网易互娱上海研发中心

在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...

什么年代了，还有地主

面了5个实习生了，技术好的base不是特别考虑，base满足的技术又不太行，真难呀，各位优秀的学弟学妹们毛遂自荐呀【岗位职责】1. 算法优化与落地：重点参与图像编辑（Image Editing）领域的算法研究，特别是针对图像消除（Object Removal/Inpainting）任务的效果优化。2. 核心技术攻关：模型蒸馏：参与大规模生成模型的蒸馏工作，在保证生成质量的前提下，优化模型推理速度与显存占用。RLHF 对齐：探索并应用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技术，利用人类反馈数据优化生成模型的逻辑一致性与视觉美感。1. 实验与数据管理：负责相关算法实验的配置、运行与结果分析；协助进行高质量训练数据的清洗、整理与构建，建立更高效的数据 pipeline。2. 前沿探索：阅读最新顶会论文，复现并改进 SOTA 算法，探索提升消除任务鲁棒性的新方法。base：深圳薪资：200-400公司：传音邮箱：xin.wang4@transsion.com

关于工作环境：base深圳前海内部配置绝了。一整栋50层都是oppo哒，我的工位可以看到欢乐港湾和大海，零食柜自给，很感动的是每层都提供独立的隔音室，3层饭堂里，23楼是最好吃的周边很繁华。楼下三层是大商场，午饭后我一般会和其他实习生姐妹去citywalk，好多奶茶店，茶救，奈雪喜茶，瑞幸，奶白，煲珠公每天换着喝，好幸福关于工作氛围感受到相当年轻，相当扁平的氛围，我们组（销售运营部）有三个哥哥姐姐直接对接我，她们人真的很nice，笨笨的我不会时，问她们都会耐心解答~~通过初筛会发测评、AI 面试、笔试等，暑期实习做过无需重复测评👍仅部分岗位有笔试或AI面试，以短信和邮件通知为准～内推链接：h...