招聘信息分享
JOBHUNTER
聚合各大厂 / 国企官网招聘信息，实时同步官方数据
招聘信息分享
JOBHUNTER
聚合各大厂 / 国企官网招聘信息，实时同步官方数据
1、负责电子对抗系统总体方案论证、设计与研究以及相关设备的研制与试验。 2、负责复杂多电磁环境下电子对抗系统的体系化设计、抗干扰能力优化及多平台协同方案开发； 3、开展关键技术和前沿技术跟踪，结合公司业务场景，输出技术发展建议规划。
1、参与交通垂域大模型的算法研发与迭代优化，基于开源大模型底座，结合车路云一体化、交通管理、智能调度等业务场景，协助完成模型微调、Prompt 工程、RAG 检索增强、智能 Agent 开发等工作，提升模型在交通场景下的适配性与落地效果。 2、参与交通多源异构数据的处理工作，协助开展数据清洗、筛选、标注及数据集搭建，支撑模型训练与迭代优化。 3、参与交通大模型工程化落地相关工作，协助开展模型推理优化、显存适配、量化压缩等技术调优，保障模型高效、稳定部署应用。 4、结合智慧交通业务需求，参与算法评测、效果分析与技术迭代，协助输出模型评测报告、技术方案、研发文档等材料。 5、跟进大模型、多模态 AI 前沿技术，结合交通行业业务痛点参与技术探索，协同产品、工程、业务团队对接需求，推进交通大模型相关技术成果落地。 6、完成领导交办的其他工作。
1、跟踪全球工业 AI、大模型前沿技术发展趋势，对标行业工业智能技术体系，围绕工业智能操作系统、工业世界模型、工业时序模型等方向开展技术调研、路线研判与前瞻规划； 2、负责工业 AI 底层算法架构设计与研发，完成模型架构设计、训练调优、工程部署、全链路性能评测与原型落地验证，搭建工业场景 AI 算法底座； 3、协同内部研发团队，联合高校院所等外部科研机构，共同参与战略新兴、工业智能项目技术攻关，沉淀专利、论文等技术成果。
1、负责网信安全前沿技术探索，跟踪和研究车联网安全、工业互联网安全、人工智能安全等领域的技术动态、威胁趋势及安全标准，提出创新性的安全防护策略和解决方案。 2、参与构建公司网信安全技术创新体系，推动安全技术的持续进步；负责制定安全领域新技术创新开发计划，完成各类安全科技创新项目申报。与国内外知名安全研究机构、高校及行业伙伴建立并保持紧密合作关系，推进安全产学研合作和技术联合攻关，促进技术交流与知识共享。 3、参与内部AI For安全的模型技能等的标注训练及知识沉淀，基于SOC等安全平台开展日常安全监测，对安全事件/漏洞等的告警进行研判、定级、分派与跟进处置，推动各类安全告警事件闭环；定期复盘误报/漏报，提出检测规则、策略及Skill优化需求； 4、负责私有云基础设施运维，统筹云管平台、虚拟化及分布式存储集群的巡检监控、配置管理与稳定性保障，对接各业务团队，响应资源申请、权限及网络配置需求，管控虚拟机与存储资源全生命周期，协同支撑业务上线、压测、变更割接等重点工作。 5、负责持续监控云平台CPU、内存、磁盘、带宽、存储使用率等核心指标，定期开展资源容量评估，优化资源分配策略，提升资源利用率。梳理服务器、存储、网络设备维保台账，统筹维保评估、商务对接及采购续期等工作，确保设备维保合规可控、服务持续有效。
1、参与AI大模型相关算法的开发与迭代优化，完成研发项目中大模型的预训练、微调、RLHF人类反馈强化学习、DPO偏好优化、对齐优化等全流程算法落地；基于智能座舱领域，负责大模型轻量化工作，完成模型量化、模型压缩等工程落地，适配端侧/车载/业务服务部署场景；负责交通垂域大模型的算法研发与迭代优化，基于开源大模型底座，结合车路云一体化、公路数字化转型、智能航运、车路协同、交通管理与智能调度等核心业务场景，完成Prompt工程、RAG检索增强、智能Agent开发等核心工作，提升模型在交通场景下的适配性与落地能力； 