DataHub 招聘专题 · 数据更新至 2026-07-22
大模型岗位招聘
大模型岗位通常集中在模型训练、推理优化、数据工程、评测、安全对齐、应用工程和 Agent 产品方向。本专题优先展示与大模型研发和落地相关的招聘信息，帮助候选人快速找到更接近核心业务的机会。
专题说明
大模型岗位招聘：DataHub整理1762个相关岗位，覆盖33家公司，数据更新至2026-07-22。 页面会随招聘数据重建自动更新，适合用于观察岗位供给、公司分布和城市变化。
大模型算法实习生-办公Agent方向
参与办公Agent方向的大模型能力探索、研发与落地，围绕文档、表格、PPT、信息检索等办公场景开展算法研究与应用实践；参与办公Agent的评测体系建设，包括任务定义、评测集构建、指标设计、效果分析与迭代优化
全栈工程师实习生（AI Agent方向）
构建高质量用户界面与复杂交互，包括流式输出、任务状态、调试能力等；实现Agent执行过程的可视化；参与Agent核心系统开发，包括主循环、工具体系、记忆机制及多Agent协作；参与系统工程建设，包括接口设计、通信机制、性能优化及自动化测试
多智能体产品经理
负责Agent OS的产品设计和迭代规划，定义和建设Agent Engine的核心组件和关键逻辑，包含但不限于感知体系、工具库、长短期记忆体系、反思学习机制、MultiAgent的工作流等
LLM预训练实习生
参与多模态模型的训练（预训练、后训练、强化学习），处理图像、文本、语音等多模态数据；负责网络结构与训练策略的优化；探索多模态领域内的最新研究成果和技术进展；构建和维护多模态数据集；负责多模态大模型的业务落地和推广
大模型推理优化工程师
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
研究科学家，智能体鲁棒性
研究AI智能体能力的科学，重点关注其与安全性、风险因素及基准测试方法的关系；设计和构建测试框架，评估AI智能体在用户压力或环境诱导下采取有害行为的倾向；设计和构建针对AI智能体在编码、网页浏览和计算机使用等能力增强时出现的新独特故障模式的利用和缓解措施
高级AI产品经理，医疗保健智能体
主导医疗保健AI路线图和数据策略：为医疗保健智能体训练栈设定产品方向及其背后的数据策略，建立AI持续变革医疗行业的愿景，推动工程、运营和上市团队的执行；与前沿实验室的研究团队建立合作关系：直接与领先AI实验室的研究人员合作，了解他们在医疗保健智能体能力方面的不足，为垂直领域塑造新产品线和竞争策略…
生成式AI产品经理
制定产品战略和路线图，基于客户需求、数据分析和业务影响；与高级领导层、工程、运营、数据科学、分析和设计团队紧密合作，制定并执行数据驱动的产品路线图；拥有端到端的产品所有权，从策略到执行再到度量
技术项目经理，生成式AI运营规划
确保项目级客户需求被准确、一致地捕获，并达到适当的粒度级别；日常监控和执行生产计划与机会预测，快速响应需求变化；与供应运营团队合作，每周审查生产计划，推动预测准确性和调整；识别预测风险，并通过运营规划负责人协调战术干预
生成式AI战略项目负责人
领导跨职能项目，与工程、运营和市场团队协作；与产品和工程团队合作，优化产品以满足战略客户和计划需求；负责战略项目的数据标注运营执行；定期向公司高管团队汇报项目进展；解决公司最具影响力的核心问题
高级全栈软件工程师 - 生成式人工智能
灵活部署到贡献者组织内关键、快速推进的产品计划中；领导平台基础设施的架构改造，使其高度可持续、稳健，并优化与大型语言模型和基础模型的深度集成；领导可扩展性、可靠性和性能的架构决策；指导并提升团队中工程师的技能水平
生成式AI领域营销与活动负责人
