北京智谱华章科技股份有限公司

职位描述 【团队介绍】 GLM 团队是国内最早从事大模型预训练的团队之一，在 2022 年就完成了千亿模型 GLM-130B 的预训练；
GLM-4 在文本上的通用能力已经达到了国际第一梯队的水准；
25年7月发布的GLM-
4、5 首次在单个模型中实现将推理、编码和智能体能力原生融合，以满足智能体应用的复杂需求，取得了全球模型第三、国产模型第一，开源模型第一的成绩。
团队具有充沛的计算资源，可以支持预训练方面的探索。
【职位描述】
1、 负责预训练数据的构建，包括领域分类、质量筛选、配比调整等；
2、 负责语言模型结构探索，包括高效的attention结构、降低部署成本的moe架构等；
3、 负责新的预训练scaling范式探索，包括预训练与RL的结合、可扩展的预训练数据合成方法等。
职位要求 【职位要求】
1、 2026届毕业，自然语言处理、机器学习、人工智能、软件工程等相关专业，硕士及以上学历；
2、 较强的算法开发能力，熟悉常用的机器学习、深度学习算法；
3、 熟练使用Pytorch、Huggingface、Megatron等框架；
4、 对Transformer的架构有较为深入的理解，了解Transformer的各种变体，有相关的研究经验者优先；
5、 具备优秀的代码能力和基础算法功底，有较为丰富的工程经验，有大规模训练经验或大规模数据处理经验。
加分项：
1、 在ACL，NeurIPS，ICLR，EMNLP，ICML等顶级会议或期刊上发表过论文者优先；
2、 熟悉并行训练框架，有多机多卡训练经验者优先；
熟悉大模型预训练 / SFT / RL 者优先。

一、工作职责 1、根据模型特点和不同业务场景，设计和优化提示词（Prompt），确保模型能够精准理解需求并生成符合预期的回答或输出。 2、分析和评估模型输出结果，持续优化提示词，提升模型的整体效果和响应精准度。 3、系统性的掌握Prompt工程的相关技术，具备设计和搭建工作流的能力，熟悉agent应用，能够根据用户场景完成提示词的设计、评测、优化及数据反馈等任务。 4、参与客户大模型技术选型评估、产品方案设计等工作，确保解决方案的质量和性能。 二、任职要求 1、本科及以上学历，计算机科学、数学、统计学、人工智能等相关专业优先。 2、熟悉至少一种编程语言（如Python、C语言等），了解主流的深度学习框架（如Pytorch、Tensorflow）。 3、熟练使用Dify、Langchain、Coze等agent平台。 4、熟悉机器学习、深度学习基本概念与原理，对自然语言处理（NLP）技术兴趣浓厚，有 NLP 项目实践经历者优先。 5、具有优秀的语言表达能力，能够精准地编写和调整提示词，有实际 Prompt 编写经验者优先。 6、重点：需要多段且比较复杂的prompt经历，会代码. 7、重点：能够承担至少4个月的实习期 三、加分项 1、熟悉Python、Jupyter Notebook等开发环境，能够进行简单的模型调试和数据处理。 2、有一定的机器学习和自然语言处理基础，理解常见的模型架构（如Transformer、GPT、BERT等）的工作原理。 3、有参与过与提示词、对话系统或生成式任务相关的项目经验。 4、能够阅读和理解英文的技术文献和研究论文。

