【27届校招】AI研究与架构设计

1、探索AI领域前沿技术（如大模型、多模态、Agent、RAG等），主导算法创新与优化，推动技术突破，输出技术调研报告并转化为落地方案；

2、构建AI基础设施，提升系统扩展性与稳定性，主导AI工程化落地，优化模型性能；

3、设计高并发、高可用的AI系统架构，涵盖模型训练、推理优化、分布式计算等模块；

4、与算法、工程、产品团队协作，推动AI技术从研究到业务场景的转化。

1、计算机、人工智能、电子工程等相关专业博士学历；

2、精通Python/C++，熟练使用PyTorch/TensorFlow框架，掌握分布式训练与模型优化技术；

3、熟悉大模型（LLM）、Agent、多模态技术，有RAG、Fine-tuning等工程化经验者优先；

4、具备云原生（K8s/Docker）、微服务架构设计经验，熟悉高性能计算与存储优化；

5、逻辑清晰，具备技术前瞻性与商业化思维，能平衡研究与工程落地需求；

6、有顶会论文、开源贡献或技术竞赛获奖经历者优先。