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    「2027校招」AI研发工程师

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    职位月薪:面议

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    职位月薪: 面议

    • 岗位类别:
    • 招聘类型: 全职
    • 工作经验: 10年以上
    • 工作地点: 天津市
    • 学历要求: 本科
    • 招聘人数: 1人
      福利待遇:
    • 五险一金
    • 优质平台
    • 法定节假日休息
    • 年终奖

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    职位描述

    岗位职责:1、负责操作系统AI助手、AI子系统上层应用开发,基于Agent、RAG技术开发操作系统场景智能技能和应用,完成工具调用、知识库问答、故障辅助诊断等功能; 2、负责操作系统端AI智能体核心框架开发,实现任务拆解、工具调用、记忆管理等基础能力,封装操作系统能力并做好调用权限与安全隔离; 3、参与大模型核心技术研发,包括Agent智能体、NLP对话生成等方向的算法设计与实现,开展INT8/INT4低精度量化、知识蒸馏、强化学习(RLHF/PPO)等模型优化; 4、负责AI计算框架(TensorFlow、PyTorch等)与GPU/NPU/DSP等硬件的适配,开展AI算子优化,研发端侧/边缘侧推理引擎与轻量化部署方案; 5、负责AI大模型应用开发、AI Infra测评、异构算力融合优化及智能运维系统(故障预测、性能监控、资源调度)等核心模块研发,优化AI生态工具链; 6、支持安卓框架层AI服务的架构设计与研发(含集成编译和版本构建),负责移动端技术开发,排查解决复杂场景下的性能瓶颈(Crash、ANR、内存溢出等); 7、完成端侧大模型适配调优,落地端云协同方案,搭建RAG知识库与智能体评测体系,适配国产软硬件平台;跟踪前沿技术,输出技术调研报告、专利或文档。 任职要求:1、计算机、人工智能、数学、软件工程等相关专业,2027届本/硕/博毕业生均可投递; 2、熟练掌握Python,熟悉C/C++/Go/Java等至少一种编程语言;熟悉深度学习框架(PyTorch/TensorFlow),掌握Transformer、大模型训练等核心技术原理; 3、了解LLM大模型原理及LangChain等主流AI编程框架,了解工具调用、Prompt工程、RAG向量知识库相关技术; 4、了解AI计算框架基本原理和算子实现逻辑,了解CPU/GPU硬件架构,有算子开发或推理部署经验者优先; 5、熟悉至少一种推理引擎(onnx-runtime、tf-lite、mnn、TensorRT、vLLM、Triton等),了解模型部署流程,有NVIDIA GPU、Jetson等平台模型部署经验者优先; 6、熟悉Linux操作系统,了解系统API、进程权限机制,了解计算机体系结构与异构计算基础,有CUDA开发、高性能计算经验者优先; 7、具备良好的数学基础,有大模型微调、智能体开发、端侧部署或安卓AI应用开发经验者优先; 8、有操作系统AI助手、智能体项目落地经验或国产操作系统、飞腾/龙芯等国产硬件平台开发经验者优先; 9、具备良好的问题分析能力、文档编写能力与跨团队协作意识,自我驱动,学习能力强。

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    岗位职责:1、负责操作系统AI助手、AI子系统上层应用开发,基于Agent、RAG技术开发操作系统场景智能技能和应用,完成工具调用、知识库问答、故障辅助诊断等功能; 2、负责操作系统端AI智能体核心框架开发,实现任务拆解、工具调用、记忆管理等基础能力,封装操作系统能力并做好调用权限与安全隔离; 3、参与大模型核心技术研发,包括Agent智能体、NLP对话生成等方向的算法设计与实现,开展INT8/INT4低精度量化、知识蒸馏、强化学习(RLHF/PPO)等模型优化; 4、负责AI计算框架(TensorFlow、PyTorch等)与GPU/NPU/DSP等硬件的适配,开展AI算子优化,研发端侧/边缘侧推理引擎与轻量化部署方案; 5、负责AI大模型应用开发、AI Infra测评、异构算力融合优化及智能运维系统(故障预测、性能监控、资源调度)等核心模块研发,优化AI生态工具链; 6、支持安卓框架层AI服务的架构设计与研发(含集成编译和版本构建),负责移动端技术开发,排查解决复杂场景下的性能瓶颈(Crash、ANR、内存溢出等); 7、完成端侧大模型适配调优,落地端云协同方案,搭建RAG知识库与智能体评测体系,适配国产软硬件平台;跟踪前沿技术,输出技术调研报告、专利或文档。 任职要求:1、计算机、人工智能、数学、软件工程等相关专业,2027届本/硕/博毕业生均可投递; 2、熟练掌握Python,熟悉C/C++/Go/Java等至少一种编程语言;熟悉深度学习框架(PyTorch/TensorFlow),掌握Transformer、大模型训练等核心技术原理; 3、了解LLM大模型原理及LangChain等主流AI编程框架,了解工具调用、Prompt工程、RAG向量知识库相关技术; 4、了解AI计算框架基本原理和算子实现逻辑,了解CPU/GPU硬件架构,有算子开发或推理部署经验者优先; 5、熟悉至少一种推理引擎(onnx-runtime、tf-lite、mnn、TensorRT、vLLM、Triton等),了解模型部署流程,有NVIDIA GPU、Jetson等平台模型部署经验者优先; 6、熟悉Linux操作系统,了解系统API、进程权限机制,了解计算机体系结构与异构计算基础,有CUDA开发、高性能计算经验者优先; 7、具备良好的数学基础,有大模型微调、智能体开发、端侧部署或安卓AI应用开发经验者优先; 8、有操作系统AI助手、智能体项目落地经验或国产操作系统、飞腾/龙芯等国产硬件平台开发经验者优先; 9、具备良好的问题分析能力、文档编写能力与跨团队协作意识,自我驱动,学习能力强。

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