DataHub 关键词情报 · 数据更新至 2026-10-20
算法与研究招聘信息
本页聚合 DataHub 收录的算法与研究相关岗位，重点呈现岗位数量、活跃公司、城市分布、薪资标注和代表岗位。
活跃公司
- 阶跃星辰510 · 18.4%
- 面壁智能328 · 11.8%
- 智谱AI296 · 10.7%
- MiniMax183 · 6.6%
- 美团149 · 5.4%
- 小米146 · 5.3%
- OpenAI140 · 5.1%
- 月之暗面112 · 4.0%
- Anthropic105 · 3.8%
- 摩尔线程77 · 2.8%
热门地点
- 北京1,858 · 67.1%
- 美国350 · 12.6%
- 上海206 · 7.4%
- 深圳127 · 4.6%
- 远程56 · 2.0%
- 成都45 · 1.6%
- 杭州38 · 1.4%
- 英国28 · 1.0%
- 武汉15 · 0.5%
- 西安12 · 0.4%
岗位方向
- 算法与研究2,771 · 100.0%
OPEN ROLES
代表岗位
桌面演练负责人，Anthropic研究所
设定项目的研究议程：确定演练应回答的问题、要运行的场景以及每个场景的受众；将演练设计为实证研究：定义每次运行测试的内容，标准化场景和数据捕获以使结果具有可比性，并利用重复演练来绘制结果范围
Agent算法后训练数据基础设施岗
负责Agent训练与推理全链路框架的开发、优化与稳定性保障，支撑大规模模型训练实验的高效运转；设计并维护Agent执行沙箱，保障代码执行、工具调用等复杂场景下的安全性、隔离性与可靠性
模型策略产品经理
定义并推进大模型在真实任务场景中的Agent能力，深入办公与日常生活等复杂环境，使模型能自主规划、执行并交付完整结果；持续识别模型能力瓶颈，驱动模型迭代优化；围绕AI搜索及自主任务执行的全流程，设计并落地多维度自动化评测与归因体系
机器学习研究实习生（2027年夏季）
测量前沿模型的危险能力并进行准备性研究；研究前沿模型新基准的科学与创建方法；开发训练模型在需要长思维链的极难推理问题上表现优异的新方法；研究强化学习和后训练方法，提高模型在高风险任务上的可靠性
研究实习生，前沿投机解码（2027年冬季）
研究和原型化新的高效投机解码算法与草稿模型架构；训练、微调和蒸馏草稿模型，设计严谨实验验证假设；为服务引擎实现优化版本，以在真实工作负载中展示有效性；向更广泛团队沟通项目计划、进展和结果
大模型基础设施/算法工程师
研究与实现超大规模GPU集群分布式训练技术，提高MOE大模型和强化学习的训练吞吐量；调研并实现大模型前沿算法，包括基础架构、强化学习、多模态及视频生成等方向；负责大模型训练框架和推理框架的研发与性能调优
算法实习生（视觉编码 / 计算机使用方向）
参与多模态Agent前沿研究，重点聚焦Visual Coding与Computer-Use Agent两个方向；探索模型的视觉理解、代码生成、推理规划与交互执行能力；阅读和分析前沿论文，识别现有方法的局限性，提出明确的研究假设
大模型训练引擎实习生
负责主流大模型训练框架在壁仞芯片平台上的适配、功能验证、问题排查与性能调优；支撑预训练、微调等核心训练链路建设，落地MoE、多模态、智能驾驶等业务场景；定位并解决精度、显存、通信、算子等训练问题，搭建自动化工程体系
大模型性能优化工程师
针对重点大模型应用场景，基于寒武纪产品推理解决方案，深度参与各软件模块的性能分析及优化，包括算法分析、竞品性能分析、框架及算子实现优化等；探索前沿技术方向（多模态/大语言模型推理等），结合重点需求，推动重点技术方向在公司产品上的落地
VLA视觉-语言-动作模型算法研究员
部署和测试GR00T系列、PI系列等社区开源VLA模型，并完成baseline复现；针对搬运任务构建视觉-语言-动作三模态训练数据，包括自动标注、策略蒸馏、数据清洗及真机采集等流程；训练针对搬运任务的通用VLA模型，涵盖预训练、后训练和强化学习优化等环节
大模型销售经理
负责GLM系列大模型（API服务、私有化部署）在西南区域（川渝云贵等）的销售拓展，覆盖政务、教育、游戏、文旅等行业客户；建立并维护关键客户关系，深入调研客户业务场景与数智化转型需求，制定并执行个人销售计划，完成公司设定的销售指标
