咸阳算法工程师

1、负责协调设计、施工、监理三方的工作，编制工程施工计划书，并监督协调施工过程，建立和谐的工作环境，确保项目开发计划的有效实施；
2、组织工程建设招标，牵头编制招标计划，制定相应的管理制度和管理办法，并有效实施，保证工程进度；
3、负责组织、协调、跟踪、推进工程进度，组织质量检查，确保项目的工期和质量；
4、负责项目的过程管理，签署工程款拨付意见；
5、配合公司的工程相关业务工作, 执行并检查各项管理制度的落实；
6、负责工程竣工后，项目公司与物业公司的交接；
7、协调配合工程结算工作, 配合物业公司组织施工单位保修工作。
8.具有商场或体育场馆、纪念馆等经验优先

西安雅彩商业管理有限公司

置业顾问： 大专及以上学历，有销售经验者优先，有较强的亲和力及沟通能力。 注：因工作地产在咸阳市，考虑本地人员。应聘电话029-33176169

咸阳宏大房地产开发有限公司

1、大模型技术研发：负责多模态理解和视频流大模型的后训练。包括数据生产、跨模态预训练、指令微调与强化学习，结合高效训练框架，提升模型对视频流内容的理解与交互能力。
2、数据工程建设：包括数据采集、清洗、标注、存储与管理，确保数据质量、多样性与合规性，设计高效的数据清洗、标注、增强及评估流水线、为大模型训练提供坚实的数据基础。
3、业务落地支持：支持公司现有的人脸核心业务，利用大模型能力提升业务指标，增强人脸对抗攻防、虚假内容鉴别、图像视频流理解等方向的能力，解决实际业务中的困难问题。
4、技术前沿跟踪：紧跟多模态与视频流大模型前沿，专注时空序列建模、长视频上下文理解及全模态后训练技术的研发与业务落地，持续驱动AI前沿能力演进。

北京三快科技有限公司

【愿景】我们致力于构建健康的本地商业生态，通过为平台客户和消费者提供符合其需求的多元、便捷、高效的商业产品和服务，帮助生态伙伴提高效率、优化经营、实现持续健康发展，推动本地商业数字化营销的发展，促进商业生态繁荣。【你将参与】1.领域LLM 构建：基于sota 基座模型，系统性整合美团用商双端数据，通过PT、SFT、RLHF等方式构建适配外卖/到餐领域的垂直领域LLM，快速支持商业广告系统多大模型应用落地；
2.基于强化学习+领域LLM 的通用广告解决方案：基于领域LLM，结合GRPO等强化学习技术，探索广告召回、粗排、精排建模的新范式，探索广告领域建模的scaling law；
3.结合广告业务场景与大模型前沿技术，探索改造广告算法链路的创新方向，实现广告算法链路的大规模升级及核心指标的显著提升。

北京三快科技有限公司

【愿景】构建以大模型算法为核心的金融 AI 智能体体系，打通“理解—推理—决策—执行—反馈”的全链路闭环。通过 LLM 理解用户意图与业务上下文，通过 SFT/RL 等算法提升金融场景专业能力，通过 Agent 进行任务规划、策略选择与工具调用，动态生成话术、方案和决策建议，持续基于评测与线上反馈自我优化，推动金融业务走向智能体时代。【职责】负责金融场景的大模型的研发和应用，研究相关技术在AI营销、AI风控、AI客服、AI催收领域的落地价值和解决方案，通过AI赋能业务，大幅提升业务在智能交互、智能决策场景下的效果。 研究方向一：基于大模型的多轮对话理解与生成1.深入参与对话机器人在数据建设、指令微调、偏好对齐、强化学习、推理优化等环节的建设；
2.研究和解决大模型落地的关键问题，如检索增强、长文本理解、模型小型化技术等，并提升训练-评测的迭代效率。
研究方向二：大模型智能体算法研究1.负责基于大模型的智能体架构构建，实现复杂问题的理解规划、工具执行以及感知反思能力；
2.探索最前沿技术，设计算法迭代飞轮，优化大模型基础模型，高效提升模型效果。

北京三快科技有限公司

美团是中国领先的生活服务科技平台，拥有覆盖数千万商户与数亿用户的真实履约网络。美团无人机是全球率先实现城市低空配送常态化运营的团队。我们正将具身智能技术引入大规模真实物理场景，探索"让机器像人一样理解世界、自主行动"的下一代智能体。在该岗位中您将负责：
1.负责无人机及具身智能机器人动力系统的电机/电驱算法研发，面向复杂系统场景（多自由度关节驱动、高动态响应、高可靠运行），开展电机控制算法设计、优化与工程化落地。
2.开展永磁同步电机FOC控制、电机控制器嵌入式开发、电机状态估计与故障诊断、振动抑制与噪声优化等算法研发工作。
3.探索大模型与强化学习在电机参数自适应整定、在线学习优化中的应用，构建数据驱动的AI增强控制新范式。
4.与公司具身智能战略深度协同，支撑关节电机、电驱动总成等动力系统的全栈自研能力构建。

北京三快科技有限公司

1.负责设计并实现基于大模型的智能体（Agent）架构，包括：单智能体/多智能体协作、任务规划、工具调用、反思与自我修正等。构建可扩展、可复用的 Agent架构；

