招聘城市：北京，上海，杭州
岗位职责：
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…
招聘城市：北京，上海，杭州
岗位职责：
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…
招聘城市：上海，北京，杭州
…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。
任职要求：
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…
招聘城市：杭州，上海，北京
岗位职责：
随着大模型应用逐渐向多智能体系统演进，Agent 在执行复杂任务过程中需要频繁调用模型服务、工具服务以及外部 API，这使得传统 API 网关难以满足智能体场景下的动态调用需求。
本研究方向旨在探索一种面向智能体系统的 AI Gateway 架构，通过结合云原生网关技术，实现 Agent 请求的统一接入、调度与治理。研究重点包括面向 Agent 的协议适配机制、智能路由策略、多模型与多工具服务的统一接入，以及调用链路的流量控制与负载调度。通过构建 AI Gateway 与 Agent Runtime 的协同机制，可以实现智能体任务在多模型、多工具环境中的高效调用与资源调度，为大规模智能体系统提供稳定可靠的服务接入与调度基础设施。
任职要求…
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…评测和面向领域任务构造的 ICL 能力评测方法，区分真正的泛化提升与同分布收益；
3）在模型固定的情况下，研究如何通过更好的 Context Engineering 提升模型在 OOD 任务上的表现。目标是沉淀可复用的训练、评测和 Context Engineering 方法，为小红书通用基座模型通过 Prompting 调用 API 更好服务业务提供支撑。
任职要求：
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、扎实的编程能力和算法功底，熟练掌握Python/C++/Java等至少一种编程语言；
3、扎实的机器学习/深度学习理论基础，有大规模推荐系统、计算广告、搜索引擎等核心算法项目经验；
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…
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…模型学会用一种通用方式理解和使用各类工具，而不是依赖针对单一接口的定制化适配。目标是让工具调用像“说话”一样自然，而不是一段段硬编码的规则。
2）提升跨任务、跨领域的泛化调用能力：基于大规模异构任务的数据构造与指令微调，强化模型在 Zero-shot 场景下对新工具的理解与调用能力。即使面对从未见过的 API，模型也能够通过接口描述与上下文信息，快速完成参数推断与调用决策，实现从“见过才会用”到“没见过也能用”的跃迁。
3）增强未知环境下的逻辑迁移与决策稳定性：重点解决 Agent 在面对新工具、新任务组合时的推理与决策问题，包括调用顺序规划、异常处理以及多…
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…中间过程提供有效训练信号，如何设计面向长程任务的 Reward Signal 与 Credit Assignment 机制是关键瓶颈；在推理侧，模型在长时执行中面临目标漂移、错误累积与上下文认知负载持续增长等问题，缺乏有效的自我监控与恢复能力。研究将围绕复杂真实多样的 RL 训练环境合成、特定场景下长程稀疏奖励下关键决策步骤的信用归因，以及主动规划与长程目标对齐等核心问题展开。
任职要求：
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…
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…构建trajectory-level reward、如何在工具调用与多步推理中进行credit assignment，以及如何在高成本环境下进行高效的offline/online混合训练。平台提供真实任务环境与多样化Agent执行数据，使研究从离线benchmark走向真实交互场景。该方向有望推动RL从模型对齐走向复杂任务能力学习，形成新一代Agent优化范式。
任职要求：
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、扎实的编程能力和算法功底，熟练掌握Python/C++/Java等至少一种编程语言；
3、扎实的机器学习/深度学习理论基础，有大规模推荐系统、计算广告、搜索引擎等核心算法项目经验；
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；
5…
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岗位职责：
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。
任职要求：
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…
招聘城市：北京，上海，杭州
…模态隔离”与“任务隔离”的双重技术壁垒。目前在实际业务中，系统高度碎片化：一方面，我们维护着多套用于提取图文Embedding和标签的vlm理解类模型，以支持搜索和推荐的端到端建模；另一方面，我们独立部署了大量图像生成式大模型，包含用于社区封面生成、商品图修图、营销海报生成的图像生成模型（如基于Diffusion的文生图/图生图模型）。
这种“理解与生成分离、文本与视觉割裂”的基建现状导致了极高的算力消耗、部署成本及维护代价。更关键的是，模型间存在“知识壁垒”——图像生成模型无法直接复用理解模型对业务商品逻辑的深刻认知，而推荐系统也无法享受到生成模型内部丰富的多模态精细化特征…
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…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。
任职要求：
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…
招聘城市：北京，上海，深圳，杭州
…能力弱以及长程任务稳定性不足等问题。
本课题聚焦通用智能体系统级能力学习与自主任务执行，旨在提升智能体在复杂环境中的任务规划、技能调用与长程决策能力。研究方向包括多模态工具调用与环境交互机制、Skills 自动抽取与组合及自主加载、以及面向长程任务的 Memory 模块设计与强化学习算法研究。研究成果将支持旅行规划、运动健康管理、校园活动组织与管理等多场景应用，提升AI系统在复杂业务流程中的自动化执行能力。
任职要求：
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…
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岗位职责：
探索一种自进化Agent系统，使Agent能够在真实环境中通过持续交互不断优化自身能力。不同于静态模型训练，该方向强调“生成—执行—评估—更新”的闭环过程。
关键问题包括：如何基于真实任务构建可靠的反馈信号，如何从稀疏成功案例中提取可泛化策略，以及如何避免自我强化中的分布偏移与错误积累。
平台提供多场景Agent执行环境与完整轨迹数据，使得自进化机制可以在真实任务中验证。该方向旨在推动Agent从“被动能力载体”向“主动学习系统”转变，是实现长期智能演进的重要路径。
任职要求：
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、扎实的编程能力和算法功底，熟练掌握Python/C++/Java等至少一种…
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岗位职责：
随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，其在复杂任务中的推理效率问题日益凸显。本课题聚焦于LLMs的推理加速，旨在研究高效的Chain-of-Thought（CoT）压缩算法，以优化模型的推理过程，减少计算开销并提高响应速度，同时保持推理的准确性；同时，课题将深入分析现有LLMs的推理机制，探索如何通过算法创新来实现CoT的高效压缩。
具体研究内容包括但不限于：基于模型结构进行优化、基于推理过程进行优化、基于Prompt进行优化、以及基于数据驱动的压缩策略等。通过本课题的研究，期望能够为LLMs的高效推理提供新的理论和技术支持，推动其在更多实际场景中的广泛应用。
任职要求：
1、不限年级，本科及以上在读，计算机…
招聘城市：北京，上海，杭州
…依赖的基础能力以及在内容发布场景中的落地应用。随着OpenClaw、Claude Code 等通用 Agent 的快速发展，各大企业纷纷探索其在业务中的应用，如阿里 Qwen-App 的任务助手智能体、腾讯 QClaw 智能体等；相比之下，小红书 App 当前发布工具较为分散，入口层级较深，用户难以发现和使用，导致工具利用率较低。因此，希望通过构建对话式智能体入口，将各类工具统一封装在智能体之后，用户仅需表达需求，由智能体完成任务理解、工具选择与执行。
Agent 基础能力的核心挑战包括：需要具备较强 Agentic 能力的模型以准确识别意图并完成工具调用，同时控制推理时延与成本；需要支持图像、视频、音频等多模态信息的统一理解与处理…
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…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。
任职要求：
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…
