岗位描述
1、负责大语言模型LLM后训练阶段的核心算法研发与模型迭代，包括但不限于SFT、Reward Model训练以及强化学习DPO，GRPO，GSPO，Agentic RL等，持续提升模型作为Agent大脑的逻辑推理能力、指令遵循能力。 2、负责基于大模型的智能体架构设计与开发，探索多智能体协同机制、复杂任务拆解规划以及工具调用（Tool-use）能力。 3、构建并优化Agent系统的自我进化与自我演化机制，持续提升Agent在实际业务中的自主决策、工作流执行与闭环优化能力。 5、针对业务场景痛点进行模型与智能体调优，探索并解决模型幻觉问题，攻坚长上下文，复杂场景下的多轮对话策略与记忆机制优化。 6、负责后训练与Agent数据流水线的设计，探索高质量合成数据的生成、清洗与策略迭代，从数据层面驱动模型与Agent能力上限。 7、跟踪业界最前沿的大模型后训练、强化学习及Agentic系统技术发展，推动新技术在实际业务场景中的落地与验证。岗位要求： 1、计算机科学、人工智能、数学或相关专业毕业，本科及以上学历（硕士或博士优先）。 2、具备扎实的机器学习、自然语言处理或强化学习理论基础，对Transformer架构及主流开源大语言模型有深入的理解。 3、熟练掌握主流的后训练技术原理与实践，有丰富的SFT调优经验，并在偏好对齐（DPO/RLHF等）方向有实际落地经验。 4、深入理解AI Agent的技术原理与设计模式，熟悉Agent的核心组件（如规划机制、Memory记忆机制、环境交互等），熟悉主流Agent开发框架与开源生态（如OpenClaw、LangChain等）。 5、具备大规模分布式训练实践经验，熟悉FSDP、DeepSpeed或Megatron-LM等分布式加速技术。 6、具有较好的团队协作能力、优秀的逻辑分析能力，能够独立拆解并解决复杂的算法与Agent工程问题。 7、有LLM后训练、强化学习、智能体（Agent）或计算机视觉等人工智能方向相关顶级会议（如ACL、NeurIPS、ICLR、CVPR等）论文发表者优先。 查看岗位详情 > AI算法博士 研发体系/全职/ 工作城市：深圳市 招聘区域：全球 工作职责： 1、负责模型训练相关工作，如微调、强化学习、性能优化等 2、负责基于大模型的agent开发、调优，包括下游任务适配、上下文管理等 3、其他岗位职责内相关工作 职责要求： 1、计算机、数学、人工智能等相关专业毕业 2、具备机器学习/深度学习/自然语言处理/强化学习等一项或以上理论背景和实践经验 3、熟练掌握大语言模型SFT、RL等相关技术原理，掌握基于大模型AI Agent的技术原理 4、熟练掌握Python、Golang等一种或多种编程语言，对数据结构和算法有深入理解和研究 5、具有较好的团队沟通合作能力、分析问题和解决问题的能力 查看岗位详情 > 27届[X-STAR]顶尖人才计划（博士） 研发体系/全职/博士 工作城市：深圳市,北京市 招聘区域：全球 岗位定位： 面向全球本、硕、博顶尖应届生推出战略人才引进计划，旨在培养深信服面向AI智能化时代的技术领袖、接班人，共同推动公司在AI原生、AI+云计算、AI+网络安全、具身智能等相关领域的关键核心技术突破。聚焦大模型与多模态技术的前沿探索与工程落地，主导AI算法优化与基础设施研发，推动技术在智能办公、云计算、网络安全等场景的高效应用 一、岗位职责 【方向一：AI算法（NLP、CV、多模态、强化学习）】 负责大语言模型/多模态模型的核心技术研发：设计实现LLM/多模态模型核心模块，改进模型架构与训练策略（Transformer优化、注意力机制创新、LoRA/QLoRA微调等）；探索强化学习优化（GRPO/GSPO/DAPO/DPO等），提升模型的泛化性、鲁棒性与行业适配能力； 【方向二：AI Infra（大模型分布式训练、推理优化、Kernel开发、模型压缩工程）】 打造企业级AI算力底座，突破性能瓶颈，支撑AI业务规模化落地：负责大模型训练/推理全链路性能优化，落地模型压缩技术（QAT、知识蒸馏、剪枝等），结合GPU/国产化算力调度与分布式训练框架（3D并行/流水线并行/序列并行），提升训练速度、降低推理延迟和算力成本；主导推理服务架构优化，落地动态批处理、模型量化部署（FP16/INT8/INT4）、硬件加速（GPU Kernel优化、国产化算子开发）、内存管理等技术； 