职位描述： 1、协助项目经理完成交付项目从项目启动到项目验收收尾完整的项目全生命周期的管控，达成项目交付目标； 2、协助项目经理推动项目管理关键流程落实，并从项目管理的观点和角度对团队内部流程进行优化和推进，提升团队整体效率； 3、协助项目经理进行项目风险控制，能够及时发现跟踪解决影响项目进度相关问题，积极推动与解决； 4、协助项目经理总结并沉淀项目实战经验和知识文档，赋能项目和团队，提升整体效率； 5、协助项目经理整理项目交付文档，项目内外部周报，工时文档等文档。 职位要求 - 教育背景：本科及以上学历，项目管理、工程管理、工商管理等相关专业优先。 - 知识技能：了解项目管理的基本流程和方法，如项目启动、规划、执行、监控和收尾等阶段的工作内容；熟练使用Office办公软件，如Word、Excel、PowerPoint等。 - 沟通能力：具备良好的沟通能力，能够与团队成员、上级领导和其他部门进行有效的沟通和协调，及时汇报项目进展情况和问题。 - 学习能力：具有较强的学习能力和适应能力，能够快速掌握新知识和技能，适应项目管理工作的复杂性和变化性。 - 责任心：工作认真负责，有较强的责任心，能够承担工作压力，确保项目任务按时完成。 加分项 - 项目经验：有过参与实际项目管理的经验，无论是学校的课程项目还是实习期间的项目，熟悉项目管理的实际操作流程。 - 数据分析能力：能够运用数据分析工具和方法，对项目数据进行收集、整理和分析，为项目决策提供数据支持。

职位描述： 部门介绍： 我们团队专注于将GLM系列大型模型推向商业市场，服务于中央企业、国有企业、金融机构、能源行业及安全领域等高端企业客户。我们致力于帮助这些客户迅速搭建起新一代人工智能的平台架构，培育技术力量，并实现场景化的应用部署。 依托于我们构建的企业级原生大模型应用开发平台，我们为用户提供了一系列专业化的产品与服务，覆盖音视频智能分析、多源异构知识整合管理、项目全生命周期研发支持、零代码的大模型应用快速开发，以及客户关键业务流程的智能化应用等多个领域。我们的目标是通过提升企业的运营效率，推动客户智能化转型，从而为企业带来更加深远的价值增长。 1、参与大模型的研究和应用，包括但不限于LLM、SFT、Agent/MultiAgent、 Tool Learning、RAG、RLHF等技术探索，研究前沿模型训练和优化方法，开发国际顶尖级大模型； 2、根据业务场景需求设计微调方案、适配算法和调优工程方案； 3、参与智谱AI的行业大模型语料知识库建设和训练语料优化，知识图谱、知识FAQ、知识增强大模型等基础算法方向； 4、研究和跟踪前沿技术发展，探索AI在助力数字民生服务普惠和智能化方面的新方法和新范式，推动相关领域技术创新。 职位要求： 1. 在读本科及以上学历，计算机、人工智能、自然语言处理等相关专业: 2.熟悉大模型的基础原理，有数据、模型结构以及微调方面的理论基础，有经验更佳；对NL2SOL、RAG、SFT有一定的算法实践基础； 3. 认真负责、热爱学习和探索；熟练使用办公类软件（Office、Xmind等）； 4. 对大模型有兴趣、可长期业务陪伴、有Python编程能力优先；有顶会论文 (ACL、NeurIPS、ICLR、EMNLP等)成果或者算法比赛 (kaggle、天池等)优异成绩者优先。

【岗位职责】 参与大模型相关数据处理工作，包括数据清洗、标注规则制定、数据集构建，支撑模型微调数据需求； 基于 PyTorch/TensorFlow 等框架，协助完成大模型微调实验，包括参数调优、效果验证，并记录实验结果； 运用 Java 或 Python 完成模型相关工程开发，如模型部署接口开发、数据处理工具开发，确保代码规范可维护； 参与算法方案讨论与优化，结合业务场景分析模型性能瓶颈，协助提出算法改进建议，如模型压缩、推理加速等； 熟悉LangGraph等Agent开源开发框架，参与负责Agent开发和算法调优、RL训练。 【任职要求】 在读本科及以上学历，计算机、电子信息、数学、人工智能等相关专业； 熟练掌握 Python 编程语言，具备使用 Python 进行数据分析（如 Pandas、NumPy）、模型开发（如 PyTorch/TensorFlow）的能力； 掌握 Java 基础语法及后端开发常识，能独立完成简单接口开发或工具类编写； 理解机器学习、深度学习基础算法原理，熟悉 CNN、Transformer 等经典网络结构，了解大模型（如 LLaMA、ChatGLM）相关技术优先； 有模型微调实践经验（如大语言模型 SFT、RLHF，或计算机视觉模型微调），能独立设计并执行微调实验者优先； 具备良好的逻辑思维能力、问题解决能力，能快速理解业务需求，有较强的学习能力和团队协作意识； 对大模型技术有浓厚兴趣，愿意投入时间探索前沿算法与工程实践。 每周最少实习4天，实习5天者优先。实习时间4个月以上者优先。（26届及以后毕业生优先）

