葛女士
上海人工智能创新中心·校招
28分钟前
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在招职位 (58)
上海
岗位职责
1. 参与 LMDeploy 项目研发，支持多模态模型的推理和优化；
2. 参与InternLM, InternVL系列模型在下游部署生态项目上的支持、建设和拓展。
岗位要求
1. 本科在读及以上学历，计算机科学、人工智能、数学等相关专业优先；
2. 熟练使用 python 或者 c++，pytorch，工程能力扎实；
3. 熟悉主流的 LLM、VLM 模型结构，从事过模型推理优化相关的项目；
4. 【加分项】为 llama.cpp，vllm，lmdeploy等开源 LLM 推理框架添加过模型支持；
5. 【加分项】能够使用 openai Triton 或 CUDA 进行算子开发。
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上海
岗位职责
1、优化从数据生产、数据配比到大模型训练的全流程；
2、参与多模态大模型的训练与调优，稳定大模型训练、提高训练效率等；
3、负责内部和开源算法库的相关工作，功能开发及维护。
岗位要求
1、计算机或人工智能相关专业优先，有以下一项可加分：
2、熟悉主流大模型的部署、训练、架构实现，有大规模训练和部署经验者优先；
3、熟悉数据抓取、大规模文档解析、文档解析质量优化等经验者优先;
4、熟练掌握Python、PyTorch、Linux服务器使用，有较强的工程能力；熟悉cuda开发和性能调优者优先；
5、熟悉deepspeed、llamafactory、megatron、vllm、sglang、lmdeploy等大模型训练和推理框架可加分；
6、实习天数一周四天以上，至少有四个月的实习时间；
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上海
岗位职责
1、智能体前沿技术攻坚：深入研究多智能体高效协作机制、记忆管理和知识发现、工具强化和沙盒系统等前沿技术，让智能体像人类一样思考和解决问题；
2、Agentic LLM 训练优化： 探索和实现高效的 Agentic LLM 强化学习方法，提升模型在复杂推理、长程规划、工具调用等核心能力；
3、探索 AI4AI 智能体： 参与搭建具备持续学习能力的智能体系统，实现 AI 系统的自主迭代与闭环演化。
岗位要求
1、计算机科学、人工智能或相关专业在校学生（硕/博优先），具备优秀的论文阅读、算法实现和工程实践能力；
2、对 LLM 原理、智能体相关技术有一定了解，对领域前沿技术趋势有；
3、熟练使用 Python/PyTorch；
4、能连续实习 6 个月以上。
加分项
1、在 AI/NLP/CV 等领域的顶级会议（如 NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, CVPR 等）发表过论文，或深度参与过有影响力的开源项目；
2、熟悉至少一种智能体开发框架（如 LangChain、LangGraph、OpenAI Agent SDK、AutoGen 等），有实际搭建和部署智能体项目的经验；
3、具备大模型微调或强化学习训练经验。
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上海
岗位职责
1、评测体系构建：参与设计并执行大模型及 AI Agent 的自动化评测方案，构建覆盖多场景的评测基准（Benchmark），并持续优化评测流程的效率与可靠性。
2、技术探索与集成：跟踪学术界与工业界的最新评测方法与评测 benchmark，快速将其集成到现有平台。
3、评测结果分析：与 Agent 开发团队紧密协作，从评测结果中分析 LLM 与 Agent 能力瓶颈，用于公开榜单与内部模型能力迭代。
岗位要求
1、计算机、人工智能、数据科学、电子信息等相关专业背景，2026届及以后毕业的硕士在读生。
2、具备扎实的Python编程能力，熟悉基本的数据结构和算法，有良好的代码风格。
3、具备出色的逻辑思维、分析能力和快速学习能力，能快速复现开源 Benchamrk 并集成至评测框架。
4、每周至少4天，持续6个月以上（长期实习者优先）
加分项：
