工作地区浙江 / 杭州 / 桐庐
招聘人数若干人
学历要求本科
工作经验应届生
- 【Ace顶尖实习生】探索大模型的高效训练方式和工程算法Codesign机制
职位类型：大模型
工作地点：北京市，上海市，杭州市
项目：Ace 顶尖实习生计划
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工作职责
本课题的研究目标是研发大规模、高效易用的大模型训练框架，针对不同模型架构，探索多机多卡分布式训练的性能极限。
包括不限于：
1、高度稀疏化、长文本的模型训练策略优化；
2、大规模MoE模型的大规模RL训练性能优化；
3、基于模型的训练和推理瓶颈，工程算法Codesign探索下一代大模型网络结构设计。
任职资格
1、不限年级，本科及以上在读，计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先；
2、熟悉Linux/Unix平台上的C++编程，熟悉网络编程-多线程编程，有良好的编程习惯；
3、熟悉其中一种主流的深度学习训练或推理框架（TensorFlow / PyTorch / Onnx / TensorRT等）的原理和实现者优先；
4、有扎实的专业基础知识，熟悉常用的数据结构和算法，对计算机系统结构-网络-操作系统等专业知识有深刻认知；
5、良好的沟通协作能力，责任心强，积极主动，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。
面议 浙江 / 杭州 / 桐庐 本科 应届生
2025-07-08
工作地区浙江 / 杭州 / 桐庐
招聘人数若干人
学历要求本科
工作经验应届生
- 【Ace顶尖实习生】面向多Agent架构的分布式强化学习训练技术研究
职位类型：机器学习平台
工作地点：北京市，上海市，杭州市
项目：Ace 顶尖实习生计划
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工作职责
本课题的研究目标是针对多Agent协同场景构建基于课程学习与分层强化学习的RL框架，从优先级经验回放(PER)、分布式经验复用和Actor-Critic异步计算优化等角度，攻克多目标冲突下的样本利用率低效问题。
该技术旨在突破传统RL训练在复杂任务（如小红书社区点点RL训练任务）中收敛慢、资源消耗高的瓶颈，实现训练效率提升3倍以上，支撑Agent服务快速迭代上线需求。
任职资格
1、不限年级，本科及以上在读，计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先；
2、熟悉Linux/Unix平台上的C++编程，熟悉网络编程-多线程编程，有良好的编程习惯；
3、熟悉其中一种主流的深度学习训练或推理框架（TensorFlow / PyTorch / Onnx / TensorRT等）的原理和实现者优先；
4、有扎实的专业基础知识，熟悉常用的数据结构和算法，对计算机系统结构-网络-操作系统等专业知识有深刻认知；
5、良好的沟通协作能力，责任心强，积极主动，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。
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2025-07-08
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- 【Ace顶尖实习生】百亿级索引毫秒级响应的高性能倒排索引研发和优化
职位类型：引擎
工作地点：北京市，上海市，杭州市
项目：Ace 顶尖实习生计划
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工作职责
本课题针对百亿级倒排索引的高性能检索需求，研发融合极致压缩算法与LSM Tree磁盘索引的高效倒排索引结构；设计基于异构计算加速、灵活查询DSL和混合存储引擎的检索算法；构建集成多级缓存、秒级实时索引更新和分布式调度的服务框架。
目标是在确保99.9%召回率的基础上，实现毫秒级响应，满足小红书亿级用户的高并发、低延迟检索场景。
任职资格
1、不限年级，本科及以上在读，计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先；
2、编程基本功扎实，具有扎实的数据结构和算法功底，熟悉常用的设计模式、软件架构模式、计算网络、操作系统，擅长Java/C++至少一门语言；
3、 在Github上拥有有影响力的开源项目，或者是行业著名开源项目的核心贡献者优先，参加过ACM竞赛者优先，对推荐前沿技术有了解的优先；
4、在国际会议或期刊发表论文者（包括但不限于 ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR等）优先；
5、良好的沟通协作能力，责任心强，积极主动，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。
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2025-07-08
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- 【Ace顶尖实习生】探索多模态大模型的通用能力增强和跨模态能力迁移
职位类型：大模型
工作地点：北京市，上海市，杭州市
项目：Ace 顶尖实习生计划
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工作职责
本课题的研究目标是：
1、研究如何充分用好文本、图片、视频等各个模态的有效信息，进行高效的多模态数据表征和联合建模，能够更加高效的从各个模态中学习有效信息；
