公司简介：
作为全球领先的人工智能平台公司，商汤科技SenseTime为中国科技部指定的国家新一代人工智能“智能视觉”开放创新平台（其它四个国家AI平台分别为阿里巴巴、百度、腾讯、科大讯飞）。同时，商汤科技也是“全球最具价值的AI创新企业”，公司总融资额超过16亿美元，估值超过45亿美元。商汤科技以“坚持原创，让AI引领人类进步”为使命。公司建立了全球顶级、自主研发的深度学习平台和超算中心，并且研发了一系列AI技术，包括：人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。因此，商汤成为中国最大的AI算法提供商。商汤科技的市场占有率居多个垂直领域首位，涵盖智慧城市、智能手机、互动娱乐及广告、汽车、金融、零售、教育、地产等多个行业。目前，商汤科技已与国内外700多家世界知名的公司和机构建立合作，包括美国麻省理工学院、高通、英伟达、本田、阿里巴巴、苏宁、中国移动、银联、万达、华为、小米、OPPO、vivo、微博等。商汤科技现已在香港、北京、深圳、上海、成都、杭州、京都、东京和新加坡成立分部。在招职位如下：
视频理解大模型业务研发
工作城市：北京
薪资：9k-12k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：实习
岗位描述：
薪资：9k-12k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：实习
岗位描述：
岗位职责：
- 负责多模态大模型、视频理解大模型的研发与业务落地
- 非研究岗位，组内有时会有论文机会，但不确定，以发论文为目标的同学请提前沟通。
任职要求：
- 较强的代码能力：能独立快速开发中小型项目（1000行左右Python），能够根据需求修改中大型开源框架（例如vllm、transformers）等，能在程序出错时系统性排查问题。不排斥用AI编程，但希望你可以驾驭AI编程。
- 深度学习基础扎实，熟练使用PyTorch
- 熟悉主流开源多模态大模型，例如Qwen-VL/Omni等，了解其模型结构、训练方法等
- 熟练应用大模型：具体技能包括但不限于熟练应用Prompt Engineering，部署推理，面向垂类任务微调，要求有相关经验，使用过对应的框架，或成规模处理过训练数据
- 参与过视频相关的项目的优先，使用过一些基础的视频处理工具，例如ffmpeg
- 能够实习3个月以上，最好6个月，要求线下实习（地点北京），导师同意，能保证出勤时间
其他：
- 沟通请根据个人实习目标和任职要求进行自我介绍，海投不回
- 面试会考察实际业务代码，请准备一个生产环境（例如平时科研使用的环境，最好有GPU，可以跑pytorch、一些简单的模型）
- 负责多模态大模型、视频理解大模型的研发与业务落地
- 非研究岗位，组内有时会有论文机会，但不确定，以发论文为目标的同学请提前沟通。
任职要求：
- 较强的代码能力：能独立快速开发中小型项目（1000行左右Python），能够根据需求修改中大型开源框架（例如vllm、transformers）等，能在程序出错时系统性排查问题。不排斥用AI编程，但希望你可以驾驭AI编程。
- 深度学习基础扎实，熟练使用PyTorch
- 熟悉主流开源多模态大模型，例如Qwen-VL/Omni等，了解其模型结构、训练方法等
- 熟练应用大模型：具体技能包括但不限于熟练应用Prompt Engineering，部署推理，面向垂类任务微调，要求有相关经验，使用过对应的框架，或成规模处理过训练数据
- 参与过视频相关的项目的优先，使用过一些基础的视频处理工具，例如ffmpeg
- 能够实习3个月以上，最好6个月，要求线下实习（地点北京），导师同意，能保证出勤时间
其他：
- 沟通请根据个人实习目标和任职要求进行自我介绍，海投不回
- 面试会考察实际业务代码，请准备一个生产环境（例如平时科研使用的环境，最好有GPU，可以跑pytorch、一些简单的模型）
世界模型见习研究员
工作城市：上海