1、熟悉 MiroFlow、LangChain等至少一种主流AI框架或Agent开发工具。
2、有大模型评测、数据标注、模型微调相关项目经验，或熟悉Transformer、Prompt Engineering等基础概念。
3、在ACM/ICPC、Kaggle等编程或算法竞赛中获奖，或有开源项目贡献经验。
4、具备良好的英语读写能力，能够高效阅读和理解前沿技术论文。
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上海
岗位职责
1. 参与实验室大模型应用相关后端系统的研发工作，与产品经理、算法工程师等团队协作，推动AI产品的落地与优化；或参与机器人仿真平台的开发与维护；
2. 协助工程体系的建设工作，参与开发规范、工具链的制定与优化，提升团队的开发效率与工程质量；或协助完成平台上的机器人模型构建与仿真；
3. 跟进后端领域的新技术，探索其在业务中的应用，持续优化系统性能与用户体验。
岗位要求
1. 人工智能、计算机、数学或相关专业，双一流高校在校学生；
2. 理解Python/Golang的特性，注重代码规范与质量，能够编写优雅高效的代码；
3. 熟悉Python/Golang生态，掌握常用的三方库、工具、框架与解决方案；
4. 熟悉负载均衡、数据库、缓存、消息队列等主流中间件的原理与使用；
5. 了解高并发、分布式、异步架构、大规模数据处理等方面的技术；
6. 具备优秀的团队协作精神，有强烈的上进心与自驱能力。
加分项：
1. 有开源项目经验或技术社区活跃经历；
2. 对AI产品或大模型应用有浓厚兴趣，有相关实习经验者优先；
3. 有Isaac Sim/SAPIEN/PyBullet等机器人仿真软真软件开发使用经验。
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上海
岗位职责
1. 参与实验室基础架构相关模块的设计、开发与维护，包括但不限于分布式系统、云计算平台、容器化技术等，支撑业务稳定运行；
2. 协助进行系统性能分析与优化，解决高并发、大数据量场景下的技术问题，提升系统可靠性与效率；
3. 参与基础架构自动化工具、监控体系的搭建，助力研发与运维流程的高效推进；
4. 跟踪基础架构领域前沿技术，结合业务需求进行技术调研与实践，推动技术创新。
岗位要求
1. 人工智能、计算机、数学或相关专业，双一流高校在校学生；
2. 熟练掌握至少一种编程语言（Java/C++/Python/Go等），具备良好的编程基础和代码规范意识；
3. 扎实掌握数据结构、算法、操作系统（如Linux）、计算机网络等基础知识；
4. 熟悉数据库原理、缓存技术（如Redis）或消息队列（如Kafka）等中间件；
5. 具备较强的学习能力、问题解决能力和团队协作精神，对技术有浓厚兴趣。
加分项
1. 有分布式系统、云计算、容器化等相关技术的学习或实践经历（如参与开源项目、发表相关论文等）。
2. 有技术竞赛获奖经历或高质量个人技术博客、GitHub项目者。
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岗位职责
1、负责智能体核心能力的研发与工程化：提升语言模型和多模态模型在多轮交互、Function Calling、结合Agent框架的决策与推理等场景的稳定性与泛化能力；
2、参与 SFT 与 Agentic RL 的数据设计与构建：参与智能体任务的数据设计、生成与清洗流程，构建高质量用于SFT与RL的Function Calling训练数据；
3、参与模型训练与调优：参与大模型的SFT、Agentic RL等训练流程，优化模型在多轮对话、工具调用、决策推理任务中的表现；
4、Agent系统协同开发：构建基于大模型的Agent平台原型，支持模型推理以及工具调用等功能；
5、评测体系设计与分析：设计Agent能力相关的评测任务和指标，追踪训练效果，驱动训练闭环优化；
岗位要求
1、熟悉大模型训练与微调流程：具有LLM或多模态模型训练经验，熟悉SFT、RLHF等方法；
2、Agent相关实践：了解或参与过智能体系统构建，包括任务规划、函数调用等功能模块的设计与实现；
3、强化学习基础：熟悉RL基础知识以及RL在大模型微调中的应用，特别是LLM reasoning, Agentic RL等场景下的训练，熟悉verl等训练框架优先；
