招聘项目工程师。工作地址为缙云县壶镇镇苍岭路296号。

招聘工程师助理。工作地址为缙云壶镇镇安居西路106号。

职位名称：多模态感知理解与AIGC图像可控编辑资深算法实习生 【岗位亮点】 前沿技术探索：深入AIGC、多模态理解、统一生成架构等领域，探索和落地最前沿的图像编辑与理解技术。 核心竞争力打造：负责影像算法中光效、色彩、影调、风格化图像可控编辑，多模态感知理解与推荐，智能体Agent等核心算法的研发与优化，直接影响产品竞争力。 大模型实践：参与高分辨率图像可控编辑、云端大模型蒸馏/压缩/低比特量化等前瞻技术研究与实践。 数据驱动迭代：构建高质量数据飞轮，设计自动化数据链路，加速算法迭代效率。 跨团队协作：与产品、设计、工程团队紧密合作，将技术转化为实际业务价值。 【工作职责】 AIGC图像可控编辑与多模态感知：负责AIGC在光效、色彩、影调、风格化图像可控编辑，以及多模态感知理解与推荐等方向的算法研究与预研。持续追踪前沿技术，迭代优化算法，为产品的核心竞争力负责。 前沿技术研究与复现：密切关注AIGC、多模态理解、理解与生成统一架构、智能体Agent等领域的最新进展，高效复现高水平论文并持续优化算法效果。 大模型技术探索：探索高分辨率图像可控编辑技术架构，以及云端大模型蒸馏、压缩、低比特量化等前沿技术。 数据飞轮构建与优化：依据业务需求，构建并持续优化高质量数据飞轮，设计多样化的自动化数据链路，以加速AIGC与多模态理解算法的快速迭代。 跨职能协作与文档管理：与产品、设计和工程团队紧密合作，将业务需求转化为可行的技术解决方案，并负责技术文档的编写与维护，确保项目代码的可维护性和可扩展性。 【任职要求】 【影像算法实习生】 学历背景：硕士/博士研究生在读。 实习时间：需保证三个月及以上实习时间，长期实习者优先考虑。 扎实AI基础：精通Python、PyTorch，具备扎实的AI基础，包括但不限于CNN、Transformer、扩散模型、图文多模态等。 核心技术掌握：熟悉生成、编辑、多模态理解任务的核心技术，如GANs、ControlNet、FLUX、Kontext、CLIP等。 大模型实践经验：具备多模态大模型（如扩散模型、LLM、VLM多模态模型）的训练、微调或应用经验。 加分项： 熟练的英文文献阅读能力。 在图像、视觉、机器学习、模式识别等相关方向发表过顶会/高水平学术论文或获得专利。 具备图像/视频相关项目的开发经验。 【工作地点】杭州(西湖区西溪首座A4)、上海(浦东新区集贤中心) 【长期有效】期待您的加入！

岗位职责： 1. 与项目及产品团队高效协同，深入理解业务逻辑与产品需求； 2. 借助运筹学方法，对大规模数据进行清洗、建模与分析，提取关键信息，构建优化模型，设计求解策略，提升核心决策效率； 3. 跟踪运筹优化领域的前沿进展，并将其有效融入实际产品场景； 4. 遵循项目管理规范，依据上线时间节点，稳步推进算法研发进程； 5. 对项目中应用的算法技术进行系统性总结，推动技术成果沉淀与复用。 任职要求： 1. 本科及以上学历，计算机、数学、统计等相关专业背景； 2. 具备2年以上相关工作经验（硕士或博士可适当放宽年限），有运筹学、工业工程、系统工程、物流工程等方向经验者优先； 3. 掌握线性规划、非线性规划、动态规划、进化算法、列生成、Benders分解、分支切割等方法，熟练运用常见启发式算法（如禁忌搜索、模拟退火、遗传算法、大规模邻域搜索等）； 4. 熟悉多种运筹优化模型，尤其是车辆路径问题，包括网络流、TSP、VRP、选址优化、排产排程等，理解各类模型的应用场景与计算性能，能根据业务需求匹配合适方案； 5. 能够熟练调用主流优化求解器及其接口，如CPLEX、Gurobi、SCIP等，或具备完整启发式算法开发经验； 6. 能结合具体问题独立设计并实现求解算法，并基于结果反馈持续优化效果与运行效率； 7. 精通Python/Java编程，熟练使用Numpy、Pandas等工具完成数据分析、处理与可视化； 8. 具备一定工程化思维，能够对模型、算法和应用场景进行抽象与标准化，具备代码封装能力； 9. 具备良好的沟通能力、学习能力、自主驱动力、责任心及团队合作意识。