薪资：7k-15k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：实习
岗位描述：
薪资：7k-15k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：实习
岗位描述：
岗位职责
1. 算法研究：协助团队开展世界模型、多模态大模型的基础研究与开发工作，参与文献调研、技术梳理，跟踪领域前沿动态，整理分析报告。辅助参与项目需求讨论、方案设计会议，提供基础技术思路支持。
2. 模型训练与优化协助：配合正式算法工程师搭建模型训练环境、调试参数配置，运用深度学习框架完成基础训练任务。参与模型性能评估，收集实验数据，协助分析模型表现，提出初步优化建议，助力研究成果落地。
3. 数据处理支撑：协助收集、整理多模态数据（文本、图像、语音等），参与数据标注、清洗、归一化及特征提取工作，助力构建高质量训练数据集。配合制定基础数据管理规范，保障数据的完整性与可访问性。
4. 创新实验辅助：协助探索世界模型中的多模态数据融合、场景适配等技术难点，参与小型验证性实验的设计与执行。记录实验过程与结果，协助总结实验结论，为团队技术创新提供基础支撑。
任职要求
1. 教育背景：计算机科学、人工智能、机器学习、数学等相关专业，本科及以上学历（硕士在读优先），具备扎实的线性代数、概率论、深度学习等基础理论知识。
2. 专业技能：了解至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），能独立完成基础代码编写与调试。对世界模型、多模态大模型（如GPT4V、Gemini）或大语言模型（Llama、Qwen）有一定了解，熟悉基本原理与训练流程者优先。
3. 能力素质：具备较强的学习能力与科研思维，对世界模型、多模态大模型领域充满热情，主动关注行业前沿动态。具备良好的团队协作意识与沟通能力，认真负责，能高效配合团队完成工作。
4. 加分项：有相关领域课程设计、科研项目、竞赛经历，或曾发表过相关方向论文、参与过模型训练实践者优先；熟悉数据处理工具、具备基础数据分析能力者优先。
实习收获
1. 深入接触世界模型与多模态大模型核心研发工作，跟随资深算法工程师学习前沿技术与实践经验；
2. 参与真实项目全流程，积累模型训练、数据处理、技术调研等实战经验，提升算法研发能力；
3. 获得清晰的职业成长指引，接触行业顶尖技术资源，为未来从事AI算法研发工作奠定坚实基础。
1. 算法研究：协助团队开展世界模型、多模态大模型的基础研究与开发工作，参与文献调研、技术梳理，跟踪领域前沿动态，整理分析报告。辅助参与项目需求讨论、方案设计会议，提供基础技术思路支持。
2. 模型训练与优化协助：配合正式算法工程师搭建模型训练环境、调试参数配置，运用深度学习框架完成基础训练任务。参与模型性能评估，收集实验数据，协助分析模型表现，提出初步优化建议，助力研究成果落地。
3. 数据处理支撑：协助收集、整理多模态数据（文本、图像、语音等），参与数据标注、清洗、归一化及特征提取工作，助力构建高质量训练数据集。配合制定基础数据管理规范，保障数据的完整性与可访问性。
4. 创新实验辅助：协助探索世界模型中的多模态数据融合、场景适配等技术难点，参与小型验证性实验的设计与执行。记录实验过程与结果，协助总结实验结论，为团队技术创新提供基础支撑。
任职要求
1. 教育背景：计算机科学、人工智能、机器学习、数学等相关专业，本科及以上学历（硕士在读优先），具备扎实的线性代数、概率论、深度学习等基础理论知识。
2. 专业技能：了解至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），能独立完成基础代码编写与调试。对世界模型、多模态大模型（如GPT4V、Gemini）或大语言模型（Llama、Qwen）有一定了解，熟悉基本原理与训练流程者优先。
3. 能力素质：具备较强的学习能力与科研思维，对世界模型、多模态大模型领域充满热情，主动关注行业前沿动态。具备良好的团队协作意识与沟通能力，认真负责，能高效配合团队完成工作。