4、工程实现能力：熟练使用Python，熟悉PyTorch等主流深度学习框架，具备扎实的代码能力；
5、线下实习优先，每周出勤天数≥4天，能实习6个月及以上优先。
【加分项】
参与开发过有影响力的开源智能体项目（如基于LangChain、LangGraph等的项目）；
在主流agent类benchmark上有开源贡献，或在ACM/ICPC，Kaggle等竞赛中取得过优异成绩优先；
在顶级会议/期刊（NeurlPS，ICML，ICLR，ACL，EMNLP等）以一作或主要贡献者身份发表论文优先；
具备数据构建、自动标注、数据质量验证的实战经验；
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上海
岗位职责
1、面向具备重大产业价值的应用场景，参与设计并实现AI Agent；
2、参与AI Agent的核心逻辑实现与调优等研发工作；
3、负责对用户使用的Agent进行调优，包括能力增强，工程优化，安全可信等；
4、跟踪业界前沿技术的发展，探索大模型等前沿技术的应用前景。
岗位要求
1、计算机科学专业本科以上学历，具备出色的编程能力，985/211优先；
2、熟悉语言模型，推理模型，多模态模型等大模型的基本原理，以及训练，微调，部署等基本知识；
3、了解Langchain、llamaIndex、Dify等框架的基本原理，以及CoT、ReACT等技术；
4、 有AI Agent研发、算法工程经验者优先；有代码生成Agent相关经验优先；
5、具备较强的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情；
6、具备良好的沟通与团队协作能力，以及快速的学习能力。
加分项：
1. 有ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等比赛获奖者优先；
2. 有AI方向的研究/工程经验，综合能力强优先。
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岗位职责
1、面向通用以及科学智能体（Agent）的后训练框架搭建、算法设计、环境搭建等，结合多轮交互、工具调用场景研发新型RL算法。
2、研发不限于Search Agent、Scientific Reasoning-enhanced Agent、Agent Swarm等并进行优化，构建高效率、模块化、可复用的 Agent后训练框架。
3、探索并实现Multi-Agent协作、自动化工作流编排、长期任务执行等能力，使框架适用于科研、企业和工程场景的真实任务。
岗位要求
1、计算机科学、人工智能、软件工程、自动化等相关专业。实习4个月及以上。
2、至少熟悉一款主流强化学习开源框架，如Slime、Verl、AReal或同类框架。
3、具备通用算法架构（如 Detectron2、OpenMMLab系列、Transformers 等）的开发或深度使用经验者优先。
4、有智能体训练、自动化工作流、强化学习等方向的顶会论文发表经验（行业认可度高的技术报告加分），或在 GitHub等开源社区 有高质量开源项目贡献者优先（Star>2K）。
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上海
岗位职责
1、参与 Agentic Science 的前沿研究，聚焦其在不同科学场景中的能力边界探索、性能优化与实际应用落地。面向下一代智能体进行Memory架构设计，Tool Use效能优化，test time能力提升。
2、设计与实现面向科学问题的通用 Agent 系统，支持科学假设生成、逻辑推理、分析预测与实验设计等关键科研环节。包括但不限于：RAG 系统构建、Deep Research 系统优化。
3、优化模型在多轮对话、Function Calling、复杂决策与推理任务中的稳定性与泛化能力，提升系统在实际科研场景中的表现。
4、跟踪 Agent 领域前沿动态，参与团队的技术讨论和创新攻关。
岗位要求
1、教育背景：计算机科学、人工智能、机器学习、数学或相关领域的硕士/博士，实习4个月及以上。
2、具有扎实的数理基础，理解机器学习、深度学习的基本概念，熟悉大语言模型的底层原理。
3、了解 RAG、Agent 框架，有实际项目经验。具备扎实的编程与算法基础，科研与工程能力兼备。