【方向三：Agent开发（AI Agent/RAG/大模型应用开发）】 基于大模型与多模态能力，打造解决企业真实场景的智能体，赋能安全运营、IT运维、办公协同等： 1、负责企业级AI Agent核心架构设计与落地，研发RAG检索增强、工具调用、多轮对话规划、记忆管理、多智能体协同等模块，深入业务场景（自动化安全运营、智能故障排查、零信任管控、知识库问答），设计Agent能力体系与交互逻辑，实现业务流程端到端智能化 2、负责Agent工程化落地，解决稳定性、准确性、安全性、私有化部署等核心问题，持续优化执行效果与用户体验，跟踪Agent领域前沿技术，结合新工具与框架迭代技术架构，支撑产品创新 二、通用 1、【2027毕业】博士学历，计算机、软件工程、人工智能、数学、电子信息等相关专业 2、熟练掌握Go/Python/C/C++/Java中至少一门语言，数据结构与算法基础扎实，编程能力与工程实践能力强 3、机器学习/深度学习理论基础扎实，对AI技术有强烈探索欲，具备优秀的问题分析能力与技术攻坚精神 4、良好的沟通协作能力，有想法、敢创新，能主动推动技术落地 三、通用加分项 1、GitHub有高质量AI项目贡献，获得较高Star 2、参与过企业级AI产品落地，有真实场景应用经验 3、了解网络安全、云计算领域并有相关实践 4、有强烈技术好奇心，持续跟踪AI前沿，有独立技术思考与实践 5、熟练掌握Claude Code、OpenCode等工具 查看岗位详情 > AI方向博士-创院 研发体系/全职/ 工作城市：深圳市,北京市 招聘区域：全球 工作职责： 1、负责模型训练相关工作，如微调、强化学习、性能优化等 2、负责基于大模型的agent开发、调优，包括下游任务适配、上下文管理等 3、其他岗位职责内相关工作 职责要求： 1、计算机、数学、人工智能等相关专业毕业 2、具备机器学习/深度学习/自然语言处理/强化学习等一项或以上理论背景和实践经验 3、熟练掌握大语言模型SFT、RL等相关技术原理，掌握基于大模型AI Agent的技术原理 4、熟练掌握Python、Golang等一种或多种编程语言，对数据结构和算法有深入理解和研究 5、具有较好的团队沟通合作能力、分析问题和解决问题的能力 查看岗位详情 > AI算法博士 研发体系/全职/ 工作城市：深圳市 招聘区域：全球 岗位职责： 1、负责大语言模型LLM后训练阶段的核心算法研发与模型迭代，包括但不限于SFT、Reward Model训练以及强化学习DPO，GRPO，GSPO，Agentic RL等，持续提升模型作为Agent大脑的逻辑推理能力、指令遵循能力 2、负责基于大模型的智能体架构设计与开发，探索多智能体协同机制、复杂任务拆解规划以及工具调用（Tool-use）能力 3、构建并优化Agent系统的自我进化与自我演化机制，持续提升Agent在实际业务中的自主决策、工作流执行与闭环优化能力 4、针对业务场景痛点进行模型与智能体调优，探索并解决模型幻觉问题，攻坚长上下文，复杂场景下的多轮对话策略与记忆机制优化 5、负责后训练与Agent数据流水线的设计，探索高质量合成数据的生成、清洗与策略迭代，从数据层面驱动模型与Agent能力上限 6、跟踪业界最前沿的大模型后训练、强化学习及Agentic系统技术发展，推动新技术在实际业务场景中的落地与验证 岗位要求： 1、计算机科学、人工智能、数学或相关专业博士毕业 2、具备扎实的机器学习、自然语言处理或强化学习理论基础，对Transformer架构及主流开源大语言模型有深入的理解 3、熟练掌握主流的后训练技术原理与实践，有丰富的SFT调优经验，并在偏好对齐（DPO/RLHF等）方向有实际落地经验 4、深入理解AI Agent的技术原理与设计模式，熟悉Agent的核心组件（如规划机制、Memory记忆机制、环境交互等），熟悉主流Agent开发框架与开源生态（如OpenClaw、LangChain等） 5、具备大规模分布式训练实践经验，熟悉FSDP、DeepSpeed或Megatron-LM等分布式加速技术 6、具有较好的团队协作能力、优秀的逻辑分析能力，能够独立拆解并解决复杂的算法与Agent工程问题 7、有LLM后训练、强化学习、智能体（Agent）或计算机视觉等人工智能方向相关顶级会议（如ACL、NeurIPS、ICLR、CVPR等）论文发表者优先 查看岗位详情 >