4. 加分项：有相关领域课程设计、科研项目、竞赛经历，或曾发表过相关方向论文、参与过模型训练实践者优先；熟悉数据处理工具、具备基础数据分析能力者优先。
实习收获
1. 深入接触世界模型与多模态大模型核心研发工作，跟随资深算法工程师学习前沿技术与实践经验；
2. 参与真实项目全流程，积累模型训练、数据处理、技术调研等实战经验，提升算法研发能力；
3. 获得清晰的职业成长指引，接触行业顶尖技术资源，为未来从事AI算法研发工作奠定坚实基础。
世界模型工程师
工作城市：北京
薪资：30k-60k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
薪资：30k-60k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
岗位职责
1. 研发落地执行：深度参与世界模型及多模态大模型的工程化落地项目，协助资深工程师完成需求拆解、技术方案落地及工程文档撰写。负责核心模块的代码编写、单元测试与问题调试，参与代码评审，保障研发任务按计划交付，积累大模型工程化应用经验。
2. 模型工程化构建与优化：主导协助搭建高可用模型训练、推理架构及自动化流程，基于PyTorch/TensorFlow等框架完成模型部署前的训练、参数调优与性能压测。针对落地场景优化模型 latency、吞吐量及资源占用，推动研究成果转化为可上线的实用模型，确保模型在生产环境稳定运行。
3. 数据工程支撑：参与搭建多模态数据工程管线，协助完成数据采集、标注、清洗、归一化及特征工程的自动化落地。优化数据处理流程，提升数据迭代效率与训练稳定性，配合落实数据存储、备份、合规校验规范，保障落地场景下数据供应链的安全与高效。
4. 技术落地适配与迭代：跟踪世界模型工程化落地前沿技术（如模型轻量化、量化部署），结合业务场景整理适配方案。协助开展技术验证与灰度测试，收集线上运行数据，迭代优化模型及工程方案，解决落地过程中的兼容性、稳定性等工程难题。
任职要求
1. 教育背景：计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业，本科及以上学历（硕士优先），具备扎实的线性代数、概率论基础，懂工程化思维者优先。
2. 专业技能：熟练掌握至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），能独立完成模型搭建、训练、调试及基础部署。了解世界模型/多模态大模型工程化落地流程，熟悉模型量化、轻量化、推理加速等技术，有大模型落地相关项目、课程实践或实习经历者优先。
3. 能力素质：具备较强的工程实践与问题解决能力，注重代码质量与落地效率，能快速上手工程化工具。拥有良好的团队协作与跨部门沟通能力，责任心强，对大模型工程开发与落地有浓厚兴趣，具备快速学习新技术并落地的能力。
4. 加分项：有模型部署、自动化工程管线搭建经验；熟悉Docker、K8s等容器化工具；掌握Pandas、OpenCV等数据处理工具及数据分析方法；有线上项目落地或故障排查经验者优先。
1. 研发落地执行：深度参与世界模型及多模态大模型的工程化落地项目，协助资深工程师完成需求拆解、技术方案落地及工程文档撰写。负责核心模块的代码编写、单元测试与问题调试，参与代码评审，保障研发任务按计划交付，积累大模型工程化应用经验。
2. 模型工程化构建与优化：主导协助搭建高可用模型训练、推理架构及自动化流程，基于PyTorch/TensorFlow等框架完成模型部署前的训练、参数调优与性能压测。针对落地场景优化模型 latency、吞吐量及资源占用，推动研究成果转化为可上线的实用模型，确保模型在生产环境稳定运行。
3. 数据工程支撑：参与搭建多模态数据工程管线，协助完成数据采集、标注、清洗、归一化及特征工程的自动化落地。优化数据处理流程，提升数据迭代效率与训练稳定性，配合落实数据存储、备份、合规校验规范，保障落地场景下数据供应链的安全与高效。
