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公司地址：北京、上海、深圳

公司大模型团队快速扩张发展阶段，薪资丰厚。

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大模型算法研究员（ LLM ） 岗位职责 1 、研究并实现能够在不同规模模型上通用的优化方法（包括但不限于训练范式、正则化、架构改进、优化器、loss 设计、超参优化），验证其在大中小模型上的迁移性与效果； 2 、针对超大规模模型，进行系统级性能优化，包括分布式训练策略、访存优化、通信优化和推理加速，提升训练与推理效率与可扩展性； 3 、负责数据工程与微调流程的建设与迭代，包括高质量训练数据构建、指令微调、偏好/安全对齐及评估体系设计，提升模型在实际任务中的可靠性与一致性； 4 、跟踪前沿研究，评估新技术潜力，推动模型能力边界的拓展并形成可复用的技术沉淀。 岗位要求 1 、扎实的计算机科学基础，熟练掌握数据结构与算法，具有良好的工程实现能力；精通 Python ，熟悉 C/C++ 或其他高性能语言者（如 Triton ）优先； 2 、熟练使用主流深度学习框架，熟悉分布式训练/调试，及常用训练工具链； 3 、有大模型训练、推理优化或强化学习实践经验，能独立设计并实施实验以验证假设； 4 、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术；同时具备较强的问题分析与工程落地能力。 加分项 1 、在主流会议/期刊（ NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/CVPR 等）发表过相关工作者优先； 2 、有主导或参与高影响力项目、系统化工程落地或高质量论文/开源贡献者优先； 3 、ACM/ICPC 、NOI/IOI 、Top Coder 等比赛获奖者优先。

多模态 agent 算法专家 职位描述 1 、基于通用大模型，结合垂类应用场景，进行相关的数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化，升数据合成、模型推理&规划能力，构建全面客观准确的评测体系，探索提升垂类大模型能力； 2 、探索突破包括而不限于多模态 RAG ，VLA 模型、GUI Agent 等在内的多模态 AI Agent ，推动相关的新技术落地； 3 、探索研究多模态理解、生成式、机器学习、强化学习、AIGC 、计算机视觉、人工智能等前沿技术。 职位要求 1 、熟悉多模态大模型（ VLM ）、大语言模型（ LLM ）相关的算法技术，有 AI Agent 应用经验、熟悉 RAG 全链路优化、Multi-Agent 技术、Prompt/Context Engineering 工程技术的优先。 2 、了解 LLM 架构，熟悉 RL 算法（ GRPO 、PPO 、DPO 、判别式及生成式 RM ）、在相关领域有过良好的项目经验或研究经验，熟悉大模型相关的数据构造方法、Post Training 算法。

AI 算法研究员 岗位职责： 挖掘海量的金融数据，在特征提取、价格预测、组合优化等不同的应用场景实践你的机器学习算法； AI 前瞻领域预研与实验； 任职要求： 熟悉任一机器学习分支领域（如统计学习，深度学习，强化学习，组合优化或其他相关前沿技术等）； 对量化行业感兴趣，并且有较强的工程实现能力； 计算机、数学、统计学或相关专业硕士或博士学位；

AI infra 工程师 岗位职责 1 、负责超大规模机器学习系统的架构设计与实现，直面高并发、低延迟、高可靠性与可扩展性等核心工程问题； 2 、覆盖系统多个关键子领域：资源调度、分布式模型训练、数据管理与高性能计算等，能在不同岗位边界间灵活切换与贡献； 3 、与算法团队紧密协作，推动算法与系统的协同优化； 4 、主动跟踪并引入前沿技术，把最新硬件、异构计算、编译优化、以及 RL/Agent 型交互等新方向落地到工程实践中。 岗位要求 1 、在工程实现或机器学习算法上有扎实基础与丰富实践经验； 2 、有解决棘手问题的经历，愿意钻研根源、追查底层问题，具备敏锐观察力和清晰的逻辑思维； 3 、热爱技术、有责任感、学习能力强、沟通顺畅并能自驱推进工作； 4 、善于团队协作，积极创新，乐于挑战，具有自我驱动和自我管理能力。