小鹏汽车【26届校招】infra 工程师
任职要求
【任职要求】 1.2026 届应届毕业生,计算机科学与技术、电子工程、通信工程、自动化等相关专业; 2.具有扎实的计算机基础知识,包括操作系统、计算机网络、数据库等; 3.熟悉至少一种编程语言,如 C/C++、Python 等,具备一定编程能力; 4.了解云计算、大数据相关技术和概念,有实践经验者优先; 5.对自动驾驶技术有浓厚兴趣和热情,愿意投身该领域基础设施建设工作; 6.具备良好团队合作精神和沟通能力,能与不同专业背景人员协同工作; 7.有较强学习能力和问题解决能力,能快速适应新技术新环境; 8.注重细节,有责任心,具备良好抗压能力,能承担一定工作压力。
工作职责
1.负责自动驾驶系统基础设施的搭建与优化,包括模型训练、serving和数据挖掘等; 2.与其他团队紧密协作,将机器学习方案部署到嵌入式或者云端测试平台;为自动驾驶算法和应用提供良好运行环境。配合算法工程师配置硬件和软件环境,解决算法运行中的基础设施相关问题; 3.承担自动驾驶系统的数据闭环工作相关工作,提高数据的数量和质量; 4.参与自动驾驶系统的集成与测试。配合其他工程师进行模块集成,确保系统兼容性,制定测试计划对基础设施进行性能和压力测试等; 5.编写和维护相关技术文档,记录基础设施设计、搭建和优化过程,为团队成员提供参考。
我们正在寻找对大语言模型(LLM)的应用落地、效果调优和系统效能提升充满热情的工程师。您将加入我们的核心研发团队,主要负责将先进的 LLM 技术转化为实际的业务价值,特别是在指令微调(SFT)、智能体(AI Agent)的设计与部署,以及应用基础设施(Infra)的优化。我们的目标是打造高效、可靠、智能的 LLM 应用解决方案,加速模型在人形机器人、自动驾驶、多模态等前沿领域的落地。 1. LLM 微调与应用落地:负责设计并执行 LLM 的指令微调(SFT)和对齐(如 RLHF/DPO)实验,以提升模型在特定应用场景(如代码生成、复杂推理、对话)的表现。主导模型效果的评估体系搭建和优化,确保模型输出的准确性、安全性和一致性。 2. 云端训练框架与效率优化:主导 LLM 微调(SFT/对齐)流程在云端环境下的效率优化,包括数据加载、多机通信、资源调度、框架稳定性等方面,确保 SFT 流程的高效、稳定和低成本运行。 3. 前沿应用技术追踪:紧密追踪 LLM 在 Agent 框架、长上下文处理、多模态交互等应用层面的最新研究与工程实践,并将其快速引入到产品线。 4. AI Agent 研发与部署:探索并实践基于 LLM 的 AI Agent(智能体) 框架,包括工具调用(Tool Use/Function Calling)、规划(Planning)、记忆(Memory)等核心模块的设计与实现。将开发的 Agent 系统集成到实际产品或业务流程中,提升自动化和智能决策能力。 5. 跨团队协作:与算法、数据和产品团队紧密合作,将模型优化成果快速产品化,并收集应用层的反馈来指导下一轮模型迭代。
Top Seed人才计划-豆包大模型研究实习生专项:面向 2025 年 9 月及以后毕业的博士及本硕在读同学,加入我们,你可以自主决定研究课题,与正式员工享受同等权限和资源,和优秀的研究员一起,向智能上限发起挑战。 团队介绍:字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心,坚持深耕基础,期望成为世界一流的 AI 研究团队,为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、参与视觉多模态领域的前沿算法研究,发表国际顶级论文、申请专利; 2、深入调研和关注多模态/NLP/CV等方向的前沿技术,应用解决业界实际问题的机会以及经验; 3、良好的团队氛围,丰富的计算和数据资源。
Top Seed人才计划-豆包大模型研究实习生专项:面向 2025 年 9 月及以后毕业的博士及本硕在读同学,加入我们,你可以自主决定研究课题,与正式员工享受同等权限和资源,和优秀的研究员一起,向智能上限发起挑战。 团队介绍:字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年,致力于寻找通用智能的新方法,追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心,坚持深耕基础,期望成为世界一流的 AI 研究团队,为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力,支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、参与视觉多模态领域的前沿算法研究,发表国际顶级论文、申请专利; 2、深入调研和关注多模态/NLP/CV等方向的前沿技术,应用解决业界实际问题的机会以及经验; 3、良好的团队氛围,丰富的计算和数据资源。