4. 技术落地适配与迭代：跟踪世界模型工程化落地前沿技术（如模型轻量化、量化部署），结合业务场景整理适配方案。协助开展技术验证与灰度测试，收集线上运行数据，迭代优化模型及工程方案，解决落地过程中的兼容性、稳定性等工程难题。
任职要求
1. 教育背景：计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业，本科及以上学历（硕士优先），具备扎实的线性代数、概率论基础，懂工程化思维者优先。
2. 专业技能：熟练掌握至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），能独立完成模型搭建、训练、调试及基础部署。了解世界模型/多模态大模型工程化落地流程，熟悉模型量化、轻量化、推理加速等技术，有大模型落地相关项目、课程实践或实习经历者优先。
3. 能力素质：具备较强的工程实践与问题解决能力，注重代码质量与落地效率，能快速上手工程化工具。拥有良好的团队协作与跨部门沟通能力，责任心强，对大模型工程开发与落地有浓厚兴趣，具备快速学习新技术并落地的能力。
4. 加分项：有模型部署、自动化工程管线搭建经验；熟悉Docker、K8s等容器化工具；掌握Pandas、OpenCV等数据处理工具及数据分析方法；有线上项目落地或故障排查经验者优先。
见习助理
工作城市：合肥
薪资：3k-4k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：实习
岗位描述：
薪资：3k-4k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：实习
岗位描述：
岗位职责
1、人力招聘，根据岗位描述进行简历的筛选、搜索并进行简历的推荐以及候选人意向沟通；负责招聘渠道开拓及维护，更新招聘信息，负责人才市场的盘点和研究；
2、部门管理及日常运营，根据部门发展需要，协助主管完成部门人员工作安排及管理，协助主管完成对外的一些沟通交流活动。团队活动策划、以及领导交代的其他任务等。
职位要求
1、2024届及以后毕业，本科或研究生在读，人力资源、工商管理、心理学专业学生优先；
2、熟练运用excel、word、ppt等办公软件；
3、为人正直、亲和力好、耐心、细致、认真、负责，抗压；
4、善与人沟通、逻辑思维能力及应变能力较好，富于团队协助精神；
5、能够连续实习3个月及以上，每周出勤4天及以上；
1、人力招聘，根据岗位描述进行简历的筛选、搜索并进行简历的推荐以及候选人意向沟通；负责招聘渠道开拓及维护，更新招聘信息，负责人才市场的盘点和研究；
2、部门管理及日常运营，根据部门发展需要，协助主管完成部门人员工作安排及管理，协助主管完成对外的一些沟通交流活动。团队活动策划、以及领导交代的其他任务等。
职位要求
1、2024届及以后毕业，本科或研究生在读，人力资源、工商管理、心理学专业学生优先；
2、熟练运用excel、word、ppt等办公软件；
3、为人正直、亲和力好、耐心、细致、认真、负责，抗压；
4、善与人沟通、逻辑思维能力及应变能力较好，富于团队协助精神；
5、能够连续实习3个月及以上，每周出勤4天及以上；
AI领航员-大装置-大模型算法应用开发工程师
工作城市：上海
薪资：20k-30k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
薪资：20k-30k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
工作职责
1. 基于 LazyLLM 框架，负责 LazyRAG 系统的核心模块研发，包括文档解析服务、检索算法优化、问答链路设计及自进化机制的工程实现。
2. 深入参与 RAG 算法迭代：包括切片策略、多粒度索引、Embedding/Reranker 模型升级、Agentic RAG 编排等方向，持续提升系统在多场景下的问答准确率。
3. 负责系统可观测性与评测体系建设，包括自动化评测集构建、Bad Case 归因分析、A/B Test 机制设计与落地，推动算法能力的数据驱动迭代。