【岗位职责】 1. 负责执行Mac的GUI（用户图形界面）数据采集任务，首先构造优质指令； 2. 然后利用公司自主研发的内部数据采集平台，对GUI操作进行复现，实现对用户行为模式的精准捕捉； 3. 根据需求变化及时调整采集策略，按时完成定量的优质数据采集。 【岗位要求】 1. 专业不限，本科或硕士在读(非毕业年级优先)，英语专业和计算机专业优先，有充足的实习时间 2. 具备良好的逻辑思维和问题解决能力，能快速适应新环境； 3. 能保证每周工作日至少工作4天，实习期不少于3个月。 4.有耐心和责任心，有足够的自驱力，能够尽最大努力完成工作

岗位描述 1. 参与 MaaS 平台后端功能开发：参与智谱 AI 的 MaaS 平台中与 Java 相关的后端功能模块构建，运用分布式技术栈，实现高可用、高性能的服务接口，支撑平台的各类业务场景，如智能体平台和服务调用、模型推理服务等。 2. 优化现有系统性能：对现有的 Java 后端系统进行性能调优，包括但不限于代码优化、数据库查询优化、分布式系统参数调整等，以提升系统整体响应速度和吞吐量，确保在高并发场景下系统的稳定运行。 3. 与多团队协同推进项目：与产品团队紧密合作，深入理解业务需求，将其转化为切实可行的技术方案；与前端团队协作，保障前后端数据交互的流畅性与安全性；与算法团队对接，实现 AI 大模型相关功能在后端的高效集成与调用。 4. 参与系统架构设计：在资深工程师的指导下，参与 Java 后端系统架构的设计与规划，学习并应用分布式架构理念，如微服务架构，提升系统的可扩展性和可维护性，为平台的持续发展奠定坚实基础。 5. 保障系统稳定性与可靠性：负责线上 Java 服务的日常监控与维护，及时发现并解决生产环境中的各类问题，通过完善的日志记录和监控指标体系，快速定位故障根源，确保系统的 7*24 小时稳定运行。 任职要求 1. 教育背景：2026 届应届本科或硕士毕业生，计算机科学与技术、软件工程、信息与计算科学等计算机相关专业优先，专业基础知识扎实，在校期间成绩优异。 2. 技术技能： - 熟练掌握 Java 编程语言，计算机数据结构和算法、网络工程等，熟悉常用的 Java 开发框架，如 Spring Boot、Spring Cloud 等。如果对框架的原理和机制有深入理解，能够运用框架快速搭建稳定的后端服务为加分项。 - 熟悉 Java 相关的分布式技术栈，包括但不限于 Dubbo、Zookeeper、Redis 等，了解分布式系统的基本概念和常见问题。具备一定的分布式系统开发和调试经验为加分项。 - 掌握关系型数据库（如 MySQL）的基本操作和 SQL 语言，能够进行数据库设计、优化和复杂查询编写。如果熟悉非关系型数据库（如 MongoDB等）为加分项。 - 了解常用的开发工具，如 IDEA、Maven、Git 等，具备良好的代码编写规范和版本控制意识。 3. 对 AI 大模型有热情：对人工智能大模型技术充满浓厚兴趣，主动关注行业动态和前沿技术发展，了解大模型的基本原理和应用场景，有将 Java 技术与 AI 大模型相结合的强烈意愿，可为加分项。 4. 学习能力与潜力：具备极强的学习能力和快速适应能力，能够在短时间内掌握新知识、新技术，并应用于实际工作中。在面对复杂问题时，展现出良好的分析和解决问题的能力，善于思考和总结经验。 5. 项目经验（加分项）：有过 AI 应用开发项目或者实习经验者优先，如参与过基于大模型的智能客服、文本生成、图像识别等应用的后端开发；或有在 AI 行业的实习经历，参与过相关项目的需求分析、设计与开发过程，熟悉 AI 项目的开发流程和技术要点。

