西门子西门子中国研究院 大模型AI Agent研究员(北京、苏州)
任职要求
• Master’s degree or above majoring in Artificial Intelligence, Computer Science, Automation, Mathematics or related. • Self-motivated, open-minded, good communication skills and good teamwork. The skills you are expected to have: • Familiar & comfortable when coding in Python & programming on Linux. • Familiar with commonly used deep learning and agent frameworks, e.g., Pytorch, TensorFlow, LangChain, LangGraph, etc. • Practical experience (in-career or academic) on LLMs – open-source model deployment, setting up RAG system, building agents with MCP, etc. • Prefer: Solid understanding about the background & theories of LLMs, agentic workflow, knowledge graph, parallel computing, etc. • Prefer:…
工作职责
We empower our people to stay curious and innovative in a fast-evolving world. We’re looking for individuals who are eager to push boundaries, learn continuously, and create meaningful impact both now and in the future. Does that sound like you? Then we’d love to have you join our dynamic and diverse global team. DAI AIX – AI Acceleration and Exploration, is at the forefront of Data Analytics and AI research within Siemens’ global technology network, driving innovation, collaboration, and transformative applications for our customers. As part of our team, you’ll engage in cutting-edge applied research and development.We are currently seeking an NLP/LLM/Agent Engineer/Researcher to work on the development and deployment of next-generation language-related applications and intelligent agents. The focus of this role is advancing the capabilities of large language models (LLMs) and their integration into real-world applications such as autonomous agents and industrial workflows. You will design and implement advanced algorithms, optimize LLM architectures for specific use cases, and develop scalable solutions that drive tangible outcomes in industry. You'll make an impact by • Research on state-of-the-art data analytics & AI technologies on a general range. • Mainly focus on modern foundation model applications in industrial scenarios1. Context engineering for foundation models2. Development of agent systems for industrial applications3. Task-specific model finetuning • Partially work with multi-modal applications • Participating in both internal & external research projects • Assist deployment of customer development/deployment project
滴滴国际化Fintech业务,是滴滴国际化战略的重要组成板块。其支付业务,已经覆盖了全球十多个国家,在中国互联网公司出海中出类拔萃。 自2021年开始,滴滴Fintech在拉美地区大力发展电子支付和信贷业务。短短2年时间,其个人信贷业务,已经在墨西哥的Fintech玩家中位于第一梯队;其电子钱包业务也在巴西的Fintech玩家中也名列前茅,实现快速增长。此外,滴滴Fintech还在拉美地区积极探索和开展信用卡、商户收单等业务,为当地用户带来更便捷、优质、更高性价比的金融服务,实现多个从0到1的突破。 我们诚挚邀请真诚、 可靠、勇于挑战的您和我们一起,携手并肩,拥抱金融出海的浪潮。和滴滴Fintech一起,实现从0到1,从1到100的快速成长 职位描述: 1、参与并完成风控平台基建研发,包括决策引擎、特征平台、核身、模型、名单、图数据库、监控平台、Databus等多个方向 2、建设提效工具,提升风控研发流程的效率。 3、积极跟其他团队沟通和配合,推动项目进展,讨论并提出有建设性的意见。
滴滴国际化Fintech业务,是滴滴国际化战略的重要组成板块。其支付业务,已经覆盖了全球十多个国家,在中国互联网公司出海中出类拔萃。 自2021年开始,滴滴Fintech在拉美地区大力发展电子支付和信贷业务。短短2年时间,其个人信贷业务,已经在墨西哥的Fintech玩家中位于第一梯队;其电子钱包业务也在巴西的Fintech玩家中也名列前茅,实现快速增长。此外,滴滴Fintech还在拉美地区积极探索和开展信用卡、商户收单等业务,为当地用户带来更便捷、优质、更高性价比的金融服务,实现多个从0到1的突破。 我们诚挚邀请真诚、 可靠、勇于挑战的您和我们一起,携手并肩,拥抱金融出海的浪潮。和滴滴Fintech一起,实现从0到1,从1到100的快速成长 职位描述: 1、参与并完成风控平台基建研发,包括决策引擎、特征平台、核身、模型、名单、图数据库、监控平台、Databus等多个方向 2、建设提效工具,提升风控研发流程的效率。 3、积极跟其他团队沟通和配合,推动项目进展,讨论并提出有建设性的意见。
滴滴国际化Fintech业务,是滴滴国际化战略的重要组成板块。其支付业务,已经覆盖了全球十多个国家,在中国互联网公司出海中出类拔萃。自2021年开始,滴滴Fintech在拉美地区大力发展电子支付和信贷业务。短短2年时间,巴西电子钱包业务也在巴西的Fintech玩家中也名列前茅,实现快速增长。此外,滴滴Fintech还在拉美地区积极探索和开展现金贷、信用卡、商户收单等业务,为当地用户带来更便捷、优质、更高性价比的金融服务,实现多个从0到1的突破。我们诚挚邀请真诚、可靠、勇于挑战的您和我们一起,携手并肩,拥抱金融出海的浪潮。和滴滴Fintech一起,实现从0到1,从1到100的快速成长。 1. 负责支付金融业务的营销领域的系统设计和研发工作,包括但不限于核心业务、运营支撑等领域,为研发质量和系统稳定性负责。 2. 有机会主导并深度参与多个0-1、或1-100的关键项目建设,参与系统规划、讨论,共同打造业界领先的支付、金融平台。 3. 有机会学习并理解金融行业知识,了解海外的支付和金融市场,成为有国际化视野的技术专家。 4. base地:上海/北京
团队介绍:字节跳动豆包大模型团队成立于 2023 年,致力于开发业界最先进的 AI 大模型技术,成为世界一流的研究团队,为科技和社会发展作出贡献。 豆包大模型团队在AI领域拥有长期愿景与决心,研究方向涵盖NLP、CV、语音等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和研究岗位。团队依托平台充足的数据、计算等资源,在相关领域持续投入,已推出自研通用大模型,提供多模态能力,下游支持豆包、扣子、即梦等50+业务,并通过火山引擎开放给企业客户。目前,豆包APP已成为中国市场用户量最大的AIGC应用。 1、团队负责公司大模型的研发和应用,研究相关技术在搜索、推荐、广告、创作、对话和客服等领域的全新应用和解决方案,满足用户不断增长的智能交互需求,全面提升用户在未来世界的生活和交流方式;主要工作方向包括: 1)优化&创新RLHF算法训练效率与模型泛化能力; 2)Long CoT技术的实现和应用; 3)多模态大模型(文本、图像、语音)的Posttraining算法; 4)构建高质量、多领域的数据合成方法; 5)探索LLM在情感对话、创作等场景的应用。