大模型数据标注平台开发工程师
负责大模型数据标注平台的架构设计与开发，支持文本、图片、音频、视频等多模态数据标注；负责标注任务配置、任务分发、权限管理、进度管理、质量控制及数据交付等核心模块建设；负责大规模标注任务的工作流与调度系统开发，支持多人协作、任务拆分、多级审核及版本管理
AI基础设施-模型服务化工程师
支持MiniMax模型在全球多机房的大规模部署与优化；与模型框架团队合作，优化模型推理中的开销，构建高性能服务；参与端到端模型推理服务的研发，在多流量入口、多云多机房等复杂场景下构建稳定高效的服务架构和部署模式，最优化模型服务性能
机器学习工程师，大语言模型评估与可观测性
设计和策划评估数据集，包括采样策略、查询多样性和黄金数据集，以提供对真实助手行为的可靠、代表性覆盖；构建和维护大规模评估管道，在数千个真实用户查询上衡量助手质量；构建基于LLM的评判模型，评估正确性、完整性和响应质量等指标，并与人类判断对齐
材料科学研究工程师
规划并快速原型化应用于科学问题的机器学习技术；开展探索性分析，为实验和研究方向提供依据；改进机器学习模型的架构和训练流程；开发工具、库和框架，加速并支持新研究；清晰高效地报告和展示软件开发成果、实验结果及数据分析
高级研究工程师 - 安全工具与数据
设计和实现稳健的数据管道工具，支持频繁、低摩擦的数据生成和标注；创建连贯的数据基础设施，支持与模型实验的持续并行操作；建立标准化的数据验证、分析和改进流程，涵盖训练和评估数据；与机器学习建模团队协作，使数据能力与实验需求保持一致
大模型推理加速算法实习生
研究并复现前沿 speculative decoding 方法，包括 EAGLE / EAGLE-3、Medusa、Hydra、Lookahead Decoding、Self-Speculative Decoding、MTP、DFlash、DFlare、DART 等方向
NLP算法实习生
深度参与面向公司产品的人工智能算法研发，包括但不限于语义理解、自动摘要和可控文本生成；调研相关前沿技术，根据需求复现和优化相关算法，推动前沿技术的实际落地；参与公司中文大规模预训练模型的训练、微调、推理和部署
HRBP（世界模型团队）
支持世界模型团队，深入了解业务状况，理解业务战略并促进人力资源战略在业务部门有效实施；参与业务部门组织搭建与人才密度建设，制定并执行高效的招聘策略及人才招聘、储备机制，满足业务快速扩张的人才需求
研究经理
管理和扩展Runway的应用机器学习研究团队；与工程组织合作，监督研究向生产的过渡；与产品团队合作，启动和开发具有明确用户价值的研究项目；5年以上计算机视觉研究科学家的行业经验，1年以上团队管理经验
技术项目经理 - 对抗模型研究
领导探索模型意外行为及识别失效模式的计划；将模糊或突发的风险信号转化为明确的优先级和可操作的研究计划；设计并执行创新的评估、实验和红队测试活动；与研究、产品和部署团队合作，将发现整合到模型训练和部署周期中
AI模型推理评估员
评估模型输出的事实准确性、逻辑连贯性、谬误推理和隐藏假设；识别细微的意识形态影响、统计谬误和修辞技巧；撰写体现知识诚实性、来源评估、主次来源权衡以及置信度界定的示范性推理文本；构建对抗性示例和红队提示，以暴露模型剩余的认知弱点
研究工程师
开发对齐算法和损失函数以提高数据样本效率；编写数据管道，将多样化的网络数据处理成模型可摄入的格式；识别质量信号以了解模型在现实世界中的表现；设计采样算法以提高大型生成模型的服务效率；拥有至少博士学位（或同等学历）
多模态内容理解算法工程师
负责多模态内容理解算法的研发与优化，包括图像、视频、文本、音频等多种模态信息的融合与理解；优化内容理解模型效果，建立LLM-as-a-Judge的自动化评估体系，探索Agent系统的反思与自我修正机制，构建自进化驱动的内容理解Agent
预测与决策算法专家
负责骑行业务相关的预测算法设计、研发和迭代优化，包括供需预测、ETA预测、时空挖掘等；参与智能调度算法体系搭建，抽象并定义算法问题、技术选型、模型搭建及落地推广，优化业务效果；深入了解业务，与产品、工程、数据、业务团队紧密合作，推动算法技术转化为业务价值，驱动业务变革