一、工作职责 根据模型特点和不同业务场景，设计和优化提示词（Prompt），确保模型能够精准理解需求并生成符合预期的回答或输出。 搭建针对性的业务场景评测体系，明确不同场景任务的核心指标，针对不同业务场景与模型应用方向，制定评测标准和流程。 熟悉提示词工程（Prompt Engineering），深入研究业务场景，设计、优化和测试提示词。 评测模型结果，整理和分析测试数据，为模型后续的迭代方向提供参考依据。 二、任职要求 本科及以上学历，计算机科学、数学、统计学等相关专业优先。 熟悉至少一种编程语言（如Python、C语言等）。 熟练使用Dify、Langchain、Coze等agent平台。 具有优秀的语言表达能力，能够精准地编写和调整提示词，有实际 Prompt 编写经验者优先。 具备基本的数据分析能力，熟悉数据清洗、统计分析等常用分析方法。 能够快速学习和应用提示词设计技巧和策略，具备较强的模型输出分析能力。 三、加分项 熟悉Python、Jupyter Notebook等开发环境，能够进行简单的数据清洗、处理和标注。 有参与过与提示词、对话系统或生成式任务相关的项目经验。

我们团队专注于将GLM系列大型模型推向商业市场，服务于中央企业、国有企业、金融机构、能源行业及安全领域等高端企业客户。我们致力于帮助这些客户迅速搭建起新一代人工智能的平台架构，培育技术力量，并实现场景化的应用部署。 依托于我们构建的企业级原生大模型应用开发平台，我们为用户提供了一系列专业化的产品与服务，覆盖音视频智能分析、多源异构知识整合管理、项目全生命周期研发支持、零代码的大模型应用快速开发，以及客户关键业务流程的智能化应用等多个领域。我们的目标是通过提升企业的运营效率，推动客户智能化转型，从而为企业带来更加深远的价值增长。 【希望你可以承担以下工作】 1、参与垂直行业大模型智能体应用的开发与探索； 2、推动产品架构和核心技术改进和优化，解决工程技术难题； 3、关注大模型前沿技术，跟进业内最新研究进展和应用趋势，提出创新思路和方向，并落地。 【我们需要这样的你】 1、计算机，人工智能等相关专业，26届应届毕业生；； 2、具备熟练的Python/Go语言编程能力和良好的编程习惯和代码管理能力； 3、对LLM、Agent相关技术以及大模型的部署流程有基本的了解和认识，熟悉大模型应用开发框架（如LangGraph，Agno等）尤佳； 4、能够独立负责模块级别的服务开发，完成复杂组件的技术设计和实现； 5、熟练掌握常用的数据库，缓存，消息队列等，了解具体使用场景和性能区别、优缺点； 6、熟悉大模型应用开发框架，包括但不限于LangGraph，Agno等，有实际应用开发和项目落地经验者优先；热爱技术，主动负责，乐于直面挑战；能够保持开放、持续学习，善于发现问题，具备良好的团队合作精神。

