要，参与任务构建、模型训练和评测分析。 工作内容 1

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岗位描述 1.参与前沿统一音频生成大模型的研发，涵盖数据体系设计、模型架构设计、训练优化等。 2.参与统一音频基座模型的训练，协助设计多目标强化学习（RL）对齐机制，实现语音、音效、音乐的联合优化与复杂场景适配。 3.在海量数据与大规模模型参数驱动下，系统性验证统一音频生成基座模型的Scaling Laws，探索统一音

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