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OPPO高级AI研究员(AI多模态智能体)-博士

校招全职AI/算法类地点:深圳状态:招聘

任职要求


1. 计算机科学、人工智能、机器学习或相关技术领域。
2. 扎实的算法数据结构基础,熟练掌握Python/Java/C++语言,加分项:ACM/ICPC等编程比赛获奖者。
3. 熟悉大语言模型、视觉语言模型、AI Agent构建、优化与评估,有落地经验者优先。
4. 具备良好的科研能力,在人工智能顶会或期刊(NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/CVPR/EMNLP等)发表过相关论文者优先。
5. 具备良好的逻辑思维能力、沟通协作能力、自我学习能力,保持对事物的好奇心。

工作职责


负责多模态 Agent相关领域技术预研和业务落地,包括但不限于:
1. 跟进大模型学术界和工业界前沿进展,研发行业先进的智能体基础模型和智能体框架、构建轻量化、高泛化、强鲁棒的GUI智能体,针对关键问题持续创新,形成技术影响力;
2. 跟进AI智能体学术界和工业界的前沿进展,研发行业先进的AI智能体系统(browser agent/ mobile agent等),并支持AI智能体系统的业务应用。
包括英文材料
机器学习+
算法+
数据结构+
Python+
Java+
C+++
AI agent+
NeurIPS+
ICML+
CVPR+
ACL+
ICPC+
EMNLP+
相关职位

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校招AI/算法类

进行工具智能体领域的研究和业务落地,包括但不限于: 1. 大模型推理和个性化技术,包括模型对齐、推理能力增强、强化学习、个性化推理等研究方向; 2. AI Agent相关技术,如搜索增强/GUI Agent/自主学习Agent/Agent自动生成等; 3. AI搜索相关技术,如工具调用、推理模型、检索增强、多模态检索等; 4. 相关应用落地,包括个性化AI平台、Deep Research、AI创作等; 5. 更多前沿研究方向和未来生活应用场景的深入研究和探索。

更新于 2025-07-21
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校招AI/算法类

面向AI搜索等高价值业务场景,预研和落地AI智能体检索核心技术,岗位职责包括但不限于: 1.针对检索推理大模型(Search-R1)、多模态检索&特征生成、检索增强生成(RAG)、AI检索智能体(DeepSearch)等核心难题,负责研发和突破关键AI技术。 2.跟踪学术界和工业界最新进展,快速应用到业务中,提出创新AI技术,形成技术影响力。 3.协同核心AI技术的设计以及工程化落地,包括模型设计、特征工程、效率优化等。 【岗位资源】 1.真实大规模搜推广、智能助理业务场景需求、数据、AI开发平台、计算资源。 2.与知名高校资深老师团队科研合作,提供例行科研沟通合作机会。 3.业界资深研究员带队技术探索、落地、论文写作发表。

更新于 2025-07-21
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校招AI/算法类

方向一: 岗位职责 面向应用商店、Agent助手、搜索、广告等高价值业务场景,预研和落地信息检索(搜索、推荐、广告)核心技术,岗位职责包括但不限于: 1.针对冷启动推荐、多场景多任务建模、自动特征工程、用户通用表征、多模态信息检索、对话推荐、端云推荐、检索增强生成(RAG)、智能体检索等核心难题,负责研发和突破信息检索关键技术。 2.跟踪学术界和工业界最新进展,快速应用到业务中,提出创新信息检索技术,发表高水平论文。 3.协同核心AI技术的设计以及工程化落地,包括模型设计、特征工程、效率优化等。 方向二: 岗位职责 面向Agent助手、搜索、广告、应用商店等高价值业务场景,预研和落地智能体检索和推理大模型(r1/o1/o3)核心技术,岗位职责包括但不限于: 1.针对大推理模型(r1/o1/o3)、端侧大模型、多模态信息检索、AI搜索推荐、检索增强生成(RAG)、个性化内容生成、大模型特征生成等核心难题,负责研发和突破关键技术。 2.跟踪学术界和工业界最新进展,快速应用到业务中,提出创新信息检索技术,发表高水平论文。 3.协同核心AI技术的设计以及工程化落地,包括模型设计、特征工程、效率优化等。 【岗位资源】 1.真实大规模搜推广、用户助手业务场景需求、数据、AI开发平台、计算资源。 2.与知名高校资深老师团队科研合作,提供例行科研沟通合作机会。 3.业界资深研究员带队技术探索、落地、论文写作发表。

更新于 2025-07-23
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社招1年以上SOFTWARE

【岗位职责】 面向AI搜索、AI检索、智能助理等高价值业务场景,预研和落地AI核心技术,岗位职责包括但不限于: 1.针对AI检索智能体、大推理模型(r1/o1/o3)、多模态特征生成、端侧大模型、多模态检索、AI搜索推荐、检索增强生成(RAG)、个性化内容生成等核心难题,负责研发和突破关键技术。 2.跟踪学术界和工业界最新进展,快速应用到业务中,提出创新AI技术,形成技术影响力。 3.协同核心AI技术的设计以及工程化落地,包括模型设计、特征工程、效率优化等。 【岗位资源】 1.真实大规模搜推广、智能助理业务场景需求、数据、AI开发平台、计算资源。 2.与知名高校资深老师团队科研合作,提供例行科研沟通合作机会。 3.业界资深研究员带队技术探索、落地、论文写作发表。

更新于 2025-09-03