2、参与数据集搭建与数据治理工作，针对多源异构数据开展数据清洗、数据过滤、数据筛选、数据增广、数据标注及数据集搭建工作，开展Prompt工程、Agent提示词优化、评测体系搭建，构建标准化、高质量的训练与评测数据集（含交通垂域训练评测数据集），支撑模型训练与迭代； 3、负责大模型工程化落地工作，开展模型显存优化、量化压缩、分布式训练、推理加速等技术优化，解决模型训练发散、推理延迟高、场景泛化能力弱等问题，保障模型高效、稳定部署应用； 4、结合智慧交通实际业务需求，开展算法评测、效果分析与技术迭代，输出模型评测报告、技术方案、研发文档、实验报告等材料，持续优化大模型在交通调度、路况研判、交通治理、航运管控等场景的应用效果； 5、跟进大模型、多模态AI前沿技术，调研前沿论文、开源模型方案，结合交通行业业务痛点开展技术创新与算法探索，落地新技术验证，输出技术方案与实验报告； 6、协同工程、产品、业务团队，跨部门对接落地大模型应用，排查模型推理、训练过程中的异常问题，推进大模型相关技术成果落地、迭代与优化升级，保障模型稳定迭代上线； 7、完成领导交办的其他工作。
1、负责能源化工、智能制造等行业核心算法（如大模型、多模态、时序、CV/NLP等）的设计、开发与优化。主导模型训练、超参数调优及微调（如LoRA、RLHF等）工作，攻克算法技术难点，持续提升模型的准确率、推理速度及泛化能力。 2、负责行业高标准数据集建设，主导业务数据的采集、清洗、标注规范制定及预处理工作。构建高质量、标准化的训练与测试数据集，解决数据稀疏、噪声及样本不均衡问题，为模型迭代提供稳定的数据支撑。 3、工程落地与部署运维：负责AI模型的工程化封装、接口开发及服务化部署，基于英伟达/昇腾等硬件搭建高并发、低延迟的AI推理服务体系。开展模型轻量化、量化压缩及推理加速工作，适配服务器或边缘端等多场景落地需求，并保障服务的稳定运行。 4、积极运用 AI 编程工具（如 Trae、cursor 等）提升研发效率，优化代码质量与开发流程； 5、参与需求评审、技术攻关、线上问题排查等全流程工作，与产品、测试团队高效协作。 6、研发过程必要文档编写。
1、负责工业设备运行数据的深度挖掘与分析，构建设备健康状态评估模型。 2、研发并优化设备能耗预测与调度算法，建立产线级/单机级能耗模型，降低单位产能综合能耗。 3、设计并部署面向边缘端与云端的算法推理流水线，处理数据缺失、噪声干扰及样本不均衡等工业场景难题。 4、与硬件团队和工业物联网平台协作，将算法封装为标准化服务接口，参与现场调试与效果验证，根据反馈持续迭代特征工程、模型结构及超参数。 5、编写算法设计文档、测试报告及运维指南，支持跨部门知识传递，并为售前及交付团队提供技术方案宣讲与数据分析支持。
1、负责计算机视觉及多模态大模型的研发、优化和应用开发工作，包括模型架构设计与优化、高质量数据集构建、模型预训练、监督微调及后训练等。 2、结合业务场景，通过Prompt Engineering、RLHF、DPO等技术手段，持续提升模型的准确性、泛化能力、推理效率、稳定性和可控性。 3、负责视觉及多模态大模型评估体系的设计与建设，全面评测模型在不同任务场景下的性能、安全性、鲁棒性及偏见问题，推动评测结果用于模型迭代和产品优化。 4、推动大模型在实际业务场景中的高效部署与应用落地，解决模型推理延迟、显存占用、计算资源消耗及部署成本等问题。 5、负责模型压缩、量化、剪枝、蒸馏、推理加速等技术的研究与应用，提升模型在云端、边缘端及终端设备上的运行效率。 6、负责大模型智能体工作流、RAG知识库及相关应用系统的设计、开发与调优，提升复杂任务处理和业务流程自动化能力。 7、持续跟踪计算机视觉、多模态大模型及人工智能领域的最新研究进展，包括算法、训练框架、推理框架和AI硬件等方向，并完成前沿技术的快速验证、原型开发及业务转化。 8、参与业务需求分析和技术方案设计，能够结合具体业务场景完成算法选型、技术验证、系统开发、部署实施及效果优化。