4. 参与记忆管理与自进化模块的研发，包括词表/规范/技能的自动提取、注入与版本管理，实现系统从用户反馈中持续学习的能力。
5. 跟踪业界前沿技术（RAG、Agent、多模态检索、LLM 推理优化等），将新技术快速验证并落地到产品中。
任职要求
1. 计算机、软件工程或相关专业本科及以上学历，熟悉 Python，有扎实的工程基础。
2. 深入理解 RAG 技术栈，包括文档解析、向量检索、Reranker、Prompt 工程等核心原理，有实际项目落地经验。
3. 有使用 AI 编程工具（Cursor、Copilot、Claude 等）进行项目开发的习惯，能借助大模型显著提升开发效率，独立完成从方案设计到代码实现的完整链路。
4. 具备较强的系统设计能力，能借助大模型独立设计状态机、任务调度、异步回调等工程模块，理解分布式系统的基本原则。
5. 有强烈的问题驱动意识，面对 Bad Case 能主动定位根因，不满足于"能跑通"，持续追求效果和性能的极致。
6. 抗压能力强，适应快节奏迭代，能在需求不完全明确的情况下推动事情落地。
加分项
1. 有基于 LangChain、RAGFlow、LlamaIndex 等主流框架进行项目落地的经验，或有 LazyLLM 使用经验。
2. 熟悉向量数据库（Milvus、Chroma 等）、文档解析工具（MinerU、PaddleOCR 等）的使用与调优。
3. 有多模态理解（图文混合检索、OCR、表格解析）相关经验。 对 Agent 编排（ReAct、DAG 推理、工具调用）有深入理解，有 Agentic RAG 落地经验。
4. 爱折腾，有个人 AI 项目或开源贡献，能展示自己用 AI 工具解决实际问题的案例。
1. 基于 LazyLLM 框架，负责 LazyRAG 系统的核心模块研发，包括文档解析服务、检索算法优化、问答链路设计及自进化机制的工程实现。
2. 深入参与 RAG 算法迭代：包括切片策略、多粒度索引、Embedding/Reranker 模型升级、Agentic RAG 编排等方向，持续提升系统在多场景下的问答准确率。
3. 负责系统可观测性与评测体系建设，包括自动化评测集构建、Bad Case 归因分析、A/B Test 机制设计与落地，推动算法能力的数据驱动迭代。
4. 参与记忆管理与自进化模块的研发，包括词表/规范/技能的自动提取、注入与版本管理，实现系统从用户反馈中持续学习的能力。
5. 跟踪业界前沿技术（RAG、Agent、多模态检索、LLM 推理优化等），将新技术快速验证并落地到产品中。
任职要求
1. 计算机、软件工程或相关专业本科及以上学历，熟悉 Python，有扎实的工程基础。
2. 深入理解 RAG 技术栈，包括文档解析、向量检索、Reranker、Prompt 工程等核心原理，有实际项目落地经验。
3. 有使用 AI 编程工具（Cursor、Copilot、Claude 等）进行项目开发的习惯，能借助大模型显著提升开发效率，独立完成从方案设计到代码实现的完整链路。
4. 具备较强的系统设计能力，能借助大模型独立设计状态机、任务调度、异步回调等工程模块，理解分布式系统的基本原则。
5. 有强烈的问题驱动意识，面对 Bad Case 能主动定位根因，不满足于"能跑通"，持续追求效果和性能的极致。
6. 抗压能力强，适应快节奏迭代，能在需求不完全明确的情况下推动事情落地。
加分项
1. 有基于 LangChain、RAGFlow、LlamaIndex 等主流框架进行项目落地的经验，或有 LazyLLM 使用经验。
2. 熟悉向量数据库（Milvus、Chroma 等）、文档解析工具（MinerU、PaddleOCR 等）的使用与调优。
3. 有多模态理解（图文混合检索、OCR、表格解析）相关经验。 对 Agent 编排（ReAct、DAG 推理、工具调用）有深入理解，有 Agentic RAG 落地经验。
4. 爱折腾，有个人 AI 项目或开源贡献，能展示自己用 AI 工具解决实际问题的案例。