安全与对齐研究工程师
构建智能体安全评估：针对自主智能体的关键故障模式（如不安全操作、提示注入、数据泄露、沙箱逃逸、奖励黑客和滥用）设计和运行评估，并确保其速度足以在每次模型和产品发布时运行；对 Devin 进行红队测试：系统性地攻击智能体及其框架，在客户之前发现故障，并将其转化为修复和回归测试
具身智能算法工程师
参与具身智能算法模型在技能学习、动作规划、抓取操作等应用上的研发，实现多场景多任务的泛化；设计、训练、部署模仿学习、强化学习、迁移学习等算法，构建机器人各类应用的通用技能；与ER、大模型、机器人系统等团队合作，参与机器人全链路系统的建设，构建完善的具身智能数据闭环和真实应用系统
研究实习生（本科/硕士/博士）
直接参与视频生成模型的大规模中期训练、后期训练及优化工作；设计、原型开发并优化高吞吐量视频与多媒体数据管道的算法；与资深研究员和工程师合作，推进先进AI与视频生成技术；应用最新研究技术与生产级工作流，将视频生成进展部署到实际应用中
后训练算法实习生
参与下一代Baichuan-M模型的后训练算法研发与优化；从数据、训练、评测等环节深入研究，提升模型性能；快速将前沿论文转化为可运行的demo，验证算法有效性；与团队协作，共同推进大模型训练项目进展
研究科学家 - VLM通才
设计和微调大规模VLM/LLM及混合架构，用于视觉推理、检索、3D理解和具身交互等任务；构建稳健、高效的训练和评估流程（数据整理、分布式训练、混合精度、可扩展微调）；进行模型性能的深入分析：消融研究、偏见/稳健性检查、泛化研究
模型行为架构师
设计、优化并实施上下文工程策略，以指导不同用例下的模型行为；通过精心设计的研究和评估项目，识别模型输出中的不一致性，这些项目可能针对内部或面向生产的系统；开发自动化和半自动化流程，以大规模评估代理效率
多模态世界模型研究员
负责通义万相多模态世界模型的Reward Model构建，包括基模型评价维度和benchmark构建；构建强化学习Reward Model和有效RL算法；结合线上用户反馈挖掘模型缺点、持续迭代，实现和人类评测和偏好对齐
应用科学家实习生/研究工程师实习生
在拥有数千个GPU的集群上运行预训练、后训练并部署最先进的模型；为预训练和后训练生成并整理数据，进行评估工作，确保模型性能超出预期；开发必要的工具和框架，以促进数据生成、模型训练、评估和部署
Software Engineer ML Research
训练世界领先的下一动作预测和应用模型；发明推理技巧以实现更快的代码编辑；创建检索模型和编程语言技术以解决代码库感知问题；构建使Cursor智能化的系统；解决模糊的研究问题并发明创新技术；具备训练和服务最先进模型的经验
大模型训练框架开发工程师
参与开发与优化大模型训练框架，支持单任务万卡以上规模的高效稳定训练；参与NLP、多模态大模型的结构设计，并与业务部门联合进行模型训练效率和效果的验证；参与文生图、文生视频、文生3D等业务的训练性能加速工作
大模型推理优化系统工程师
参与分布式大模型推理框架的开发与优化，提升推理性能与吞吐量；针对不同场景的LLM请求特点，优化GPU计算流程，打造业内领先的高效LLM推理引擎；调研并引入前沿机器学习系统技术，推动系统架构的持续优化升级
前沿推测解码研究实习生（2027年夏季）
研究和原型设计新的高效推测解码算法与草稿模型架构；训练、微调和蒸馏草稿模型，并设计严谨实验验证假设；为服务引擎实现优化版本，以展示在真实工作负载中的有效性；向团队沟通项目计划、进展和成果
安全研究学者 - 人类前沿实验室
将高层次的安全问题转化为假设、基线和控制实验，并产出可供他人审查和构建的工作；实现和调试评估工具、代理环境、数据集、监控方法或训练后实验；识别混淆因素，区分模型能做什么和倾向于做什么，理解负面结果，并自主决定下一步尝试
大模型推理优化负责人
负责公司大模型推理系统的端到端适配与调优工作；针对大模型推理系统运行过程中出现的功能性、稳定性及性能异常问题进行定位与解决；针对公司自研GPU架构优化大模型推理系统；5年及以上相关工作经历
大模型评测平台专家