【职位描述】 1. 参与训练框架研发与优化​：协助团队进行大规模分布式训练框架的设计、实现与维护，支持复杂AI模型（如大语言模型、多模态模型）的高效训练。 2. 性能调优与效率提升​：在导师指导下，优化训练过程中的内存管理、计算资源调度和分布式通信效率，提升训练速度和资源利用率。 3. 集成与适配先进技术​：学习并应用业界前沿的训练加速技术（offload、动态分布式并行/流水线排布），确保框架的先进性和竞争力。 4. 支持算法研发与交付​：与算法工程师紧密配合，提高训练效率，降低研发成本，提升交付能力。 【职位要求】 1. 基础技能​： - 熟练掌握 Python 和 C++ 编程语言，具备扎实的数据结构、算法和操作系统基础。 - 熟悉至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow），了解其基本实现原理和机制。 - 了解GPU编程​（如 CUDA）或并行计算，有相关的课程项目或实验经验。 2. 专业知识​： - 对 Transformer 架构及主流大模型（如GPT、Llama等）的训练特性有基本理解。 - 了解分布式训练的基本原理（如数据并行、模型并行、流水并行）和常见挑战。 3. 加分之项（满足以下任一即可）​​： - 有分布式训练框架​（如 DeepSpeed、Megatron-LM、PyTorch Lightning、FSDP等）的使用或初步研究经验。 - 了解大模型训练相关的优化技术，如混合精度训练、梯度 checkpoint、LoRA微调、量化感知训练等。 - 在相关领域的顶会或开源项目中有贡献或论文者优先。

岗位职责： 1. 参与2D/3D数字人核心算法的研发与优化，包括但不限于口型/表情/动作驱动、图像/视频生成、语音驱动表情/唇形、文本驱动的数字人行为生成等。 2. 协助进行数字人相关数据的处理、分析与模型训练，包括数据集构建、清洗、标注及特征工程。 3. 参与数字人算法的测试、验证与效果评估，协助解决实际应用中的技术问题，提升数字人的真实感、交互性和表现力。 4. 跟踪国内外数字人、多模态学习等领域的最新研究进展，参与技术调研和文献复现，为算法创新提供支持。 任职要求： 1. 硕士及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能、电子工程、自动化等相关专业。 2. 具备扎实的编程基础，熟练掌握Python，熟悉至少一种深度学习框架（如PyTorch, TensorFlow等）。 3. 熟悉数字人相关领域知识，包括但不限于：2D/3D数字人口型/表情/动作驱动、图像/视频生成、语音合成与识别、自然语言处理、多模态融合等至少一个或多个方向。 4. 有数字人、计算机视觉、多模态学习等相关项目经验或论文发表者优先。 5. 具备良好的数学基础，熟悉线性代数、概率论、数值优化等。 6. 具备良好的文献阅读能力和快速学习能力，对新技术有浓厚兴趣，有较强的独立思考和解决问题的能力。 7. 良好的沟通表达能力和团队协作精神。

岗位职责： 1.根据标注规则,对AI的文本类数据进行判断或修改。包括但不限于指令评估/构造、回复评估/修改等方向,确保标注的准确性和可靠性; 2.对数据标注的结果进行审核,确保数据质量; 3.与其他相关部门保持良好沟通,为项目提供相关支持。 任职要求： 1、统招本科及以上学历,专业、经验不限; 2、熟悉markdown语法、对json有初步了解；对AI大模型等前沿技术有兴趣，了解模型基本原理者优先 3、细致、有很强的耐心,能接受大量的文字阅读; 4、敢于挑战难题,理解和学习能力强,能够快速吸收掌握新知识和适应变化; 5、对文本语义敏感，能快速识别文本逻辑漏洞； 6、远程工作:每周的工作日至少工作4天,最好连续实习3个月,每天保证8小时工作时间(时间不充裕的同学慎重考虑哦)。