4、具有一定的发现问题、解决问题、coding能力，相信AGI，对AGI领域的前沿研究充满热情。具备良好的问题分析与解决能力，能在跨学科团队中高效协作。
加分项：在AI顶会（NeurIPS、ICML、ICLR）或同等期刊/会议发表过一作/共一文章
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上海
岗位职责
1. 参与垂直领域大模型的全流程训练工作，包括增量预训练（CPT）、监督微调（SFT）、强化学习对齐（RLHF/DPO/GRPO等）
2. 负责训练数据的处理与构建，包括预训练语料配比、指令数据合成、偏好数据生成等
3. 基于Ascend NPU/NV GPU平台，使用Megatron-LM、veRL、LLaMA-Factory等框架完成训练流程搭建与超参调优
4. 参与训练过程的监控与分析，包括loss曲线诊断、训练稳定性排查、实验对比分析等
5. 参与模型评测体系搭建，设计评测指标，驱动模型能力迭代优化
6. 跟踪大模型训练领域前沿进展，参与技术调研与方案复现
岗位要求
1. 计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历
2. 熟悉Python、PyTorch，了解Transformer架构原理和主流开源LLM（Qwen、LLaMA、InternLM等）
3. 具备以下任一方向的经验或兴趣（可根据背景侧重）：
- 预训练方向：了解分布式训练（DP/TP/PP）、熟悉Megatron-LM/DeepSpeed、有预训练或CPT经验
- 后训练方向：了解SFT/RLHF/DPO技术原理、熟悉强化学习基础（PPO等）、有微调或对齐经验
4. 具备良好的实验设计与问题分析能力，能够独立完成训练实验的设计、执行与复盘
5. 有大模型相关论文发表、开源项目贡献或竞赛获奖经历者优先
6. 实习时间要求：每周4天以上，持续6个月以上优先
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上海
岗位职责
1、负责医疗大语言模型、医疗多模态大模型、医学影像模型的语料制备、多阶段训练、测试、部署和简单展示等，参与医疗相关科学发现模型、虚拟细胞与医疗世界模型等方向的开发工作；
2、负责各类医学AI智能体的搭建，构建多智能体系统，完成医疗场景下的各种任务；
3、参与强化学习框架下的数据定义、数据收集、模型训练调优等；
4、医疗场景下强化学习和通专融合技术落地：包括寻找合适的临床场景、构建仿真环境、定义可验证奖励函数、构建数据体系等；
5、追踪前沿技术，与临床专家合作，使用新技术解决各类医疗问题，发表高影响力科研论文和相关成果等。
岗位要求
1. 实习时长：计算机、信息类、生物医学工程等相关教育背景，不少于6个月，需导师允许并支持实习安排。
2. 研究背景：有医学AI大模型、医学图像处理、NLP、计算机视觉、深度学习等相经验者优先，有相关一作论文发表者优先。
3. 能力要求：具备良好的编程能力、自主学习与问题解决能力，能独立设计并推进实验；了解科研写作与论文表达。
4. 沟通与责任感：能够适应跨学科团队协作，有责任心，具备与临床专家良好的沟通能力。
5. 如暂不具备相关背景或技能，需具备强烈的学习意愿和良好的执行力，能快速适应并投入工作。
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上海
岗位职责
1、负责构建并完善大模型评测体系，包括评测标准制定，评测工具链开发和评测数据集建设；
2、基于业务需求设计评测方案，开展多维度模型评估，输出专业评测报告；
3、参与Agent /RAG技术在垂直领域的算法工程化实现及性能评估研究；
4、负责评测系统后端功能开发及DevOps实施，维护数据库及前后端架构。
岗位要求
1、计算机科学/人工智能等相关专业硕士及以上学历；
2、精通Python编程，熟练掌握PyTorch/TensorFlow等深度学习框架；
3、熟悉主流语言大模型技术架构和性能分析，具备实际项目开发和量化部署经验；
4、掌握大模型评测方法论，具备构建Benchmark或评测平台的实践，了解各类主流评测指标及其局限；
5、具备优秀的问题分析与解决能力，责任心强，具有良好的团队协作精神。
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上海