负责大模型评测平台整体架构设计、核心模块开发与迭代优化，面向预训练、微调、推理全链路，搭建支撑千亿级模型、分布式集群、量化部署的标准化、自动化、可观测评测体系；设计并落地大模型全维度深度评测指标体系，覆盖吞吐、延迟、显存、稳定性等工程指标及通用能力、逻辑推理、长文本一致性、幻觉率、量化精度衰减等模…
大模型推理优化工程师
负责主流大模型（GLM/V4/KIMI/Minimax等）在摩尔线程芯片上的端到端性能优化；负责端到端优化过程中的框架优化、模型特征分析、算子及底层软件优化；负责模型PD同构及PD异构优化方案，提升端到端吞吐至硬件规格极限
大模型评测平台工程师
负责MUSA架构GPU大模型评测平台的整体架构设计、核心模块开发与迭代优化，面向预训练、微调、推理全链路，搭建支撑千亿级模型、分布式集群、量化部署的标准化、自动化、可观测评测体系；设计并落地大模型全维度深度评测指标体系，覆盖吞吐、延迟、显存、稳定性等工程指标及通用能力、逻辑推理、长文本一致性、幻觉…
分布式训练算法工程师
支持万卡集群分布式训练性能稳定性优化，确保训练精度对齐；针对具体训练模型，拆解优化算法，达成性能优化目标；研究并适配优化常见分布式训练框架；研究和实现前沿大模型性能优化算法；数学、自动化、计算机、软件、通信等相关专业背景
大模型评测平台专家
负责MUSA架构GPU大模型评测平台的整体架构设计、核心模块开发与迭代优化，面向大模型预训练、微调、推理全链路，搭建支撑千亿级模型、分布式集群、量化部署的标准化、自动化、可观测评测体系
AI大模型推理工程师
参与大语言模型、多模态模型等AI模型的推理部署、性能优化和服务化建设；协助搭建高性能、低延迟的大模型推理服务，支持模型在实际业务场景中的应用；参与Transformer、Attention、KV Cache、Batching、量化等推理相关技术的学习、调研与实现
大模型基础设施/算法工程师
研究与实现超大规模GPU集群分布式训练技术，提高MOE大模型和强化学习的训练吞吐量；调研并实现大模型前沿算法；负责大模型训练框架和推理框架的研发与性能调优；熟悉Python或C++，具备扎实的算法和计算机基础，编程风格良好
大模型训练基础设施工程师
深入客户训练项目，从算子、框架到算法进行全栈性能优化，攻坚MoE、强化学习、多模态等前沿工作负载；面向千卡/万卡规模集群优化分布式训练，协同优化并行策略、通信、显存与算子，提升大模型训练吞吐量与算力利用率
大模型后训练研究实习生——Agentic Coding
面向生成式AI业务中的共性与挑战性问题，与研究员共同探索创新解决方案；聚焦Agentic Coding，深入参与Web前端场景的大模型数据合成、Agent轨迹生成、数据筛选及视觉/交互式评测
AI大模型推理开发工程师
基于壁仞GPU软件栈，开发大模型和多模态大模型推理服务框架；围绕并行策略、GPU通信、算子融合、量化压缩等方面，持续优化大语言模型推理性能；降低模型推理延迟，提升线上模型服务的吞吐量；硕士及以上学历，计算机、数学、软件工程、自动化、通信、微电子等相关专业
大模型推理框架开发工程师
基于壁仞GPU软件栈，开发大模型和多模态大模型推理服务框架；围绕并行策略、GPU通信、算子融合、量化压缩等方面，持续优化大语言模型推理性能；降低模型推理延迟，提升线上模型服务的吞吐量；硕士及以上学历，计算机、数学、软件工程、自动化、通信、微电子等相关专业
大模型推理/训练框架高级工程师（质量方向）
参与深度学习项目整体解决方案设计、需求分析及测试工作；参与核心算法的开发，并对AI Infra组件进行测试与验证；跟踪和学习前沿深度学习算法，为深度学习应用提供技术支撑；通过技术手段提高产品交付质量
大模型推理/训练框架高级开发工程师
参与深度学习项目整体解决方案设计及需求分析；参与核心算法的开发，并对AI基础设施组件进行测试与验证；跟踪和学习前沿深度学习算法，为深度学习应用提供技术支撑；通过技术手段提高产品交付质量；计算机、电子工程、数学、通信、自动化等相关专业，本科及以上学历
大模型商业拓展经理（上海）
负责大模型产品在互联网行业的客户拓展工作，制定客户拓展策略和计划，定向开拓和挖掘商机；负责与客户进行需求沟通及产品解决方案讲解，有效挖掘客户需求、决策链等关键信息；定期产出行业及应用场景的最佳实践报告，给出使用建议，挖掘客户使用增量