2、探索多模数据如何才能更高效的学习，多模数据如何对文本智能能力有提升，探索理解和生成的联合建模如何进一步提高多模态模型的能力上限。
任职资格
1、不限年级，本科及以上在读，计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先；
2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握至少一门编程语言，包括但不限于Python等；
3、有LLM/MLLM等多模态理解技术背景，或大规模模型训练实际项目经验者优先；
4、在TPAMI/CVPR/NeurIPS/ICCV/ICML/ICLR等顶级期刊会议上发表相关论文者优先；
5、良好的沟通协作能力，责任心强，积极主动，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。
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2025-07-08
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- 【Ace顶尖实习生】向量检索在大模型场景的应用和优化研究
职位类型：引擎
工作地点：上海市，杭州市，北京市
项目：Ace 顶尖实习生计划
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工作职责
本课题研究如何优化向量检索技术以增强大型语言模型能力。
主要方向包括：
1、优化高维向量索引结构，实现千亿级多模态数据的高效检索；
2、设计多Agent场景下的智能检索增强生成(Agentic RAG)策略，探索检索结果与大模型上下文的最优融合方法；
3、研究基于向量检索优化大模型推理过程中的KV Cache机制，为智能体应用的效果优化和大模型推理提供关键技术支持。
任职资格
1、不限年级，本科及以上在读，计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先；
2、编程基本功扎实，具有扎实的数据结构和算法功底，熟悉常用的设计模式、软件架构模式、计算网络、操作系统，擅长Java/C++至少一门语言；
3、 在Github上拥有有影响力的开源项目，或者是行业著名开源项目的核心贡献者优先，参加过ACM竞赛者优先，对推荐前沿技术有了解的优先；
4、在国际会议或期刊发表论文者（包括但不限于 ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR等）优先；
5、良好的沟通协作能力，责任心强，积极主动，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。
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2025-07-08
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- 【Ace顶尖实习生】探索大模型预训练更加高效的scaling效率优化
职位类型：大模型
工作地点：北京市，上海市，杭州市
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工作职责
本课题的研究目标是研发更高效的预训练scaling效率，通过数据策略、模型结构设计(Dense, MoE, Long Context等)、初始化&优化器策略、学习范式的创新，深度理解模型的学习机制和评估方法，能够更精准的预测模型行为，并持续提升模型预训练从算力&数据到智能的转化效率。
任职资格
1、不限年级，本科及以上在读，计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先；
2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握至少一门编程语言，包括但不限于Python等；
3、有LLM/MLLM等多模态理解技术背景，或大规模模型训练实际项目经验者优先；
4、在TPAMI/CVPR/NeurIPS/ICCV/ICML/ICLR等顶级期刊会议上发表相关论文者优先；
5、良好的沟通协作能力，责任心强，积极主动，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。
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2025-07-08
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- 【Ace顶尖实习生】可泛化的通用推理能力提升方法
职位类型：大模型
工作地点：上海市，北京市，杭州市
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本课题的研究目标是增强大模型的通用推理能力，通过研究多模态环境下的推理学习机制、真实世界任务的解决策略、基于强化学习的能力优化，以及构建多样性的奖励系统和训练环境。
研究将聚焦于如何使模型能够在跨领域和复杂场景中综合运用文本、图像、音频等多模态信息进行推理，有效处理现实世界的开放性问题，并通过精心设计的环境反馈机制持续优化模型的决策能力，从而提升AI系统在不同任务下的泛化能力和可靠性。
任职资格
1、不限年级，本科及以上在读，计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先；
2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟悉Python等至少一门编程语言；
3、熟悉大模型领域相关研究工作和算法，有大模型研发基础；
4、在ICML/CVPR/NeurIPS/ACL等顶级期刊会议上发表论文者优先；