1、AI产品开发与应用：参与外贸SaaS平台的AI功能研发，协同产品与技术团队，推进先进算法在实际场景中的集成与落地，优化产品体验并助力收入增长。 2、技术能力建设：牵头以chatbot及虚拟对话人为核心的技术体系搭建，覆盖RAG架构、智能Agent、自动化工作流、强化学习等相关技术方向的研发与实现。 3、技术创新与升级：密切关注人工智能领域的最新进展，推动核心技术的持续演进与优化，为业务拓展提供可靠的技术保障与创新性解决方案。

岗位职责：负责Mesh\Brep\B样条等几何算法的优化与重构工作 1、开展Mesh算法的性能调优，实现网格收覆包裹、结构重构及编辑等相关核心算法； 2、深入研究Brep算法底层机制，针对OCC进行定制化性能提升； 3、完成B样条曲面相关算法的设计与实现 岗位要求： 1.具备计算机科学、数学、几何计算或相近方向硕士及以上学位，博士优先考虑 2.拥有3年以上算法研发经历，掌握计算机图形学、计算几何等基础理论体系 3.精通以下至少一个技术方向： Mesh算法方向：熟练掌握网格数据组织方式，了解网格简化、修复（收覆包裹）、重构、参数化及编辑类算法的原理与优化策略，具备大规模网格处理实践经验者更佳 Brep算法方向：对边界表示法（BoundaryRepresentation,Brep）有系统性理解，熟悉OpenCascadeTechnology（OCC）几何引擎的内部架构与数据模型，有基于OCC做性能改进或功能增强项目经验者优先 B样条曲面算法方向：掌握B样条曲线与曲面的数学基础，具备曲面建模、求交运算、编辑操作及NURBS相关算法的实际实现能力 4.具备扎实的C/C++开发能力，熟练运用常见数据结构与算法设计方法 5.数学建模能力强，能将工程问题转化为数学问题并设计高效求解方案 6.熟悉Git等版本管理工具，遵守编码规范，具备良好的协作沟通意识 7.学习能力强，具有独立探索能力和复杂问题攻关能力，能够清晰阐述算法逻辑与技术路径 加分项（BonusPoints）： 有主导或深度参与复杂几何算法项目的实际经历者优先 了解并行计算框架或GPU加速在几何处理中的应用 具备有限元分析（FEA）或CAD/CAM领域背景知识 有使用CGAL、PCL等几何计算库的实际经验者优先 参与过开源社区项目或在相关学术期刊发表论文者优先