岗位职责
1、负责构建大模型与 Agent 的评测体系与评测平台
2、设计 Agent / LLM Benchmark、任务环境与评测指标
3、研发自动化评测策略，包括 LLM-as-a-judge、execution-based evaluation 等
4、分析 Agent trajectory 与任务执行过程，评估任务成功率与失败模式
5、支持模型对比分析与排行榜（Leaderboard）建设，推动评测体系持续演进
岗位要求
1、计算机、人工智能或相关专业硕士及以上学历
2、扎实的算法基础与工程能力，熟练使用 Python
3、熟悉大模型或 Agent 技术生态（LLM、Tool Use、Agent Framework 等）
4、对模型评测、Benchmark 构建或自动化评测系统有兴趣或相关经验
加分项：
1、参与过 LLM evaluation、benchmark 或评测平台相关项目
2、熟悉常见评测体系或平台，如 HumanEval、SWE-bench、WebArena、Chatbot Arena 等
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上海
岗位职责
1. 数据体系建设与分类：协助设计并维护数据分类与标签体系，按领域、主题、任务类型、质量等级等维度对海量数据进行精细化管理，为前期数据质量验收提供标准。
2. 数据配比与闭环迭代：进行训练阶段的数据配比实验；协助分析模型评测结果与训练反馈，定位数据缺口与偏差，推动数据的持续优化与迭代。
3. 自动化管线研发：参与研发数据分类的自动化管线，提升数据处理的工程化效率。
4. 模型训练与微调：参与训练和微调用于数据分类、质量评估的专属大语言模型（如分类模型、打分模型等）。
5. 前沿方法调研：调研业界前沿的数据筛选与质量评估方法，为领域模型的高效训练提供数据基础。"
岗位要求
1. 计算机、数学、统计学、人工智能等相关专业在读本科及以上学历。
2. 编程基础扎实，熟练使用 Python，熟悉 PyTorch 等主流深度学习框架，具备良好的工程实现能力。
3. 熟悉 Prompt Engineering，对大语言模型的基本原理有清晰理解。
4. 具备良好的“数据敏感度”，对文本的逻辑性、知识准确性及质量有较强的判断力。
5. 具备良好的逻辑思维能力、问题分析能力和团队沟通协作能力，自我驱动力强。
6. 实习时间充裕，每周可保证实习 4-5 天，能够连续实习 3 个月及以上。"
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上海
岗位职责
1. 参与智能体的风险评估与能力定义，对已有的各种Agent环境进行适配；
2. 参与智能体安全评测相关工作： 构建数据测试智能体的安全性能，分析新一代AI的潜在安全风险边界，设计评测体系；
3. 参与解决智能体安全对齐的问题，包括内对齐、外对齐等，和团队合作开发RLVR等强化学习技术，以及对前沿强化学习路线研究，通过训练或推理时对齐提升智能体安全；
4. 参与智能体环境搭建相关工作：根据需要的Agent环境，如电脑、手机、网络环境等，使用docker进行环境搭建。
岗位要求
1. 本科及以上学历，计算机科学、电子信息、信息安全或相关专业背景优先；
2. 具备扎实的机器学习和深度学习基础知识和算法实践能力，了解Agent的设计和训练流程，熟练使用docker；
3. ACM等编程竞赛获奖者，熟悉大模型相关研究的前沿进展，有顶会论文（如NeurIPS, CVPR, CCS等）优先；
4. 扎实的编程基础，对数据结构、算法设计基础有深度了解，熟练掌握Python/C++等主流语言一种或多种；
5. 熟悉SFT、RLHF、GRPO等后训练方法和框架，能基于实际业务问题，设计合理、高效训练流程；
6. 有安全领域相关评测或对齐经验优先。
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上海
岗位职责
上海人工智能实验室安全团队专注于研究大模型和智能体的可信和安全，致力于从理解和提升角度推动人工智能向善发展。如果你对可信推理、安全攻防、对齐、可解释性等技术充满热情，或是对人工智能未来的涌现能力和潜在风险抱有深切的责任感，欢迎加入大模型安全团队。团队研究成果显著，多篇研究成果发表在顶级会议上，如CVPR Best Paper Award Candidate, 连续两年ACL Outstanding Paper Award, ICLR Oral和多篇ACL Oral等。