5、良好的沟通协作能力，责任心强，积极主动，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。
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2025-07-08
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- 【Ace顶尖实习生】多智能体端到端强化学习技术研究
职位类型：大模型
工作地点：北京市，上海市，杭州市
项目：Ace 顶尖实习生计划
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工作职责
多智能体已成为AI应用领域的关键技术，如何通过多智能体协作解决复杂任务是AI应用领域的研究热点。
本课题拟聚焦于端到端强化微调技术，通过事务级的规划和行动，结合代码生成、界面交互等能力对全场景工具进行调用，显著提升AI系统端到端解决复杂任务的能力。该研究将支持旅行攻略生成、运动健康规划等应用场景，重新定义AI垂类应用的能力边界和业务价值。
任职资格
1、不限年级，本科及以上在读，计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先；
2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟悉Python等至少一门编程语言；
3、熟悉大模型领域尤其是强化学习相关研究工作和算法，有大模型强化学习的研发基础；
4、在ICML/CVPR/NeurIPS/ACL等顶级期刊会议上发表论文者优先；
5、良好的沟通协作能力，责任心强，积极主动，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。
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2025-07-08
工作地区浙江 / 杭州 / 桐庐
招聘人数若干人
学历要求本科
工作经验应届生
- 【Ace顶尖实习生】探索面向复杂场景的可拓展大规模强化学习系统
职位类型：大模型
工作地点：北京市，上海市，杭州市
项目：Ace 顶尖实习生计划
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工作职责
本课题的研究目标是研发面向复杂场景的可拓展大规模强化学习系统。
包括不限于：
1、超大规模Reward System构建；
2、面向复杂场景构建“策略与反馈一体化”的递归自我增强方法，解决“AI超越人类”时的可拓展监督问题；
3、面向长程任务探索人机合作博弈的强化学习机制，实现模型在超长程复杂任务上的需求明确、自我规划与执行校验能力；让AI从被动完成指令的工具转变为主动推动任务进展的的协作者，实现目标对齐；
4、强化学习进程中的大模型可解释性、可理解性。
任职资格
1、不限年级，本科及以上在读，计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先；
2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练掌握至少一门编程语言，包括但不限于Python等；
3、有LLM/MLLM等多模态理解技术背景，或大规模模型训练实际项目经验者优先；
4、在TPAMI/CVPR/NeurIPS/ICCV/ICML/ICLR等顶级期刊会议上发表相关论文者优先；
5、良好的沟通协作能力，责任心强，积极主动，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。
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2025-07-08
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- 【Ace顶尖实习生】多场景任务下的大模型统一基座模型
职位类型：内容理解
工作地点：北京市，上海市，杭州市
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工作职责
本课题希望探索有效的统一大模型基座方案及提升多场景联合预训练的效果。目前公司内部不同业务场景下存在多套Embedding&标签大模型，部署成本较高，且应用在下游端到端建模任务如序列推荐时也多有不便，希望在多场景下对多套不同的Embedding&标签做整合，共用一套统一的基座模型，降低部署成本。同时通过融合的方式，对多场景数据进行综合建模，提升多场景的Embedding&标签效果。
统一基座模型需要解决的核心技术难点包括：
1、基座统一但仍可支持业务的定制微调，且训练成本和推理成本较低；
2、多体裁内容（如笔记、直播、商品、Query等）的理解可以融合在一个统一模型，且效果比独立训练更好。
研究方向会针对要解决的问题设立，包括：基于多Head或MoE的轻量化微调及融合推理、多体裁内容形式的统一建模。
任职资格
1、不限年级，本科及以上在读，计算机/人工智能/软件工程等相关专业优先；
2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟悉Python等至少一门编程语言；
3、熟悉大模型领域尤其是强化学习相关研究工作和算法，有大模型强化学习的研发基础；
4、在ICML/CVPR/NeurIPS/ACL等顶级期刊会议上发表论文者优先；
5、良好的沟通协作能力，责任心强，积极主动，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。
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