职位要求 1、2026届及以后硕士及以上学历在读（博士优先），计算机、人工智能、数学、通信等相关专业； 2、拥有优秀数学基础和代码功底；基础优秀者无需大模型相关经验； 3、在体系结构、编译优化、分布式

1.教育背景：计算机、人工智能、数学等相关专业硕士/博士在读，保证每周可全职实习 4 天及以上，实习期不少于 6 个月。 2.算法功底：具备扎实的深度学习与强化学习理论功底，熟悉 PPO、DPO、GR

1. 计算机/人工智能相关专业硕士及以上学历。 2. 扎实的编程基础，熟悉 Python，掌握 C/C++ 等至少一门系统级语言，具备良好的代码规范与编程习惯。 3. 掌握 PyTorch/Tenso

1. 深厚的专业背景： 28年及以后毕业，统计学、数学、计算机或相关专业硕士及以上学历，具备极其扎实的数据敏感度与统计学理论基础； 2. 熟练掌握分析工具：精通sql、python、R等语言； 3.

1.学习与研究能力：对 AI 技术有浓厚兴趣，具备快速学习能力和自主探索精神；有个人项目、开源贡献或相关竞赛经历者优先。 2.技术基础：具备扎实的编程基础，熟练掌握 Python 或 C/C++；了解

1. 在读硕士或博士，研究型/学术背景优先，有扎实的数学基础，对基础视觉算法、多模态大模型、模型蒸馏等技术有深入理解和实战经验； 2. 精通Python编程，熟悉Linux开发环境，熟练掌握常见的深度

1. 计算机、通信、信号处理、电子信息、自动化等相关专业的硕士或者博士生，具备一定的数理统计、模式识别、图像处理等理论知识； 2. 熟悉常见的深度学习算法、理论和常见的深度学习框架（如TensorFl

1.具备心率、血氧、计步、步态分析、情绪识别、动作捕捉等一个或多个算法研究经验 2.熟悉大模型的预训练（Pre-training）、微调（Fine-tuning）、后训练（Post-training）