1. 核心参与深入研究大模型和人类价值观对齐的问题，包括内对齐、外对齐、自对齐等，和团队合作开发RLHF, GRPO等强化学习技术，以及对前沿强化学习路线研究。
2. 负责AI 智能体全链路安全研究，覆盖终端智能体、电脑操作智能体、具身智能体等复杂交互场景。构建智能体安全评测体系，设计评测基准、风险数据集与自动化评测工具，支撑智能体安全能力量化评估。
3. 开展智能体轨迹级安全监控与细粒度风险诊断，定位风险来源、失效模式与危害后果，实现可解释风险溯源。
4. 研究智能体安全对齐技术，包括Agentic SFT和RL，研发安全护栏、防御机制与对齐优化方法。
岗位要求
1. 本科及以上学历，博士学历优先，计算机科学、电子信息、自动化或机器人相关专业背景优先，一年及以上工作经验者优先；
2. 具备扎实的机器学习和深度学习基础知识和算法实践能力，了解大模型的设计和训练流程；
3. 有大模型安全、智能体安全、对齐、可解释 AI、安全攻防相关研究 / 项目经验者优先。
4 熟悉常用的深度学习框架和工具，具备良好的编程能力，熟练使用Python、C/C++等编程语言；
5. 在CVPR、NeurIPS、ICLR等人工智能会议有出色发表记录者优先。
加分项：
1. 在信息学奥赛、ACM 中获奖；
2. 具备安全护栏、风险评测、轨迹诊断、提示注入（Prompt Injection）防御等项目经验。
3. 参与过开源大模型 / 智能体安全相关项目开发。
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上海
岗位职责
参与实验室书生大模型后训练阶段的强化学习及其规模化定律（scaling law）研究。工作内容包括：
1. 参与实验室书生大模型后训练阶段的强化学习算法研究，主要包括：基于 AI 和环境反馈的强化学习（RLXF）算法研究和以大模型为核心的多智能体强化学习算法研究，覆盖文本、图文多模态场景下指令遵循、复杂推理、代码、网页浏览等复杂任务；
2. 参与奖励和反思评价模型的相关研究，研究可泛化的细粒度过程监督和奖励建模，并探索基于细粒度反馈的强化学习算法，覆盖文本、图文多模态场景下指令遵循、复杂推理、代码、网页浏览等复杂任务；
3. 参与后训练和推理阶段的规模化定律研究，包括：奖励和反思评价模型训练、强化学习阶段、推理阶段的规模化定律研究；
4. 参与世界模型相关研究，面向文本、图文多模态场景下的复杂推理与规划场景，研究基于世界模型的推理规划和强化学习训练算法；
5. 参与推动最新的强化学习后训练方案的规模化工程实践与落地应用。
岗位要求
1. 硕士/博士研究生学历，人工智能等相关专业优先（如计算机科学、数学、统计、电子工程等），有强化学习研究经验优先；
2. 熟悉大模型领域尤其是强化学习相关研究工作和算法，有大模型强化学习的研发基础，拥有高影响力顶会论文、知名竞赛获奖、顶级研究机构工作经验者优先；
3. 熟练使用 Python、PyTorch、Ray 等语言和代码库，能够研判领域内最新的研究趋势，能够系统性对比研究领域相关成果并制定探索计划，有强化学习训练系统、大模型训练系统及相关底层代码库的工程开发优化经验者优先；
4. 目标导向，有优秀的学术视野和判断力，具备优秀的问题提出、分析和解决能力，良好的团队协作精神和沟通意识。
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上海人工智能实验室 未融资 上海
上海人工智能实验室 2020 年 7 月揭牌成立，是我国人工智能领域新型研发机构，聚焦战略性、原创性、前瞻性研究。实验室汇聚全球顶尖科研力量，由汤晓鸥、周伯文等学者领衔，构建 “连接器、放大器、加速器” 三器生态。自主研发 “书生” 大模型体系，包括 InternLM 通用大模型、Intern-S1 科学多模态大模型，推出书生・浦语、书生・天际等系列产品。2025 年联合发布十项 “AI + 科学” 突破性成果，覆盖量子计算、生命科学、材料科学等领域。实验室打通基础研究到产业落地全链路，孵化相风科技等企业，推动 AI 技术在气象、医疗、航天等领域应用，是中国人工智能创新发展的核心策源地。