一、主要职责： 1. 负责算法的开发、调优与技术创新，保障算法在落地场景中的高效运行与精准输出； 2. 关注算法前沿技术发展动态，持续引入先进方法与模型，助力公司算法能力升级； 3. 结合业务实际需求，完成高性能算法的设计与实现，并应用于具体项目中，攻克关键技术难题； 4. 与各相关团队协同配合，提供算法支持与创新建议，保障项目顺利推进与成功落地； 5. 编写算法技术文档及专利材料，参与学术研讨与行业交流活动，增强公司在技术领域的影响力； 6. 基于LLM最新技术方向，融合公司专业领域数据，主导大模型整体架构设计与应用实践。 二、任职要求： 1. 计算机类相关专业本科及以上学历，具备扎实的算法研发背景； 2. 拥有5年以上算法研发工作经验，其中至少3年作为核心成员参与大型项目的经历，兼具深厚的理论功底与工程落地能力； 3. 在机器学习、深度学习、优化算法等方面有深入理解，能独立完成复杂算法模型的设计与实现； 4. 熟悉主流LLM模型技术体系，具有大模型训练与实际应用经验； 5. 具备出色的逻辑分析与数据处理能力，善于应对高复杂度技术挑战； 6. 具备良好的沟通协调能力和团队合作精神，可带领团队开展算法研发工作，并实现跨团队高效协作。 三、优先条件： 1. 具备视频内容理解方向算法研发经验者优先，尤其在深度学习、计算机视觉等领域取得显著成果者； 2. 在国内外权威学术会议或期刊发表过多篇高水平论文者优先。

岗位职责： 负责科研场景下人工智能模型的研发、调优与工程化落地，涵盖大模型、知识图谱等相关技术方向。 1. 主导科研领域大语言模型（LLM）核心算法的开发与改进，重点覆盖持续预训练（Continue Pretrain）、指令微调（SFT）以及基于人类反馈的优化方法（DPO/RHF）等关键技术环节； 2. 致力于提升领域对话系统在逻辑推理、复杂问题求解和因果推断方面的深度能力，保障其在科研应用中的实用性与准确性； 3. 研究并实施面向特定科研方向的模型自适应方案，实现通用大模型向专业领域的高效迁移，显著增强模型的专业理解与内容生成水平； 4. 搭建高质量的领域文本数据集，建立科学的评估机制，推动模型性能的持续迭代与精进； 5. 探索知识图谱与大模型融合的技术路径，提升模型对专业知识的调用能力和事实一致性。 任职要求： 1. 计算机科学、软件工程、数学等相关专业硕士及以上学位，具备2年以上相关工作经验，或具有突出项目成果的应届博士毕业生； 2. 熟悉深度学习、机器学习、计算机视觉及自然语言处理的基本理论与方法； 3. 具备扎实的科研素养，在大规模语言模型（LLMs）方面有实践经验者优先考虑； 4. 掌握PyTorch等主流深度学习框架，了解Megatron、Deepspeed等大模型训练工具链； 5. 在人工智能领域发表过高水平论文者优先，拥有重要竞赛获奖经历者优先； 6. 具备良好的团队协作意识与沟通表达能力，富有自我驱动力和技术热情，拥有出色的数据分析与逻辑思维能力。

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岗位职责 1.大模型开发与优化：负责大规模预训练模型的算法设计、训练、调优及落地应用。优化模型架构及训练策略，提升模型性能、效率和泛化能力。 2. 业务场景适配：针对具体业务需求，完成模型的微调、领域适配及效果验证。构建基于大模型的端到端解决方案，推动模型在业务场景的规模化应用。 3. 技术研究与创新：跟踪学术界与工业界前沿技术，推动技术落地。参与开源社区贡献，或发表顶会论文。 4. 工程化与部署 ：设计分布式训练框架，提升训练效率，实现模型的高效部署。 5. 跨团队协作：与数据、产品、工程团队合作，推动技术方案从原型到落地的全流程闭环。 任职要求 1. 计算机科学、人工智能、数学等相关专业，硕士及以上学历。 2. 熟练掌握Python/C++，熟悉PyTorch/TensorFlow/JAX等框架。深入理解深度学习原理，熟悉Transformer、BERT、GPT等大模型架构。具备分布式训练经验，熟悉显存优化技术。熟悉NLP/CV领域任务（如文本生成、图像理解），或具备多模态模型开发经验。 3. 有较强技术研究能力、编程能力、创新能力，根据业务需求推进AI应用落地。

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