杭州人工智能实习岗位

岗位职责： 1. 负责具身智能的感知 - 决策 - 控制全链路算法研发，包括但不限于：目标检测与位姿估计、运动规划、抓取与放置控制等。 2. 高保真的汽车制造场景仿真环境搭建与优化，包括工厂布局、产线设备、搬运机器人模型、工件模型、物理引擎配置等，进行多样化的仿真数据生成，加速算法迭代，负责汽车制造场景具身智能数据

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岗位描述 1. 面向电商客服场景，升级现有「离线 Caption + 在线 RAG」链路，研发多通道检索索引（视觉语义 / OCR 文本 / 结构化属性）与模态自适应路由，并构建多模态知识重要性图谱驱动的上下文压缩，解决细节问题检索不准与多轮长上下文知识遗忘。 2. 研发视觉定位增强的图文回复生成能力，让 Agent

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岗位描述 随着大模型技术的发展，代码智能体在实际软件开发流程中展现出较大潜力，能够帮助提升开发效率。本项目主要围绕大规模代码模型在智能体场景中的应用展开，关注仓库级别代码生成、自动 issue 修复等任务，提升代码模型在复杂开发流程中的智能性与自动化处理能力。 欢迎对代码生成、代码智能体、强化学习等方向感兴趣的在读硕士

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岗位描述 1. 多源异构数据融合：将用户全购物周期的多触点异构行为序列（曝光、点击、加购、转化、Query、对话）视为独特的"行为模态"，研究其与文本、图像、商品知识等多模态信息的融合推断方法，突破单域用户数据偏置。 2. 用户意图理解：利用大模型的推理能力深度挖掘用户行为、偏好、意图与需求之间的复杂关系，构建能够理解

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岗位职责 1.基于业务场景需求，运用统计学/机器学习方法，设计并开发电商合规治理策略模型，覆盖商家行为识别、商品合规检测、违规内容发现等方向； 2.对平台电商数据进行深度挖掘，定位合规风险点与体验瓶颈，输出量化分析结论并驱动策略迭代； 3.参与合规规则体系的设计与开发，将业务规则转化为可执行的策略逻辑，保障治理策略的精

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岗位描述 千问（Qwen）是由阿里巴巴自主研发的超大规模语言模型，具备跨语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型涵盖参数量从几百M到T级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder、Qwen-Image等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容

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岗位描述 1. 面向自营商业化资源分配场景，跟进和研发基于可调可控约束条件的生成式算法，研究可微约束变换、安全推理、约束解耦、可控优化等技术。 2. 跟进和研发生成式决策模型的预训练、持续训练、Post-train、Safe RL、Decision Transformer等技术，解决稀疏约束、约束分布漂移、OOD与效率

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岗位描述 1. 参与商机数据算法能力建设，围绕商机匹配与跨平台供给发现，通过训练样本构建、难例挖掘、SFT与知识蒸馏等手段持续优化召回、匹配与排序模型；结合效果评测优化模型路由与推理调度策略，在效果稳定前提下降低服务成本；参与多维商机数据体系的建设与完善。 2. 参与AI商家画像与工厂图谱算法研发，推进分行业工厂图谱构

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岗位描述 1. 推荐系统中的Scaling Law研究：以Scaling为主线推进推荐系统范式升级，将大语言模型的前沿能力体系化引入工业级推荐。包括但不限于探索稀疏注意力、Resampler行为压缩等实现十万级长序列的高效建模与表征复用，沿Token Scaling、MoE、Decoder-only等技术范式推进模型S

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岗位职责 【职位描述】 我们正在招募对大模型、智能体（Agent）与多模态内容理解具有浓厚研究兴趣的实习生，围绕 Agentic 内容理解体系中的核心算法问题开展前沿研究。岗位聚焦于真实复杂场景中的内容理解问题，探索基础模型、智能体架构与自进化机制在多模态任务中的能力边界与方法创新。 该岗位强调研究深度、问题导向与学术

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岗位职责 岗位介绍 面向 效果广告创意生成，研发 LLM 文本生成与 Creative Agent 能力，业务覆盖客资收集、应用下载、种草广告、UD、闭环及非闭环电商广告、小程序推广、平台 UG 等营销目标。 我们希望模型能够理解广告主诉求、行业知识、商品与服务信息、搜索语境及营销目标，自主规划并生成原生、真实、合规且

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岗位描述 蚂蚁Asystem推理致力于打造面向强化学习的极致性能推理引擎。 1. 面向长序列、大规模模型和数据，结合并行计算、软硬结合优化等，提升模型推理性能，提升吞吐、降低延迟； 2. 设计和开发针对强化学习场景的推理引擎，服务强化学习推理优化； 3. 设计和开发训推一致的推理能力，优化强化学习训练效率； 4. 设计

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岗位描述 岗位核心目标是研发面向超大规模模型的强化学习训练系统，提升大模型在工具调用、多模态交互及复杂环境中的推理与决策能力，实现多轮“感知—推理—行动—反馈”闭环，推动 Agent 与 AGI 前沿技术落地。 你将参与： 1. 参与大规模分布式强化学习框架的设计、开发与优化，提升训练吞吐、资源利用率、稳定性和可扩展

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岗位描述 1、探索AIGC与LLM技术在游戏研发全流程中的应用，参与游戏研发Agent产品的设计与开发。 2、结合UE5引擎与AI技术，开发能够辅助游戏制作（如关卡生成、资产处理、自动化测试等）的智能工具。 3、追踪学术界与工业界最新的AI论文与开源项目，进行复现与改进，并探索其在游戏开发中的落地场景。 4、参与搭建A