负责所有生成式AI和研究活动的年度规划，包括战略和预算；根据销售目标和交易加速需求建立活动计划，优先考虑市场领导团队和业务发展团队对活动地点和受众的目标；管理现场营销和活动经理团队，负责执行规划和后勤，同时具备球员兼教练的心态，亲自执行高管晚宴、聚会、欢乐时光、赞助展会和主办会议的所有细节
高级前沿智能体工程师
直接与企业客户合作，了解其技术基础设施、数据管道和业务需求；设计并实现Scale AI平台与客户数据环境（云平台、数据仓库、内部API）之间的定制集成；构建稳健的数据连接器和ETL管道，用于摄取、处理并准备客户数据以支持AI工作流
高级员工机器学习前向部署工程师，企业级生成式AI
主导产品中的大型新领域开发；跨后端、前端工作，并与大型语言模型和机器学习模型交互；以高速度和高质量交付实验，以吸引客户；参与从概念到生产的整个产品生命周期；能够并愿意多任务处理并快速学习新技术
高级/主管机器学习研究工程师，通用智能体，企业级生成式AI
设计并实现端到端的智能体系统，结合大语言模型推理、工具使用、记忆和控制逻辑，解决重复性企业用例；构建可扩展、可靠的智能体架构，能够部署到具有不同数据、工具和约束的多个客户环境中；开发评估框架、数据集、环境和指标，用于衡量智能体在生产环境中的性能、可靠性和业务影响
高级首席前沿智能体工程师
与战略企业客户直接合作，理解其技术基础设施、数据管道和业务需求；设计并实现Scale AI平台与客户数据环境（云平台、数据仓库、内部API）之间的定制集成；构建稳健的数据连接器和ETL管道，用于摄取、处理并准备客户数据以支持AI工作流
高级前沿智能体工程师
直接与企业客户合作，了解其技术基础设施、数据管道和业务需求；设计并实现Scale AI平台与客户数据环境（云平台、数据仓库、内部API）之间的自定义集成；构建稳健的数据连接器和ETL管道，用于摄取、处理和准备客户数据以支持AI工作流
基础设施软件工程师，企业级生成式AI
设计多云系统架构和抽象层，使SGP平台能够在现有云提供商上运行；实现Scale AI平台与客户数据环境（云平台、数据仓库、内部API）的定制集成；与平台、产品团队及客户直接合作，开发和实施可扩展的创新基础设施
前沿智能体工程师
与客户直接合作，理解其技术基础设施、数据管道和业务需求；设计并实现Scale AI平台与客户数据环境（云平台、数据仓库、内部API）之间的定制集成；构建稳健的数据连接器和ETL管道，用于摄取、处理和准备客户数据以支持AI工作流
高级软件工程师，智能体监督
设计和构建用于部署、监控和评估生产环境中智能体应用的核心平台能力；构建可靠的API和数据管道，大规模捕获智能体遥测、评估信号和性能指标；与机器学习工程师合作，在平台工作与评估或改进系统交汇处，具备足够的机器学习素养以推理模型行为、评估质量和改进循环，同时拥有使这些工作流可靠的软件系统
高级机器学习工程师，智能体监督
构建或贡献生产环境中智能体行为的可观测性工具，提供信号和仪器以深入了解智能体行为，而不仅仅是成功或失败的判断；设计智能体应用的评估方法和指标，并与平台协作实现自动化、规模化运行，覆盖不同客户用例，而非一次性分析
产品经理，智能体安全与治理
花费大量时间与客户深入交流，深刻理解他们的知识需求；制定产品路线图的关键部分，将客户需求与产品愿景相结合；通过提供背景信息、设定方向和建立共识来赋能团队；推动以客户为中心的决策、明确的优先级排序和高效的执行
技术主管经理，智能体运行时
端到端负责有影响力的运行时问题，从架构设计到生产发布和持续可靠性；构建并演进核心服务，包括会话生命周期、流式响应（例如gRPC/WebSockets）、结构化工具执行、记忆/状态以及策略/护栏
软件工程师，智能体
