商汤26届AI领航员-大装置-算法开发工程师（交付落地方向）
校招全职技术开发类地点：北京状态：招聘
任职要求
1. 硕士及以上学历，计算机、电子信息、软件工程或相关专业优先，具备NLP/多模态/机器学习相关经验的其他专业背景亦可； 2. 具有较强的研究能力和编码能力，熟练使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）及常见开源LLM应用框架（如LangChain、LlamaIndex、Hugging Face Transformers等）； 3. 具备大语言模型（LLM）或Agent开发经验，能够设计和实现智能Agent系统，熟悉Agent的任务分解、工具集成及多模态交互优化； 4. 具有优秀的分析问题和解决问题的能力，能够快速适应复杂金融业务场景的需求； 5. 可以接受出差任务； 6.加分项：在国际顶尖期刊或会议（如ACL、EMNLP、NAACL、NeurIPS等）发表过论文，或在知名NLP/LLM相关比赛中取得优异成绩，或具备利用AI加速代码开发的实践经验。
工作职责
1. 负责实现和迭代自然语言处理相关算法，支撑企业数字化业务中的自然语言理解和生成需求，例如信息抽取、文档分析、检索问答、对话交互等； 2. 深度参与客户工程业务实现，将算法和企业业务需求应用相配合，实现客户端到端业务需求，实现LLM的落地最后一公里； 3. 积极跟进LLM SOTA技术，能够迅速在某一细分领域的深入掌握最新算法，包括但不限于基础模型跟进、推理框架优化、SFT训练及Agent智能体开发； 4. 设计和开发基于大语言模型（LLM）的智能Agent，优化其在不同业务场景中的任务规划、工具调用及自主决策能力； 5. 培训非LLM专业人员，使之具备基本标准业务落地AI赋能能力。
包括英文材料
学历+
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
LangChain+
https://python.langchain.com/docs/tutorials/
New to LangChain or LLM app development in general? Read this material to quickly get up and running building your first applications.
https://www.freecodecamp.org/news/beginners-guide-to-langchain/
LangChain is a popular framework for creating LLM-powered apps.
LlamaIndex+
https://developers.llamaindex.ai/python/framework/getting_started/starter_example/
This tutorial will show you how to get started building agents with LlamaIndex.
https://www.ibm.com/think/tutorials/llamaindex-rag
LlamaIndex is a powerful open source framework that simplifies the process of building RAG pipelines.
AI agent+
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
NeurIPS+
https://neurips.cc/
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校招算法研究类
1.大模型应用开发：负麦基于主流开源/闭源大模型进行应用落地，包括问答系统、智能助手、知识检索、文档处理等；并与产品、前端、后端、数据团队紧密协作，推动算法模型在真实业务中的部署与落地。 2.RAG 系统优化：主导通用型 RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统的构建与效果优化，包括召回、排序、长文本处理、多文档合成等关键环节。 3.Agent 框架开发：研究和实现多 Agent 协作框架，提高 Agent 在复杂任务中的稳定性与执行效果，探索如任务分解、工具使用、状态记忆等机制。 4.模型效果调优：结合业务场景，设计 Prompt、微调、评测等策略，提升大模型在特定任务中的表现。 5.技术积累与分享：沉淀可复用的模型应用框架、调优经验和评估指标，推动团队整体技术能力提升。
更新于 2025-07-28
校招技术开发类
1、参与AI存储系统的设计和开发，创建和运行国内一流的AI存储系统。 2、负责开发和维护存储系统的核心功能，包括数据的读写、存储和检索等。 3、团队成员紧密合作，以确保系统的性能、稳定性和可扩展性。 4、对系统的性能进行测试和评估，并提出改进方案以优化性能。 5、参与相关技术项目的讨论和研究，保持对最新技术的了解和应用。
更新于 2025-08-21
校招技术开发类
1.参与 各类 AI 产品的开发和优化。 2.参与探索性AI项目的POC。 3.快速应用系统编程语言（Golang/Rust/C/C++）来开发各种提高开发者生产力的工具。 4.参与代码审查，分享开发经验，提升团队整体技术水平。
更新于 2025-08-21
校招技术开发类
工作职责： 1、打造支持多云、跨数据中心、跨集群、云边端协同的资源调度系统； 2、使用异构设备（包括 GPU、ASIC等）不断提升深度学习训练和推理的性能和效率 ； 3、参与构建下一代 AI 基础设施 。
更新于 2025-08-21