1、紧跟全球工业AI技术发展趋势，围绕工业时序大模型等方向开展技术前瞻研判与路线规划； 2、负责工业时序大模型全套算法体系设计与研发，完成相关模型训练调优、工程部署与全链路性能评测，搭建面向工业场景的时序AI算法底座； 3、协同团队成员，联合高校等外部研究团体开展国家相关战新及未来项目研究攻关。
1、紧跟全球工业AI、大模型技术演进路线，对标国内外行业领先的工业具身智能世界模型技术体系，开展空间智能、具身智能、工业世界模型等方向前瞻研究； 2、开展底层工业具身世界模型技术架构及算法研究，围绕工业空间建模、物理仿真、设备孪生推演开展算法研发与原型验证，攻克工业场景建模关键技术，完成模型优化与实践落地； 3、协同团队成员，联合高校等外部研究团体开展国家相关战新及未来项目研究攻关。
1、紧跟全球工业AI、大模型技术演进路线，对标国内外行业领先的工业智能操作系统技术体系，开展空间智能、物理AI、工业世界模型等方向前瞻研究； 2、负责工业智能操作系统核心算法栈设计与研发，完成相关模型训练调优、部署与全链路性能评估，搭建系统原生大模型底座； 3、协同团队成员，联合高校等外部研究团体开展国家相关战新及未来项目研究攻关。
1.Agent核心架构开发：负责Agent核心模块（任务规划、上下文管理、长期/短期记忆、工具调用）的设计与开发，构建高可靠、低延迟的智能体底层框架； 2.应用效果调优：主导RAG知识库建设与交互环境构建，精通提示工程与工作流编排，持续优化大模型在复杂业务场景下的生成效果、稳定性与可控性； 3.高性能工程链路建设：参与高并发、高可用分布式系统设计，优化Agent及RAG链路的系统性能，设计与落地缓存机制、消息队列、异步调度等核心组件，保障系统在海量请求下的稳定性； 4.安全与可观测性体系：建设完善的Agent安全防护机制（意图识别、输出过滤、权限控制、沙箱执行）及全链路评估可观测体系（成功率、延迟、Token消耗、业务转化率等）； 5.前沿技术探索：紧跟LLM及Agent前沿技术（如MCP协议、多智能体协同、长文本处理等），主导技术调研、复现与业务落地验证。 6.本岗位base地设在北京或长沙，可结合候选人意愿选择。
1.负责智能运维领域核心算法模型研发，聚焦日志分析与监控告警场景，包括但不限于：日志解析清洗、日志语义理解、日志异常识别、监控指标异常检测、告警智能降噪、告警分级聚合、故障关联分析、时序指标监控预测等方向的深度学习模型实际研发经验，具有大规模运维日志、监控告警数据建模落地经验者优先； 2.负责日志分析、监控告警相关深度学习模型的轻量化、推理加速、模型剪枝量化等研发工作，适配业务服务端、边缘运维终端部署需求，保障告警、日志分析功能低延迟、高并发运行，具有运维轻量级模型工程化落地经验者优先； 3.负责跟踪日志智能分析、智能监控告警、AIOps领域的先进技术及前沿算法预研工作，针对告警误报漏报、日志故障定位等核心痛点完成技术调研、方案验证与算法迭代优化； 4.负责日志分析、监控告警相关算法模型的产线接入、业务场景验证、性能调优、迭代优化及线上维护等全流程落地工作，持续优化告警准确率、故障定位效率，保障业务运维监控体系稳定高效运行。 5.本岗位base地设在北京或长沙，可结合候选人意愿选择。
1.基于大语言模型(LLM)及前沿AI技术，设计并开发创新型AI原生应用; 2.构建端到端的AICoding工程化解决方案，负责整体架构设计、核心模块开发、领域模型微调、质量保障、效果评测、工程化流程整合等全链路解决方案，提升研发效果; 3.深入理解金融领域业务逻辑，设计Al技术与业务场景结合的创新方案，实现领域知识与大模型的高效适配，构建AI友好型系统，跟进AI技术演进并推动前沿技术在业务场景的快速验证。
1.负责大模型量化部署全周期开发，完成大模型量化压缩、推理优化、服务设计、部署上线与版本迭代维护，搭建稳定的大模型推理应用服务。 2.配合算法工程师进行端到端的性能测试与调优（侧重应用层面，如网络延迟、并发处理、资源消耗等），保障应用服务的性能和可靠性。 3.负责已上线AI应用服务的日常运维、问题排查、故障恢复。 4.持续监控应用服务的性能指标，并根据需要进行优化。