构建端到端的产品体验，帮助用户创建和配置用于实际工作的AI智能体；设计和交付工作流程，帮助用户评估智能体质量、检查结果并理解故障模式；构建产品循环，通过反馈、评估、优化和自我改进原语帮助智能体随时间改进
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
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，以提供可靠且具有代表性的真实助手行为覆盖；构建和维护大规模评估管道，用于衡量数千个真实用户查询的助手质量；构建LLM驱动的评判器，用于评分正确性、完整性和响应质量等指标，并使其与人类判断对齐
Helix AI工程师（生成式人工智能方向）
设计、训练和部署大规模生成模型，重点关注基于扩散的方法，用于视觉、视频和多模态数据；开发能够从原始感官输入改善机器人感知、世界建模和预测的模型；构建用于机器人学习的合成数据创建、增强和数据集扩展的生成系统
Helix AI工程师，智能体系统
设计、训练和部署能够自主运行数小时至数天的多模态智能体；构建能够从原始感官输入（像素、环境状态、本体感觉）推理到结构化动作的智能体；实现用于持久状态、检索和长期推理的情景记忆系统；开发用于多步骤任务执行的规划、推理和工具使用机制
前沿智能体实习生（2026年秋季）
研究和实施一个或多个重点领域的新技术；设计并进行严格的实验以验证假设；在科学出版物和博客文章中记录研究成果；向团队沟通项目的计划、进展和结果；目前正在攻读计算机科学、电气工程、信息科学或相关领域的硕士或博士学位
大模型数据工程师
负责大模型SFT/DPO/RL/RAG等训练范式的数据采集、清洗、标注与质量评估，体系化构建高质量数据集生产Pipeline；探索AI for Data前沿实践，研发数据增强与智能合成技术，利用AI自动化生产和校验训练数据，构建数据飞轮
AI Agent系统工程与业务落地工程师
构建生产级Multi-Agent系统，主导设计并实现高可用、可扩展的Agent架构，涵盖智能调度、工具调用链路编排、长期记忆管理及上下文压缩策略，保障系统在复杂业务场景下的稳定性与效率
内容运营专家（大模型业务）
围绕用户增长目标，制定并落地内容策略、传播方案及增长项目；持续提升产品的用户规模、活跃度、留存率与品牌影响力；全面负责和牵引前沿AI原生产品的内容运营工作；熟悉用户增长策略和内容传播方法
AI大模型知识库优化工程师
探索和提炼业务大模型知识库的结构化构建方式，不断迭代更新版本，确保大模型和人工均能有效使用，实现知识库的全面覆盖；搭建模型测评标准，确保机器人在会话召回准确率等关键指标上达到目标水平
高级风控算法工程师（大模型方向）
主导基于大模型的风控算法管线建设，包括数据准备、模型选型与微调（Fine-tuning）、强化学习策略优化（RL）、知识蒸馏（Distillation）及线上部署，推动AI从研究到生产的全流程落地
高级算法工程师（商业智能Agent方向）
主导BA Agent核心能力构建，定义并主导自助取数、多维分析、归因洞察、智能可视化等关键模块的技术路径；驱动多智能体协作、强化学习、代码生成等前沿技术探索和应用，构建技术壁垒；设计并执行严谨的算法实验，量化超越现有解决方案，持续刷新商业分析领域的技术边界
大模型算法工程师（客服场景）
负责客服场景大模型微调（SFT）及强化学习（RLHF/RLAIF/DPO），持续提升模型在复杂业务逻辑下的推理能力与回复质量；深度优化RAG链路，包括Embedding模型精调、多路召回融合、重排序及长文本处理，将海量非结构化知识库转化为精准的业务生产力
自动化研究智能体算法工程师