岗位职责： 1.根据标注规则，对训练AI视觉类方向的数据进行相应操作，获得有益于模型能力增长的数据； 2.对数据标注的结果进行审核，确保交付数据的质量； 3.与其他相关部门保持良好沟通，为项目提供相关支持。 任职要求： 1.统招本科及以上学历，专业、经验不限； 2.熟悉markdown语法、latex公式，对json有初步了解；对Al大模型等前沿技术有兴趣，了解模型基本原理者优先； 3.细致、有很强的耐心，能接受大量的文字阅读； 4.敢于挑战难题，理解和学习能力强，能够快速吸收掌握新知识和适应变化； 5.对文本语义敏感，能快速识别文本逻辑漏洞； 6.有良好的抗压能力和沟通能力，与同组人员协作沟通顺畅； 7.现场工作：每周的工作日能正常工作5天的优先考虑，保证连续实习3个月，每天打卡9小时（包含午休时间1小时） 注：时间不充裕的同学请慎重考虑。

岗位职责： 1、根据标注规则，对AI的文本对话结果进行判断或修改。（依据个人能力范畴）包括但不限于解决图像视频类、网页操作类、逻辑类、代码类、学科类等问题，确保标注的准确性和可靠性； 2、对数据标注的结果进行审核，确保数据质量； 3、与其他相关部门保持良好沟通，为项目提供相关支持。 任职要求： 1、统招本科及以上学历，专业、经验不限； 2、对AI大模型等前沿技术有兴趣了解； 3、细致、有很强的耐心，能接受大量的文字阅读； 4、敢于挑战难题，理解和学习能力强，能够快速吸收掌握新知识和适应变化； 4、远程工作：每周的工作日至少工作4天，最好连续实习3个月，每天保证8小时工作时间(时间不充裕的同学慎重考虑哦)。 【额外奖励】 根据完成任务的数量和质量设置奖金激励算进日薪

职位描述 1. 大模型训练与优化： - 参与大规模语言模型（LLM）的预训练、微调、对齐（Alignment）及性能优化（如SFT、DPO、RLHF等）。 2. 应用场景落地： - 结合业务需求（如对话系统、内容生成、ChatBI、Agent），熟练运用不同训练方法解决实际问题， 有实际项目经验者优先。 3. 前沿技术研究： - 跟踪大模型领域最新论文（如Transformer架构改进、多模态融合、Agent技术等），复现并验证创新点。 4. 经验总结： - 协助撰写技术文档、报告 职位要求 必需项： 1. 技术基础： - 熟悉Python和主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）。 - 掌握NLP基础知识（如Transformer/BERT/GPT等模型原理）。 2. 经验要求： - 有NLP相关项目经验。 3. 学习能力： - 对大模型技术有强烈兴趣，能快速复现论文、解决实际问题。 4. 沟通能力： - 逻辑清晰，表达流畅，可将项目讲清楚。 加分项： - 发表过顶会论文（ACL/EMNLP/NeurIPS等）或开源项目贡献者。 - 熟悉分布式训练（Deepspeed/FSDP）、LoRA/P-Tuning等参数高效微调方法。 - 具备多模态（文本-图像-视频）或Agent（AutoGPT/ReAct）相关经验。

岗位描述： 1. 参与MaaS开放平台后端服务开发，基于Java分布式技术栈实现API网关、服务注册与发现、权限管理等核心模块 2. 协助优化大模型调用链路的稳定性与性能，参与高并发场景下的服务扩容与限流策略实现 3. 配合团队完成AI能力封装与开放工作，将大模型能力转化为易用的开发者接口 4. 参与平台监控体系建设，协助开发日志采集、指标分析相关工具，保障服务可用性 5. 协助整理技术文档，参与代码评审，在实践中提升工程化能力 任职要求： 1. 计算机、软件工程、人工智能、通信工程、网络工程等相关专业在读本科生或研究生，专业成绩优异，985/211高校优先 2. 熟悉Java编程语言、数据结构和算法、网络工程、计算机组成原理等基础知识。掌握Spring Boot、Spring Cloud等主流开发框架，了解框架底层原理优先 3. 了解分布式系统基础知识，接触过Dubbo、Kafka、Redis、Elasticsearch等中间件者优先 4. 对AI大模型技术有浓厚兴趣，了解大模型基本原理及应用场景，关注行业动态，能否参与大模型前言技术和方向的一些调研 5. 具备良好的学习能力和问题解决能力，能快速掌握新技术并应用于实践 6. 有AI应用开发项目经验（如基于大模型的工具开发、智能接口集成等）或AI行业实习经历者优先 7. 有良好的 API 接口文档的整理和输出能力，能够参与到开源 sdk 和模型客户端生态的建设中 8. 具备良好的沟通能力和团队协作精神，能积极参与需求讨论与技术方案设计