1.大模型优化算法的研究与设计：负责研究大模型领域（语言模型、多模态模型等）的优化算法、网络结构优化及改进设计、大模型蒸馏训练，以及预训练研发任务等; 2.垂类领域大模型研发与调优：负责针对专业领域场景和数据，利用增量训练、微调训练、知识增强、超参数调整等技术训练垂类领域大模型，提升模型性能，并维护线上模型的稳定性，实现AI项目落地与交付; 3.大模型国产化性能优化与适配：适配昇腾等国产硬件平台，优化模型算子性能及分布式训练策略; 4.技术探索与创新：跟踪大语言模型、多模态大模型的预训练、大模型方向的最新成果，探索其在业务中的应用价值; 5.AI产品模型研发与维护：负责公司存量产品及新增产品的模型研发、迭代与维护，包括小模型及大模型的设计、训练研发及优化，确保模型效果与业务需求匹配。
1.负责量子计算相关算法或量子计算框架研究工作，基于公司业务实际问题开展QAOA、量子退火、量子玻尔兹曼等算法设计和实现技术研究，解决组合优化、图分割、高维配分函数求解等NP难问题； 2.负责基于量子计算模拟器或量子编译器的算法开发与优化工作，研究混合量子-经典框架，构建量子算法应用解决方案； 3.对新技术和创新工作富有激情和想法，负责量子计算技术的演化和发展调研分析，结合实践进行量子计算新的科学问题和技术点提炼，参与政府量子计算相关项目申报，对相关技术发展提供可依赖的技术路线。
1.牵头负责金融大模型、保险大模型的顶层技术规划、前沿科研攻关与核心算法创新，聚焦行业重难点、卡脖子技术问题，开展大模型轻量化、可信AI、金融场景专属大模型预训练、模型安全可控性等前沿方向研究。 2.主导技术拉通与体系搭建，统筹大模型研发、算法迭代、场景落地、技术标准化全流程，牵头对接公司重点数字化、智能化项目，整合技术、业务、资源优势，搭建适配金融、保险领域的大模型技术体系与研发规范，推动技术规模化落地与复用。 3.牵头部门科研课题、政企科研项目、技术创新项目申报与实施，主导学术论文、技术专利、软著等科研成果产出，对标行业前沿技术，制定团队技术迭代路线，提升部门核心技术竞争力。 4.负责复杂业务场景的算法方案攻坚，针对金融风控、保险精算、智能决策、合规审核等高端场景，设计高适配、高可靠、高安全的大模型算法架构，解决模型精度不足、推理成本高、行业适配性弱等核心技术问题。 5.开展算法研发与落地，沉淀技术方法论，推动团队整体技术能力提升。
1.负责供应链金融场景下AI Agent应用的设计与研发，包括智能风控、智能审批、智能对账、智能客服等业务场景的Agent架构设计、开发与持续优化； 2.负责区块链技术在供应链金融场景的应用开发，包括联盟链网络搭建、智能合约设计与开发、链上数据存证与溯源、跨链操作等； 3.负责数据要素市场化研究与技术实践，探索数据确权、定价、交易、流通等环节的技术方案设计与系统实现； 4.负责数据资产入表相关技术研究和系统开发，支撑数据资产的盘点、质量评估、价值评估、登记和入表全流程管理； 5.负责AI Agent与区块链技术融合应用的研究与落地，构建可信数据流通与智能决策协同的技术能力； 6.负责跟踪AI Agent、区块链、数据要素等领域的前沿技术动态，开展技术预研与创新应用探索，编写技术方案与研究报告。
1.聚焦大语言模型(LLM)在消费金融领域中的应用，开展AI Agent的研发，持续提升大模型在智能对话、AI风控、金融数据分析、智能审核等金融专业场景的能力； 2.AI系统集成与部署，将大模型能力嵌入现有流程中，重塑业务流程，提升用户体验及系统智能化； 3.跟踪AI领域前沿技术，探索新技术在实际项目中的应用价值，致力于领域知识注入与大模型轻量化微调，进行创新研发，从实际出发，申请相关科创项目，并发表顶会论文、优质专利或参与各类科创赛事。