基本要求 • Rust 基础扎实：所有权/借用、错误处理、trait/泛型、迭代器；会用 Cargo/Git；能读英文文档。 • 每周 3–5 天、连续 ≥3 个月；沟通清晰，注重代码质量（单元测试/基准测试）。 • 加分：接触过 Linux/网络编程/任一 KV 存储（LMDB/MDBX/RocksDB 等）或有开源实践。

1、本科及以上理工科相关专业优先，对 AI 领域（如机器学习、自然语言处理等 ）有基础认知，或修过 AI 相关课程者更佳。 2、熟练操作至少一种原型设计工具（Axure、Figma 等 ）；会用 Excel、SQL 进行基础数据查询与分析，辅助需求验证、产品运营。 3、具备团队协作意识、客户服务意识和良好的沟通能力。 4、有AI相关产品实习经验者优先考虑。 5、每周至少实习5天，实习期至少为4个月以上。 加分项：有 AI 相关项目经验（如参与校园 /公司AI 产品开发、竞赛 ）；了解 AI大模型基本原理，合规知识（如数据隐私等） 。

【任职要求】 1、在运筹学、计算机科学、数学、统计学等相关领域的本科或研究生阶段的学生。 2、熟悉常见的优化算法（如线性规划、整数规划、启发式算法等），有一定的理论基础。 3、熟练掌握至少一种编程语言（如 Python、C++、Java），具有算法开发的经验。 4、对算法效率优化有浓厚兴趣，能够在实际应用中进行性能分析与调优。 5、具有良好的逻辑思维能力和团队合作精神，能快速理解复杂问题并提出解决方案。 6、具有良好的英语阅读能力，能够阅读和理解相关的英文文献和技术文档。

1. 熟悉日语，能流畅读写；有日本生活经验优先。 2. 对AI或语言模型有兴趣即可，不要求深厚技术背景。 3. 细心、有耐心，能发现细微问题。 4. 良好的沟通能力和团队协作意识。

我们希望你具备以下条件: -有独立完成小应用，小功能的实践（可附项目/作品链接） -熟练使用至少一种编程语言和主流框架快速构建原型 -熟悉OpenAI、Claude、Hugging Face、豆包等主流AI API调用 -理解产品思维，具备一定用户视角，能围绕实际需求建构方案 【你将获得】 -直面真实业务问题的机会，快速参与产品设计与决策 -前沿AI工具深度结合的实践环境 -扁平高效的团队氛围，充分的探索与发挥空间 -沟通顺畅，责任心强，具备基本的任务管理能力 Bonus：勇于尝试，踏实能deliver

【任职要求】 1.  计算机科学、人工智能、数学、统计学或相关专业在读硕士/博士研究生（优秀本科生亦可考虑）。 2.  深入理解并熟练掌握主流强化学习算法，特别是 PPO、GSPO 及其变种。具备动手实现或调优相关算法的经验。 对大语言模型（LLM） 的基本原理、训练/微调流程（尤其是RLHF/RLAIF）有扎实理解。 加分： 了解或接触过 Function Calling / Tool-Using 相关技术或项目。 3.  在人工智能、机器学习、自然语言处理等领域有顶级会议（NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP等）论文发表经历者优先。具备良好的问题分析、算法设计能力和严谨的实验评估习惯。 4. 对LLM和强化学习技术充满强烈的技术热情，渴望在AI前沿领域进行探索并做出实际贡献。 5. 良好的沟通能力和团队协作精神。

1.本科及以上学历，新闻传播、广告、市场营销等相关专业，具备英文材料基本阅读能力； 2.熟悉新媒体内容运营，文字功底扎实，可独立完成制图、排版、拍摄与剪辑工作； 3.有媒体、品牌运营实习经历者优先，对人工智能、商业科技等领域熟悉者优先； 4.一周可实习5天，可连续实习3个月以上； 5.简历需附上作品集。

1、在校大三、大四、研究生，精通Figma/PS/AI等设计软件； 2、具备较强的需求分析、用户分析、场景分析能力，扎实的美术功底和图文排版能力; 3、熟悉多端设计规范，能驾驭多种设计风格并加以推进； 4、学习能力强，具备高质量的审美和良好的视觉表现力，持续关注最新设计趋势，并能运用到项目中； 5、能准确无误、简练、清晰的表达自己的设计观点，有效倾听和理解对方，找到目标共同点； 6、每周在办公室时间需至少4天，实习期需至少3个月； 7、投简历时请一并提供作品集。

1)计算机科学、机器人、机器视觉、图像处理、图形学、计算几何和数学等相关等领域硕士及以上学历，博士优先； 2)算法功底扎实，熟练运用各种算法技巧及空间数据结构，包括但不限于哈希函数、八叉树、KD树等；数学功底扎实，精通数值计算、计算几何功底扎实； 3)熟练掌握最新技术的进展，包括单不限于：SLAM, occupancy networks，neural field (NeRF等)，generative models，synthetic 3D model generation等； 4)熟练掌握多视图几何学和三维重建技术相关算法，包括但不限于：点云过滤，三维模型识别，点云搜索，点云分割，模型提取，点云匹配，点云可视化，三维面片重构，面片的曲面拟合，小面片合并等； 5)熟悉ArcGIS等各类地理与时序数据库；熟悉W84/G2000等坐标系及其转换；熟悉DEM、DOM、DSM等各类地理数据格式； 6)熟练掌握PCL、OpenCV、OpenGL、WebGL等函数库；熟悉Unreal/Unity等渲染引擎、有能力搭建web及客户端等demo界面者优先； 7)精通C++、go、python等语言； 8)熟悉机器人work space任务动作规划路径算法；熟悉motion planning configuration space高维几何概念者优先；熟悉搜索和采样算法（A*、RRT等）、深度学习等路径规划算法加分；有过相关项目经验优先； 9)具备快速学习能力、英文文献阅读与协作能力；工作认真负责，积极主动.责任心强，具有良好的团队协作能力和沟通能力。 所需技能：计算几何、算法设计；深度学习、信号处理、图像处理；编程语言：C++、GO、openCV等。