岗位描述 1. 参与 MaaS 平台后端功能开发：参与智谱 AI 的 MaaS 平台中与 Java 相关的后端功能模块构建，运用分布式技术栈，实现高可用、高性能的服务接口，支撑平台的各类业务场景，如智能体平台和服务调用、模型推理服务等。 2. 优化现有系统性能：对现有的 Java 后端系统进行性能调优，包括但不限于代码优化、数据库查询优化、分布式系统参数调整等，以提升系统整体响应速度和吞吐量，确保在高并发场景下系统的稳定运行。 3. 与多团队协同推进项目：与产品团队紧密合作，深入理解业务需求，将其转化为切实可行的技术方案；与前端团队协作，保障前后端数据交互的流畅性与安全性；与算法团队对接，实现 AI 大模型相关功能在后端的高效集成与调用。 4. 参与系统架构设计：在资深工程师的指导下，参与 Java 后端系统架构的设计与规划，学习并应用分布式架构理念，如微服务架构，提升系统的可扩展性和可维护性，为平台的持续发展奠定坚实基础。 5. 保障系统稳定性与可靠性：负责线上 Java 服务的日常监控与维护，及时发现并解决生产环境中的各类问题，通过完善的日志记录和监控指标体系，快速定位故障根源，确保系统的 7*24 小时稳定运行。 任职要求 1. 教育背景：2026 届应届本科或硕士毕业生，毕业于 *** 高校优先，计算机科学与技术、软件工程、信息与计算科学等计算机相关专业优先，专业基础知识扎实，在校期间成绩优异。 2. 技术技能： - 熟练掌握 Java 编程语言，计算机数据结构和算法、网络工程等，熟悉常用的 Java 开发框架，如 Spring Boot、Spring Cloud 等。如果对框架的原理和机制有深入理解，能够运用框架快速搭建稳定的后端服务为加分项。 - 熟悉 Java 相关的分布式技术栈，包括但不限于 Dubbo、Zookeeper、Redis 等，了解分布式系统的基本概念和常见问题。具备一定的分布式系统开发和调试经验为加分项。 - 掌握关系型数据库（如 MySQL）的基本操作和 SQL 语言，能够进行数据库设计、优化和复杂查询编写。如果熟悉非关系型数据库（如 MongoDB等）为加分项。 - 了解常用的开发工具，如 IDEA、Maven、Git 等，具备良好的代码编写规范和版本控制意识。 3. 对 AI 大模型有热情：对人工智能大模型技术充满浓厚兴趣，主动关注行业动态和前沿技术发展，了解大模型的基本原理和应用场景，有将 Java 技术与 AI 大模型相结合的强烈意愿，可为加分项。 4. 学习能力与潜力：具备极强的学习能力和快速适应能力，能够在短时间内掌握新知识、新技术，并应用于实际工作中。在面对复杂问题时，展现出良好的分析和解决问题的能力，善于思考和总结经验。 5. 项目经验（加分项）：有过 AI 应用开发项目或者实习经验者优先，如参与过基于大模型的智能客服、文本生成、图像识别等应用的后端开发；或有在 AI 行业的实习经历，参与过相关项目的需求分析、设计与开发过程，熟悉 AI 项目的开发流程和技术要点。 岗位优势 1. 具竞争力的薪酬福利：优厚的薪资待遇，完善的五险一金、带薪年假、年终奖金、节日福利等，让你在智谱 AI 安心工作，无后顾之忧。 2. 前沿技术实践机会：深度参与智谱 AI 的核心项目，接触并应用最前沿的 AI 大模型技术和分布式开发技术，快速提升个人技术能力，在行业内建立领先优势。 3. 专业导师指导：入职后将为你配备资深的技术导师，导师将在工作中给予你全方位的指导和支持，帮助你迅速融入团队，解决工作中遇到的技术难题，助力你快速成长为行业专家。 4. 广阔的职业发展空间：公司业务处于高速发展阶段，为员工提供了丰富的晋升渠道和多元化的职业发展路径。无论是技术专家路线还是管理路线，只要你有能力、有热情，都能在智谱 AI 找到适合自己的发展方向。 5. 浓厚的技术氛围：与来自国内外顶尖高校和企业的优秀工程师、科学家共同工作，参与各类技术分享、研讨会和内部培训，在浓厚的技术氛围中不断提升自己，拓展技术视野。