2.大模型能力集成与优化，结合业务场景进行Prompt engineering,RAG等；

3.面向不同场景设计智能体解决方案，持续优化可用性及稳定性，建立智能体效果评估指标与后端/前端协作，推动智能体在真实业务场景中落地；

4.负责输出技术文档、实验报告、应用报告，协助专利、论文、项目撰写。

中国机械工业集团有限公司

机械/制造

【课题说明】传统的向量召回和深度学习推荐范式在深度交互、冷启动、长尾商品发现、多场景适配等方面仍存在诸多挑战。生成式推荐系统以大模型为核心，具备强大的内容理解、知识推理和个性化内容生成能力。通过将用户历史行为、上下文信息、多模态内容等深度融合，生成式推荐系统能够实现用户意图的主动理解、候选内容的生成与多场景下的精准推荐，极大提升用户体验和平台生态活力。【建议研究方向】1.生成式召回：研究基于大模型的生成式召回方法，实现以模型参数为载体的候选内容记忆与生成，突破传统召回技术的局限。
2.多轮交互推荐技术：探索多轮用户引导与深度交互机制，实时理解用户意图变化，满足“千人千面”的个性化需求。
3.推荐系统的可解释性与安全性：研究大模型驱动的推荐逻辑可解释性方法，提升用户对推荐决策的理解和信任。同时探索生成式推荐中的内容安全，保障推荐系统的合规性与用户体验。
4.推荐智能体与复杂任务规划：构建具备推理、规划和自主决策能力的推荐智能体，支持跨领域、跨步骤的复杂任务推荐。

北京三快科技有限公司

【课题说明】聚焦多模态数字人核心技术，以直播为应用场景，旨在突破其在真实感、智能交互、情感表达及多模态信息处理上的瓶颈。研发能自主执行复杂运营任务、展现丰富情感与高表现力，并与用户进行深度多模态内容互动的下一代数字人，革新直播行业运营模式与用户体验。【建议研究方向】1.智能运营Agent：研究数字人作为智能Agent，在直播前（策划、脚本、货盘）、中（场控、问答、促单）、后（复盘、再创）全流程承担运营职能。重点攻克基于多模态数据的智能决策、任务自动化及人机协同，提升直播运营效能。
2.高表现力数字人生成驱动：探索高真实感、个性化数字人形象（外观、声音、风格）的快速生成与定制。重点研究大模型驱动的、与语音同步且富含细腻情感的表情、口型、动作的实时驱动，增强直播感染力。
3.多模态内容生成和交互：研究理解用户多模态输入（文、语、图、视频）并进行深度互动。探索数字人自主生成动态多模态内容，丰富直播呈现，提升用户参与感。

北京三快科技有限公司

【课题说明】以大模型对话技术为核心，探索前沿技术问题。研究方向包括角色扮演、个性化对话、记忆管理，拟人化，数字人等，主要业务场景包括运营，招聘，销售，审核等。目标是构建覆盖多个场景的Agent系统，实现“技术驱动业务范式”的升级转变。【建议研究方向】1. 大模型个性化（Personalized LLM）：通过角色扮演、用户行为数据挖掘与建模、上下文理解等方法，分析用户情感状态，提升模型的个性化回复能力。
2. 面向语音交互的拟人化技术（Voice Agent）：优化大模型在语音对话场景的效果，提升大模型的拟人化水平，探索下一代端到端语音对话大模型的技术实现。
3. 记忆管理与增强（Memory）：通过优化模型长上下文能力、设计记忆抽取与管理模块，提升系统的记忆能力。
4. 基于LLM的RL（LLM-based RL）：通过强化学习，提升模型规划、决策、推理等能力。我们将提供充足的计算资源和良好的工作自由度，目标是产出有影响力的工作，解决业务实践中的问题。

北京三快科技有限公司

【课题说明】本研究旨在探索广告系统在生成式架构下的新一代混排系统，在服务零售场景下研究“出价-拍卖-计费”等业务模块深度融合。本研究将重点攻关如何将传统链路中的精排与机制决策整合为统一的端到端奖励模型，以消除漏斗折损，并为最终实现LLM驱动的智能混排奠定关键的模型与策略基础。【建议研究方向】1.一体化建模：研究如何将广告多目标、出价信号及拍卖机制统一建模至一个混排模型。
2.训练与优化：设计融合博弈与机制设计理论的训练范式，优化长期商业生态目标。
3.系统协同：探索该模型与生成式召回模块的高效协同架构，并构建仿真环境进行机制验证。

北京三快科技有限公司

【课题说明】面向 C 端用户的酒旅专业 AI Agent 项目，旨在构建具备需求理解、行程规划、商品推荐与专业问答能力的酒旅智能 Agent，为用户在行前、行中与行后关键决策环节提供可靠的智能支持。该 Agent 面向复杂出游需求与多约束决策场景，打通“咨询—规划—推荐—交易”的一体化酒旅服务链路，提升用户决策效率与酒旅服务转化能力，形成行业领先的智能出游入口。【建议研究方向】1. 酒旅专业 Agent 技术架构设计围绕酒旅场景的复杂任务拆解，构建覆盖需求理解、行程规划、商品推荐与酒旅咨询的专业子 Agent 体系，研究多 Agent 之间的协作机制与任务分工策略，支持用户多轮对话下的动态需求调整与规划演化。
2. 酒旅 Agent 自动化评测体系研究从酒旅专业性与用户体验两个维度，构建多维度评测 Benchmark，覆盖需求理解准确性、规划合理性、推荐匹配度与对话稳定性等核心能力；探索基于规则与模型裁判的 Auto-Eval 方法，提升 Agent 能力评测的效率与一致性。
3. 酒旅 Agent 模型后训练与数据构建探索酒旅领域的合成数据构建方案，快速积累高质量训练数据；结合 SFT、偏好对齐与强化学习等方法，持续提升模型在复杂规划、推荐决策与工具调用等关键任务上的效果与泛化能力。

北京三快科技有限公司