自动化研究智能体能力建设：提升模型在复杂任务分解、长程推理、研究规划、工具使用、代码生成与执行、证据链整合、结果归因和研究报告生成中的闭环能力，面向真实模型研发任务验证效果；长程上下文、记忆与状态管理：设计上下文缩放/压缩、记忆选择、任务状态追踪等机制，解决长周期任务中的一致性衰减、状态丢失和中断…
多模态大模型算法工程师
负责多模态理解和视频流大模型的后训练，包括数据生产、跨模态预训练、指令微调与强化学习，结合高效训练框架，提升模型对视频流内容的理解与交互能力；建设数据工程，包括数据采集、清洗、标注、存储与管理，确保数据质量、多样性与合规性，设计高效的数据清洗、标注、增强及评估流水线，为大模型训练提供坚实的数据基础
大模型评测研究员
深入理解大规模语言模型的模型结构、训练过程及评测方式，根据训练与评测结果研究模型存在的问题；深入分析模型效果不符合认知的异常，制定研究策略，通过对比、归纳等方法产出分析结论，探索优化方案
AI Agent评测专家
围绕OpenClaw、Claude Code等主流Agent框架，设计并落地适配长程任务场景的评测体系，确保Agent在真实约束下的交付稳定性与可度量性；设计Coding、数据分析等核心生产力场景的端到端评测流程，搭建自动化评测数据生产与自动化Rubrics生成的标准化pipeline
代码大模型数据运营专家
针对大模型Coding场景，拆解代码生成、代码补全等核心能力，建立科学的代码标注和评测体系；主导代码标注资源管理与数据构建，确保数据质量和一致性，支持coding智能体训练、评测；设计自动化数据合成及清洗方案，实现规模化高质量数据生产
大模型训练系统工程师
设计和优化千亿级参数大模型的分布式训练系统，支持文本基座预训练和原生多模态训练的正确性、性能和稳定性；负责训练框架核心模块（通信、调度、容错、Checkpoint、数据加载）的架构设计和性能优化，在同等硬件条件下持续提升训练吞吐
大模型推理引擎算法工程师
负责大模型推理引擎的研发和优化，包括推理系统优化、模型量化压缩和模型部署；负责开发和维护基于大规模数据的推理引擎；参与解决推理过程中的技术难题，提升推理算法的性能和效果；开展相关领域的技术研究，提出创新性的解决方案
大模型安全算法工程师
负责大模型风险防控技术体系的设计与落地，包括内容安全、合规检测、对抗攻击防御等方向；构建并优化大模型风险识别与拦截系统，提升对有害信息、偏见输出、隐私泄露等风险的识别准确率与响应速度
大模型智能客服运营专家
利用大模型技术设计和实现智能客服系统，确保用户体验的连贯性和有效性，提供更自然、更懂客户的交互体验；深入研究和理解业务，识别和分析客户的关键痛点和需求，确保业务规则和服务逻辑的深刻理解与有效落地
大模型风控合规专家
跟踪大模型风控趋势，输出政策解读、合规方案和策略，提供合规咨询；基于语言类、多模态大模型风险防控要求，设计内生安全、外置防御、安全测评等风控策略并推动落地；根据AIGC内容安全管控要求，结合业务特性进行风险评估，设计并推动内容安全解决方案
高级算法工程师（金融营销大模型方向）
负责金融营销垂直领域基座模型的深度定制，推动大模型技术从0到1落地应用及持续迭代；从用户全生命周期（感知、获客、激活、转化、留存、召回）出发，深度参与构建高度智能的业务增长算法体系；在智能理赔、智能客服等高人力消耗领域，构建各类智能Agent，降低人工成本并提升用户体验
大模型异构算力系统工程师
围绕大模型异构算力集群，尤其是国产算力集群，面向大模型训练和推理场景支持算力评估、适配和落地维护，具体包括分布式优化框架、AI框架、网络集合通信、算子等方面内容；负责大模型分布式优化框架的系统分析、性能调优、特性开发、问题定位等工作，支持常见的大模型分布式优化框架
大模型客服应用产品经理
