招聘对象：2025、2026年毕业的国内高校与海外高校博士学生 1.博士学历，国内或海外高校毕业均可; 2.有科研项目经历以及在顶级会议和期刊论文、竞赛者优先。 课题方向： 1.AI计算（计算机性能优化/AI训练加速/AI推理加速/分布式加速）； 2.AI大模型(大模型训练、强化学习、机器学习、数学优化等)； 3.AI Agent（AI大模型、NLP、机器学习、智能体） 4.数据技术（AI大模型、NLP、数据治理、数据库）； 5.语音语义(语音识别与合成、对话和问答系统、多模态语义理解、端到端语音模型、双工对话、语音情感检测、语音拒识、VAD等); 6.并行计算(计算框架、分布式计算、资源管理、任务调度等)； 工作地点：北京、上海、南京、西安、东莞等；

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1、从事对话和问答系统、深度自然语言处理、预训练模型、多模态语义理解、知识图谱等前沿方向的预研、开发及调优； 2、参与大规模语言模型在真实业务场景的落地，应用到GTS相关资产(如案例、方案等)的智能搜索和问答场景中，提升体验； 3、积极跟进AI学术界和工业界大模型研究的最新动态，提升模型性能，优化模型训练效率。

负责AI中台的算法技术、路标的规划和关键竞争力的构建，保证智能分析平台和智能分析服务的核心竞争力领先； 1、支撑AI中台轻量化和产品化的能力构建，满足安全可信的目标，具备轻量化成本优势，并在局点商用； 2、支撑AMS、SEC、NIS等业务在AI领域突破，构建领域智能分析服务并完成商用； 3、负责平台关键特性的版本设计工作，场景覆盖完整，方案和系统设计高质量完成，参与核心模块代码编写或原型构建，确保版本的核心竞争力和可信目标达成；

1. 围绕网络安全、效率、质量等维度实现网络韧性定义、建模&评估，形成标准，在行业推广使用 2. 面向IP网络/云化网络，利用压缩还原、机器学习（数据驱动建模、数据+知识建模等技术）研究建立大规模网络建模仿真优化平台，包含网络业务路径还原、用户行为建模、故障到达建模、异步实时仿真等 3.结合数学优化技术，基于仿真平台，实现网络结构优化设计、策略设计、运维资源调度优化等，实现基于模型的网络设计、优化、维护。