大模型销售经理（成都）
负责GLM系列大模型产品（API服务、私有化部署）在西南区域的销售拓展，覆盖政务、教育、游戏、文旅等行业客户；建立并维护关键客户关系，深入调研客户业务场景与数智化转型需求，制定并执行个人销售计划，完成公司销售指标
大模型商业拓展经理（MaaS BD）- 杭州/上海
负责大模型产品在互联网行业的客户拓展工作，制定客户拓展策略和计划，定向开拓和挖掘商机；负责与客户进行需求沟通及产品解决方案讲解，有效挖掘客户需求、决策链等关键信息；定期产出行业及应用场景的最佳实践报告，给出使用建议，挖掘客户使用增量
基模-预训练算法（Data Scaling方向）
参与大模型预训练数据建设，围绕图文合训、多模态理解及视觉能力训练，探索高质量数据构建和规模化扩展方案；负责图文及视觉数据的分析、清洗、去重、筛选和结构化处理，提升训练数据的质量与有效性
GLM开源算法实习生
代表Z.ai参与transformers、vLLM、SGLang、Ollama等主流开源项目的建设与维护，向开源社区贡献关键代码，推动GLM系列开源模型在各大训练/推理框架上的适配、落地与性能优化
多模态预训练数据算法工程师（2027届校招）
参与多模态模型训练相关的数据建设工作，支持图文合训、视觉训练等方向的数据处理、筛选、构造与质量分析；根据模型训练目标，协助完成图文、视觉类数据的清洗、整理、分类、去重、过滤及结构化处理
大模型算法研究员（推理/规划/Agent方向）
面向Deep Research、Code Agent、Web Agent、软件工程等场景，研究模型在长程任务中的任务分解、阶段规划与子目标管理，提升复杂任务完成率与鲁棒性；研究适用于Agent场景的强化学习方法，包括rollout scaling、在线/离线RL、过程奖励建模、探索策略优化、信用分…
Code Agent 评测算法工程师（Harness方向）
参与Code Agent核心能力开发与效果优化，围绕任务规划、工具调用、上下文管理、多轮交互、记忆机制、错误恢复等模块持续提升Agent完成复杂任务的能力；负责自研类Copilot CLI产品的开发与迭代，推动Agent接入代码检索、文件编辑、终端执行、构建测试等工具链，支持真实软件工程任务的端到…
大模型算法实习生
负责AI智能体任务规划、反思、记忆管理、工具调用等核心模块的算法设计与实现；将强化学习（如PPO、GRPO）与Agent框架深度结合，建立Agentic RL训练体系，提升模型复杂推理准确率与动态反思能力
多模态训练数据算法工程师（基座模型方向）
参与多模态大模型预训练数据建设，围绕图文合训、多模态理解及视觉能力训练，探索高质量数据构建和规模化扩展方案；负责图文及视觉数据的分析、清洗、去重、筛选和结构化处理，提升训练数据的质量与有效性
GLM多模态预训练数据算法工程师
参与基座项目中多模态模型训练相关的数据建设工作，支持图文合训、视觉训练等方向的数据处理、筛选、构造与质量分析；根据基模训练目标，协助完成图文、视觉类数据的清洗、整理、分类、去重、过滤及结构化处理
多模态数据算法实习生（线下实习）
参与多模态模型训练相关的数据建设工作，支持图文合训、视觉训练等方向的数据处理、筛选、构造与质量分析；根据模型训练目标，协助完成图文、视觉类数据的清洗、整理、分类、去重、过滤及结构化处理
多模态数据算法实习生
参与多模态模型训练相关的数据建设工作，支持图文合训、视觉训练等方向的数据处理、筛选、构造与质量分析；根据模型训练目标，协助完成图文、视觉类数据的清洗、整理、分类、去重、过滤及结构化处理
具身运动控制算法实习生
负责人形及四足机器人的运动控制算法研发；结合现代控制理论与机器人学习方法，构建高动态、高鲁棒性的机器人运动控制系统，提升复杂场景下的运动性能；负责算法sim-to-real迁移，在真实机器人平台上进行部署、调试与优化，推动算法工程化落地
数据算法实习生
负责大模型多模态数据生产链路建设，承担音频、视频、图像等数据的理解、加工与自动化处理工作；参与音频理解相关技术研发，包括语音识别（ASR）、音频Caption、文本后处理及数据质量优化
多模态训练数据算法工程师（基座模型方向）