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岗位职责 1、负责模型训练的数据准备，挑选，参与数据标定标准制定，数据处理工具开发。 2、负责模型训练方案的制定和模型训练，包括对模型训练过程中出现的问题进行排查分析。 3、负责模型训练完成后的效果验证，模型效果分析，对模型效果优化提出关键性举措，并对模型进行性能优化。 4、负责模型包生产，功能一致性验证，相关成果物，

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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 1、负责CV 、NLP、多模态、大模型的相关算法研发，面向包括但不限于多模态分类、图像分类、文本分类等； 2、负责算法和系统迭代与进化，能够深入小红书业务场景，结合实际需求进行技术落地和创新； 3、面向基于内容理解技术的生态审核场景，包括单不限于笔记审核、评论审核、私信聊天审核、弹幕审核、账号审核等； 岗位

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岗位描述 1. 参与电商搜索相关性评测研究，分析 Query、商品、用户意图及点击、成交、退货等行为数据，定位现有人工相关性标准与真实用户体验之间的偏差。 2. 研究搜索相关性与业务指标之间的关联及因果关系，包括但不限于： 2.1 构建相关性体验指标与点击率、转化率、退货率、留存等指标的关联模型； 2.2 识别曝光位置

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岗位描述 我们聚焦实时多模态交互、数字人、虚拟环境、音视频生成等前沿 AI 场景，建设面向下一代多模态模型的评测算法与 Benchmark 体系。随着模型从“文本问答”走向 实时音视频理解、全双工语音交互、数字人生成、虚拟行为生成与多模态环境交互，传统静态评测已无法准确刻画模型能力。我们希望构建一套覆盖“理解 → 交互

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岗位描述 1.负责语音识别/语种识别/情感识别等方向的算法研究和开发； 2.负责音频理解/用户意图理解等算法研究和开发； 3.语音统一多模态大模型：研究下一代多模态通用大模型技术范式，实现文本、语音、视觉模态的联合建模。 岗位要求 1.硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、语音信号处理、自然语言处理或相关专业。 2.

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岗位职责 团队介绍：Data AML是字节跳动的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。 日

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岗位描述 参与 GUI / Hybrid Computer Use Agent 在 Computer / Mobile / Browser 等真实数字环境中的能力提升与落地实践，使模型能够更好地理解、操作并协同完成跨平台、跨界面、跨工具、跨任务流的复杂用户任务，持续提升 Agent 在开放环境中的泛化性、鲁棒性、协同性

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岗位描述 参与面向行业专家场景的高价值 Cowork Agent 构建与落地实践，协助推动大模型在 Agent 环境中完成真实世界复杂任务，持续提升模型在高价值业务场景中的表现，拓展大模型的实际能力边界。 1. Envs/Harness Building & Generalization：参与主流 Agent har

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岗位描述 1. 针对模型合规及伦理风险，包括特殊群体保护、AI意识与过拟人化、危机干预等，结合自身科研研究，明确风险定义，平衡模型安全性和有用性。 2. 建设伦理风险相关知识库与风险画像体系，沉淀人类弱势群体画像、敏感场景分类、AI影响人类认知/情绪/决策/行为的风险类型与表现、风险触发机制、干预策略及案例库，为评测、

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岗位描述 以 GPT-4o、Gemini Live 为代表的端到端语音对话技术正逐步取代传统 ASR+LLM+TTS 级联架构，但当前方案普遍忽略犹豫、笑声、语调等副语言信号，也难以利用环境声、背景人声等丰富音频上下文，导致对话机械、缺乏共情。在车载、AI 眼镜、智能音箱、陪伴硬件等场景对自然交互需求日益提升的趋势下，

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岗位描述 本岗位以音频评测基准构建为核心，填补当前全双工语音交互、高表现力语音与音乐生成评测体系的空白。实习生将主导全双工语音对话评测基准的设计与构建，建立覆盖情感、韵律、风格等维度的高表现力语音与音乐生成细粒度评估指标，研究LLM-as-Judge自动化评估方法并构建统一评测框架，同时探索低延迟交互架构与可控生成技术

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岗位描述 本岗位聚焦通用音频大模型的前沿研究，围绕"听、说、唱、创"全能力统一建模展开攻关。实习生将深度参与语音理解与生成统一架构设计、全双工低延迟交互机制、多模态音视频协同生成等核心方向，探索混合Token架构、Test-Time Scaling、流匹配等前沿技术，推动音频大模型在智能语音助手、交互媒体等场景的落地。

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岗位描述 1. 跨模态语义对齐与统一表示学习 研究多模态异构数据在统一语义空间中的表示、对齐与融合方法。围绕弱标注/零标注条件下的跨模态实体归一、多粒度语义去重、动态增量更新等核心问题，探索面向大模型语义理解的数据汇聚与标准化接入机制，构建高质量、可演化的多源数据底座。 2. 大模型可信度评估与信息质量建模 研究面向开

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岗位职责 职位描述 团队专注于大模型机器学习系统领域的前沿技术研究和落地，提供高性能、高可靠、可扩展的机器学习系统、丰富的异构计算资源和极致的端到端的机器学习服务体验，为公司提供核心技术能力和服务。 1、负责大模型训练/推理框架的研究与开发，服务于公司各个产品； 2、高效部署，优化NLP/多模态核心业务模型； 岗位要

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岗位描述 团队介绍： 我们聚焦通用智能与医疗健康等复杂场景，构建“评估 → 诊断 → 改进 → 验证”的自动化闭环：持续发现模型能力缺口，分析失败原因，生成针对性的训练数据与改进策略，并验证模型是否真正获得了可泛化的能力提升。你将参与 Self-evolving Models、Self-improving System

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