缺三位模型工程师
推理优化/后训练
base上海
提供充足的训练与推理算力
几乎WLB
职责
- 基于真实设计交互数据完成清洗、微调与评估，沉淀小而高效的设计领域模型。
- 端到端闭环：数据 → 训练 → 评估 → 上线 → 应用。
- 推理方向：在国内外不同显卡上部署与调优开源模型，降低成本与延迟。
- 与产品和 Agent 团队共建评测集与上线标准。
要求
- 扎实的工程能力，叠加模型训练或推理优化经验。
- 有垂直领域模型后训练，或大模型推理部署与调优的实战。
- 能独立完成从数据到上线的闭环。
【寻 · 杭州TK跨境运营合伙人】
公司聚焦内需高端服务业、东方非遗全球化出海，以品牌心智构建+用户资产化价值经营为核心，海内外多内容平台布局，专注创新项目孵化、人才班子搭建。
新项目招募跨境TK短视频运营搭档✨
项目赛道：情绪经济·创意捏捏乐电商
✅ 优势：产品创意强、供应链成熟，赛道想象力足，上限高
✅ 合作模式：项目制合作，时间灵活，自由弹性高
🎯 期待的你：
1、有TikTok电商短视频运营实战经验，精通海外短视频内容打法、流量逻辑、投放思路；
2、不必面面俱到，短视频内容能力是核心；
3、看重自驱力、目标感，有强烈赚钱意愿，愿意和团队一起把项目跑通，长期共生成长；
🎯主要负责内容：
1、短期负责（偏执行）：TK账号建设、竞品梳理、TK小店开通及产品上下架、短视频内容制作及发布、TK流量投放；
2、长期负责（偏管理）：流量运营统筹管理、市场大盘分析、制作系统运营策略；
同频伙伴，欢迎来聊！
招一位IOS开发工程师
base北京
工作3年及以上
同时具备IOS原生与flutter开发能力
有短视频/短剧/直播或在线视频App开发经验
薪资涨幅可观
3年以上深度学习工程经验
熟悉主流视频/图像生成框架，理解扩散模型训练机制
发表过视频生成、多模态或者RLHF相关论文
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关于公司:
新一代AI影视科技公司，估值5亿美金
自研AI影视全流程制作管线，已在海外完成早期验证
团队核心成员来自清华/哈佛/复旦，兼具顶尖AI技术背景与一线内容创作经验
招一位推荐算法工程师
对标字节3-1
base北京
5年以上互联网核心推荐系统、搜索或广告算法工程经验
主导过主流推荐模型的落地
产品sense极强
——————
关于公司:
项目早期但资金充足，具备AI技术+内容行业顶尖的经验
急招职位：世界模型算法工程师/专家
🌎base北京/上海皆可
💰70-150W
感兴趣的朋友速联系！！！
【职位描述】
1. 世界模型研发与优化：负责研发和优化世界模型算法，构建机器人的环境感知、状态预测和决策规划能力，提升机器人在复杂环境中的自主决策和适应性；
2. 多模态数据融合：开发适用于机器人端到端操作的多模态世界模型，整合视觉、语言、触觉等多模态信息，构建统一的环境表征和动态预测模型；
3. 时空特征学习：设计和优化机器人视频表征学习方法，从多模态数据中提取有效的时空特征表示，提升机器人的视觉空间推理和环境理解能力；
4. 强化学习与仿真：研究基于世界模型的机器人强化学习技术，开发高效的仿真环境，提升机器人在现实世界中的学习效率和泛化能力；
5. 技术前沿跟踪：跟踪世界模型、多模态学习、机器人学等领域的最新研究进展，推动技术创新和产业化应用落地。
职位要求
1. 专业背景：具有计算机视觉、人工智能、机器人学、认知科学等相关专业背景或相关行业工作经验；
2. 编程能力：熟练掌握主流深度学习框架（如PyTorch、JAX），具备优秀的编程能力和代码工程化经验；
3. 模型理解：对世界模型、生成模型（如Diffusion、GAN、Flow、Transformer等）有深入理解，有大规模模型训练经验，熟悉相关评测方法和基准测试；