职位描述： 1、负责大模型的研究和应用，包括但不限于LLM、SFT、Agent/MultiAgent、 Tool Learning、RAG、RLHF等技术探索，研究前沿模型训练和优化方法，开发国际顶尖级大模型； 2、根据业务场景需求设计微调方案、适配算法和调优工程方案； 3、参与智谱AI的行业大模型语料知识库建设和训练语料优化，知识图谱、知识FAQ、知识增强大模型等基础算法方向； 4、研究和跟踪前沿技术发展，探索AI在助力数字民生服务普惠和智能化方面的新方法和新范式，推动相关领域技术创新。 职位要求： 1、计算机科学、人工智能、自然语言处理或相关专业领域； 2、具有大模型应用经验，丰富的深度学习经验，熟悉常见的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）； 4、在预训练语言模型（如LLAMMA，GPT等）的设计、训练和优化方面有实际项目经验者优先； 5、出色的问题解决能力和创新能力，能够解决复杂的技术挑战； 6、良好的团队合作和沟通能力，能够与跨职能团队合作，推动项目进展； 7、良好的英文读写能力，能够阅读和理解相关的研究论文和文档； 8、发表过相关领域的学术论文或专利者优先。

【职位亮点】
1. 与全球顶级开源项目（如Transformers、vLLM、SGLang）并肩贡献，你的代码将影响千万开发者
2. 深度参与GLM系列开源模型的生态建设与技术落地，推动前沿模型走进真实场景
3. 在开源社区代表公司发声，参与技术布道、代码共建，加强公司技术影响力
4. 与算法、产品、宣发等多团队紧密协作，跨越技术到影响力的全链条

【岗位职责】
1. 主导并参与 transformers、vLLM、SGLang 等核心开源项目的代码贡献与生态建设，包括但不限于提交关键 Pull Request、参与新版本模型功能开发、复现与修复重要 Issue，推动 GLM 系列模型在这些框架中的高效支持与性能优化。
2. 协同算法团队、模型提供方及海内外社区，系统化梳理与完善开源技术文档，解决模型部署与推理中的工程及算法难题，通过技术分享、社区互动持续提升公司在开源领域的影响力与领导力。

【岗位要求】
1. 具备优秀的工程实现能力，熟练掌握 Python，熟悉 GitHub / Hugging Face 等开源协作平台及相关工具链，代码风格清晰，具备良好的系统设计和调试能力。
2. 深入理解 SGLang、vLLM、Transformers 等框架的源码设计与实现机制，请在简历中附上您在这些或相关开源项目中具有代表性的 Pull Request 链接（如模型实现、算子优化、性能提升等）。
3. 熟悉 GLM 系列开源模型（如 GLM-4.7、GLM-4.6V）的架构细节，掌握 MLA、DSA、MTP 等关键技术的原理与应用，具备独立实现及优化模型推理 pipeline 的能力。