了解大模型的技术特点和客服领域的需求痛点，探索大模型在客服领域的应用潜力；负责设计清晰的探索路径、产品节奏及价值产出，明确产品的业务价值和目标；负责大模型在客服应用的需求分析、整体方案设计、产品架构等工作
大模型智能客服产品运营专家
根据业务服务场景和知识，设计制定大模型机器人的解决方案，确保用户体验的连贯性和有效性；与产品、算法、运营、业务方保持协同，制定业务规划、梳理需求MRD文档，参与需求和方案评审及讲解，共同优化模型及agent体验效果
安全大模型与智能体研发工程师
负责安全大模型（LLM）和智能体的整体设计与开发，推动其在入侵检测（IDC）场景中的实际应用落地；面向安全垂直领域，构建安全知识体系，并将高质量的领域知识转化为大模型的有效训练数据，提升其在业务场景中的理解与推理能力
大模型安全运营专家
跟踪大模型风控趋势，输出政策解读、合规方案和合规策略，面向公司大模型内容提供合规咨询；基于语言类、多模态类大模型风险防控要求，运用Prompt攻击检测和大模型输出安全评测工具，量化风控效果
多模态RAG与Agent强化学习算法专家
设计面向文本、图像、表格、视频的统一检索增强生成框架，攻克跨模态知识索引与融合的核心挑战，确保企业知识库中每种信息形态都能被精准理解和召回；探索基于强化学习的工具调用与任务规划能力，实现多轮多步骤复杂办公任务的自主执行，构建具备长期记忆与自我进化能力的下一代办公Agent
大模型评测专家
设计覆盖基座模型、端到端Agent、用户体验等场景的评测框架和标准，保障评测可解释可复现；主导Benchmark数据集构建与持续迭代，防控数据污染与评测失效；搭建自动化评测工程，通过judge model等自动评测流水线，设计多评委协作机制，控制评测偏见
AI Agent 平台架构师
负责企业级 AI Agent 开发平台的整体架构设计，面向手机操作系统等超大型软件工程场景，构建支持 Agentic Coding 的自主编码、规划与执行能力，推动平台成为类 OpenClaw 的旗舰级产品
AI Agent评测专家
建设Agent评测体系，深入理解Agent在复杂真实场景下的能力边界，系统性构建涵盖多场景、多模态、多任务类型的评测方法论，将效果好坏转化为科学、可量化的能力度量体系；持续跟踪国内外Agent评测领域前沿，主导设计具有挑战性与行业影响力的Benchmark，推动在小米内外部建立影响力
AI Agent产品经理
深入业务部门调研提效需求，识别高价值Agent应用场景，制定产品路线图，定义Agent技能优先级和记忆策略，撰写PRD并推动落地；深度研究Manus、Genspark、OpenClaw、Perplexity等竞品Agent产品，输出竞品分析报告，包括功能拆解、交互体验和核心差异
多模态AI产品经理
负责视频生成与视频Agent方向的竞品调研和行业趋势分析，跟踪主流视频生成产品的能力演进；参与视频生成评测体系建设，包括评测集设计、Case分析、Badcase归因和效果验收；负责图像问答产品在手机、汽车、眼镜等多端场景下的云端能力效果跟踪，结合用户反馈与Bad Case分析，推动产品体验优化与能…
AI Agent产品经理（小米自研芯片业务）
负责小米自研芯片业务中AI Agent相关产品的技术洞察、产品规划和定义，重点挖掘用户价值场景；负责Agent相关功能的需求设计和落地，根据用户场景需求驱动AI算法和芯片的交付；参与多模态大模型场景下的新能力探索，敏锐挖掘用户潜在需求与痛点，制定解决方案
大语言模型技术传播专家
协同技术、市场等相关团队，构建并完善大语言模型方向的技术传播机制，推动年度传播目标及中长期传播策略的制定与执行；围绕大语言模型的关键技术突破及重要版本迭代，策划并落地传播方案，提升企业在人工智能基础技术领域的公众认知与行业影响力