4. 表征学习：熟悉多模态表征学习方法，能够从视频、图像、文本等数据中提取有效的特征表示，具备时序建模和动态预测经验；
5. 机器人技术：了解机器人端到端操作模型（如ACT、Diffusion Policy、OpenVLA、RT-2、pi0等）及视觉-语言-导航大模型的前沿进展；
6. 强化学习：具备机器人强化学习技术经验，有真实环境下的实施和优化经验，熟悉仿真到现实的迁移学习；
7. 分布式训练：具备大规模分布式训练经验，能够处理海量多模态数据和大型模型，熟悉模型并行和数据并行技术；
8. 学术背景：在ICML、NeurIPS、ICLR、ICCV、CVPR、CoRL等会议发表论文，或在ACM等程序设计竞赛中获奖者优先考虑；
9. 个人素质：具有强烈的技术热情、创新思维和持续学习能力，能够独立思考和解决复杂技术问题。
缺一位多模态算法工程师
💰100-150W
🌎base上海
欢迎自荐OR推荐，推荐🧧2-4W
岗位职责：
1. 模型研发与微调： 负责视频创作领域大模型的 SFT（指令微调）工作，构建高质量的数据集，提升模型对用户意图的理解及剪辑动作预测的准确性。
2. 强化学习对齐： 引入强化学习（如 PPO、DPO 或针对序列决策的 RL 算法），基于美学评分、用户留存或专家反馈，优化剪辑序列的合理性与艺术性，实现模型与专业剪辑逻辑的对齐。
3. 多模态信号重构： 构造面向音视频理解的多模态训练数据表征，将非结构化的视频/音频流转化为模型可学习的行为信号。
4. 前沿技术探索： 跟踪多模态大模型（VLM）、视频生成、等领域的前沿进展，将 Sora/Kling 等生成式能力与非线性编辑（NLE）逻辑相结合。
5. 架构与性能优化： 主导模型架构的演进，解决超长视频序列建模、多模态对齐及推理延迟问题，确保算法在实际编辑器产品中的落地效果。
任职要求：
1. 技术功底： 计算机、人工智能相关专业硕士及以上学历。扎实的机器学习/深度学习基础，精通 PyTorch 或 JAX 框架。
2. 大模型经验：
- 深入理解 Transformer 架构，有大规模参数模型 SFT（全量或 LoRA/QLoRA） 的实战经验。
- 熟悉 RL（强化学习） 基本原理，有 DPO、PPO 或相关对齐算法落地经验者优先。
3. 多模态能力： 熟悉视频理解、音视频对齐或多模态表征学习，对“视频-语言-动作” (VLA) 模型有思考。
4. 聪明与高潜： 具备极强的逻辑思考能力，能从第一性原理出发解决问题；学习速度快，能迅速切入音视频剪辑这一细分业务领域。
加分项：
- 跨界思维： 有过视频理解（Temporal Modeling）与生成（Diffusion/Sora-like）结合的经验。
- 0→1 的破局力： 在数据匮乏或非标准场景下，有通过合成数据（Synthetic Data）或弱监督学习解决问题的成功案例。
- 产品直觉： 自己是剪辑软件（PR/Final Cut/剪映）的高阶玩家，或对内容创作生态有深刻理解。
- 学术/竞技光环： 在顶级会议（CVPR/ICLR/NeurIPS）有高质量产出，或在相关领域算法竞赛中取得过顶尖成绩。
- 行业热情： 是音视频产品（抖音、B站、YouTube等）的热衷用户。如果你本身就是剪辑爱好者、Vlogger 或对影视后期技术有浓厚兴趣，将是极大的加分项。
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1、首席科学家
2、硬件负责人
3、产品负责人
4、VLA算法leader
5、机器人运动控制算法 Leader
6、世界模型leader
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7、全栈开发负责人，base上海，5年以上全栈开发经验，熟练掌握至少1套前后端技术栈，80-120w
