2027AIDU-大模型算法工程师(J99938)
北京市,深圳市AIDU项目技术若干2026-05-12
1. 负责大模型（LLM）的核心算法研发，包括预训练、指令微调（SFT）、RLHF、对齐优化、推理增强等；
2. 探索高效的模型调优策略、高质量数据建设方法，研究MoE稀疏化、Latent Attention等前沿模型结构；
3. 支持大模型在搜索、推荐、对话、AIGC、语音、网盘文库、出海等多元业务场景的应用落地与效果优化；
4. 设计、实现并优化大规模分布式训练与推理框架，提升训练稳定性和推理效率；
5. 参与大模型平台化建设，推动模型能力向创新产品转化。
2027AIDU-语音大模型算法工程师(J99954)
北京市AIDU项目技术若干2026-05-12
1. 研究跨模态数据表征方法、高质量数据萃取方法、高效算法算力融合的创新算法，探索跨模态端到端大模型的前瞻技术和趋势；
2. 支持大模型平台化及规模化创新应用落地。
2027AIDU-多模态算法工程师(J99956)
北京市,上海市AIDU项目技术若干2026-05-12
1. 负责多模态大模型的算法研发与迭代，覆盖图文、视频、语音、3D等多模态融合理解与生成；
2. 研究跨模态对齐、对比学习、扩散模型、视频生成、图像编辑、3D生成、风格迁移等前沿技术；
3. 参与多模态数据pipeline建设、评测体系设计与业务落地，推动模型在搜索、推荐、AIGC、健康、自动驾驶、网盘文库、视频理解、解题等核心场景中的应用；
4. 研发方向包括但不限于：视觉感知算法、多模态理解模型、图像/视频生成、模型压缩轻量化、文档多模态等；
5. 建设多模态数据管线，优化模型训练与推理效率，完成算法模型的训练、优化和部署。
2027AIDU-AI异构计算研发工程师(J99964)
北京市,上海市AIDU项目技术若干2026-05-12
我们致力于构建全球领先的AI异构计算加速引擎和加速平台。建立融合推理（Inference）、训练（Training）的软硬件一体的AI计算加速解决方案，并应用于行业最大的规模的AI数据中心，解决云计算、搜索、信息流、图像、视觉、语音、自然语言处理等的算法优化与计算加速问题。
1. 负责大规模AI前向计算引擎（Inference Engine）框架和底层算子开发与优化；
2. 负责大规模AI计算通信库及通信算法开发与优化；
3. 负责面向CPU/GPU/FPGA/ASIC等多元化计算架构的编译系统开发、编译优化和算法加速；
4. 负责异构高性能计算平台的设计、研发，高性能计算库、通信库开发与优化。
2027AIDU-大模型Infra工程师(J99967)
北京市AIDU项目技术若干2026-05-12
1. 构建AI异构计算加速引擎，负责底层算子、通信库、编译系统开发与优化；
2. 面向CPU/GPU/FPGA/ASIC等架构进行性能调优；
3. 设计自适应分布式系统，优化大模型训练与推理效率；
4. 探索算法与算力协同优化，降低大模型成本。
2027AIDU-智能体算法工程师(J99969)
北京市AIDU项目技术若干2026-05-12
1. 负责AI Agent的设计与研发，包括感知-决策-执行闭环、多智能体协作、长期记忆与推理机制；
2. 研究ReAct、AutoGPT、CoT等前沿范式，熟练掌握LangChain、AutoGen、CrewAI等Agent开发框架；
3. 优化大模型在Agent任务中的规划、工具调用、反思、代码生成等核心能力；
4. 推动Agent在搜索、对话、办公、数据平台、网盘文库、生活娱乐等产品场景中的规模化应用；
5. 探索RAG与Agent融合架构，提升知识理解与行动能力的协同效果；
6. 建设Agent评测体系，持续优化成功率、响应延迟、成本及用户体验。
2027AIDU-Agent应用全栈工程师(J99974)
北京市AIDU项目技术若干2026-05-12
1. 构建下一代基于大模型的 Autonomous Agent 系统，让 AI 从“对话工具”进化为“可执行任务的智能体”；
2. 设计复杂任务的 规划（Planning）—执行（Acting）—反思（Reflection）闭环，提升 Agent 的自主决策能力；
3.搭建 Agent 的核心能力体系，包括： Tool / API 调用（函数调用体系）、长短期记忆（Memory）机制、多轮推理与状态管理（Reasoning & State）；
4. 探索并落地 多Agent协作（Multi-Agent Systems），解决复杂业务问题（如自动化流程、复杂决策、智能运营等）；
5. 深度参与 RAG（检索增强生成）+ Agent 融合架构设计，构建具备知识理解与行动能力的系统，推动 Agent 在真实场景中的应用落地（如搜索、医疗、企业服务、数据分析、自动化办公等）参与 Agent 系统的评测体系建设（Eval），优化智能体的：成功率 / 稳定性、成本（Token / 调用）、延迟与用户体验；
5. 持续跟踪前沿方向（如 Tool Learning、Self-Improvement、长期记忆、World Model、多模态 Agent），并进行工程化落地。
北京市AIDU项目技术若干2026-05-12
1. 基础模型
-构建自动驾驶统一模型底座，研发多模态主干结构和子任务；模型蒸馏与轻量化；
-结合语言对齐、生成式自监督、半监督等技术，研发大规模预训练，提升复杂场景下的泛化能力与鲁棒性；
2. 数据与模型迭代
-结合3D几何及重建等技术，建设数据自动化产线-设计并实现多阶段预训练-后训练的流程建设与数据使用策略。
2027AIDU-端到端系统架构师(J99978)
北京市AIDU项目技术若干2026-05-12
1. 端到端系统
-构建强大且扩展性强的端到端系统，设计和训练端到端模型，规模化解决自动驾驶问题；
-应用生成模型、模仿学习、强化学习等提升模型规划及推理能力；
2. 数据与模型迭代
-探索数据采集与数据生成方法，提升训练数据的多样性与质量；
-研究并实现适用于预训练与后训练阶段的最优数据使用策略。
2027AIDU-视觉-语言模型架构师(J99980)
北京市AIDU项目技术若干2026-05-12
1. VLM/VLA
-设计和训练创新的大模型（应用生成学习、模仿学习和强化学习等），以提升自动驾驶系统的规划和推理能力；
-构建、预训练和微调VLM/VLA模型，实现在车端和云端系统的工程化部署；
2. 数据与模型迭代
-探索新颖的数据生成和收集策略，以提高训练数据集的多样性和质量。