参与多模态大模型预训练数据建设，围绕图文合训、多模态理解及视觉能力训练，探索高质量数据构建和规模化扩展方案；负责图文及视觉数据的分析、清洗、去重、筛选和结构化处理，提升训练数据的质量与有效性
多模态训练数据算法工程师（基座模型方向）
参与多模态大模型预训练数据建设，围绕图文合训、多模态理解及视觉能力训练，探索高质量数据构建和规模化扩展方案；负责图文及视觉数据的分析、清洗、去重、筛选和结构化处理，提升训练数据的质量与有效性
大模型评测算法工程师（Code Agent）
参与Code Agent核心能力开发与效果优化，围绕任务规划、工具调用、上下文管理、多轮交互、记忆机制、错误恢复等模块持续提升Agent完成复杂任务的能力；负责自研类Copilot CLI产品的开发与迭代，推动Agent接入代码检索、文件编辑、终端执行、构建测试等工具链，支持真实软件工程任务的端到…
日常实习-算法工程师（Agent评测方向）
面向真实工作场景，深度挖掘大模型在复杂任务、长尾场景中的能力弱点，设计并构建具有可扩展性的自动化评测方案及高质量数据集；参与long-horizon agent类任务的评测方法建设，建立能够真实反映模型专业能力的评估体系
多模态算法实习生
参与多模态大模型（图文/视频）相关算法实验，协助完成模型微调、SFT、评测与效果分析，包含视觉-文本对齐、多模态理解与生成相关任务；负责多模态数据集处理，包括图片、文本、视频数据清洗、筛选、标注质检，搭建训练与评测的数据Pipeline，保障数据质量
模型评测运营实习生（线下办公）
参与中英双语（单轮/多轮）模型训练集和评测集的数据标注与规则优化；重点参与视觉理解（图文、多图、OCR、视觉推理等）评测集的构建与标注；熟悉主流AI benchmark，与算法、产品等团队沟通协作，管理评测流程
算法实习生
参与大语言模型的微调、对齐与效果优化，包括SFT、DPO、RL等方法；参与训练数据构造、Bad case分析、模型评测及性能优化；参与Agent与Harness的设计和优化，提升复杂任务与长链路任务的执行效果
Harness算法实习生
参与AI Agent桌面产品AutoClaw的日常研发工作；覆盖前端交互、后端服务、模型调用、工具集成及产品体验优化等多个模块；参与从用户反馈到问题定位、方案设计、代码实现、上线验证的完整产品研发链路
金融行业研究员（远程兼职）
梳理投研工作流中的高频任务与真实痛点，明确业务规则与产出标准；定义典型任务的输入、输出与质量要求，提供脱敏样例作为专业基准；试用并评测AI产出的研究报告与财务模型，指出专业性问题并提出改进方向
大模型算法实习生
面向软件安全、云开发或云运维场景，梳理典型任务（如漏洞复现与修复、云环境部署、工具调用或故障排查），形成清晰的任务描述、执行步骤与验证标准；构建可复现、可交互、可自动验证的任务运行环境，包括代码仓库、容器环境、测试用例及工具接口，并定位解决环境部署和任务执行中的问题
大模型安全能力研究员（实习）
设计并落地面向漏洞挖掘的大模型训练方案，涵盖预训练语料构建、指令微调及基于人类/AI反馈的强化学习环节；探索提升模型在自动源码审计、逆向工程、动态调试、模糊测试、漏洞利用程序构建等安全场景下推理能力的技术路径
大模型算法实习生
面向软件安全、云开发或云运维场景，梳理典型任务（如漏洞复现与修复、云环境部署、工具调用或故障排查），形成清晰的任务描述、执行步骤与验证标准；构建可复现、可交互、可自动验证的任务运行环境，包括代码仓库、容器环境、测试用例及工具接口，并定位解决环境部署和任务执行中的问题
大模型数据算法实习生
面向软件安全、云开发或云运维场景，梳理典型任务（如漏洞复现与修复、云环境部署、工具调用或故障排查），形成清晰的任务描述、执行步骤与验证标准；构建可复现、可交互、可自动验证的任务运行环境，包括代码仓库、容器环境、测试用例及工具接口，并定位解决环境部署和任务执行中的问题
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这些词用于覆盖真实搜索需求，也方便用户继续定位公司、城市、岗位方向和薪资信息。
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