职映：泛服务业工作 - 连接全球 - 旅脉（杭州）信息科技有限公司

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自动驾驶QA实习生

1、参与自动驾驶实车与仿真测试，分析在途/末端/路由规划等模块的行为表现，识别问题根因，为策略改进提供数据支撑与可行性建议。 2、监控核心业务指标波动，执行问题下钻分析，推动问题闭环验证，持续追踪版本迭代质量。 3、承担自动驾驶问题的分类聚合与根因分析，跟进研发侧修复进展，掌握从问题识别到闭环的完整链路。 4、支持新城市/新车型能力交付中的跨团队协作，参与数据收集、整理与分析，推动业务导向问题的识别与解决。 5、结合测试提效需求，参与内部工具的设计与开发，优化测试流程，提升团队整体效率。

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AI Builder 实习生-金融Skill

关于我们 Tabbit 浏览器，一款由 Tabbit 团队开发打造的 AI 原生浏览器。Tabbit 浏览器深度集成了 AI 能力，旨在通过对话和自主帮用户更高效地获取信息、处理任务和管理知识。在我们看来，浏览器不应只是一个被动的“网页展示窗口”，而应进化为用户的智能协作伙伴。我们想做的，是让绝大多数普通人，用最简单、最顺手的方式，用到最前沿的技术。我们正在寻找具备全球化视野、笃信 AI 变革力量的自驱型人才。如果你渴望打造全球爆款产品并拥有卓越的 Owner 意识，欢迎加入我们共同定义未来的浏览器形态。岗位职责 1.持续关注 AI Agent、AI...

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大模型产品运营实习生

1. 协助大模型产品运营团队进行日常运营工作，包括但不限于业务跟进、需求采集、产品功能宣传以及成功案例的推广； 2. 提供专业支持与服务，为大模型业务合作伙伴及客户解答疑难问题，确保客户满意度和业务顺利进行； 3. 支持大模型业务对接和Agent优化，支持数据监控与效果评估，协助完成关键指标的数据整理与可视化。

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Agent算法实习生

1. 后训练研究：深入参与模型对齐工作，重点研究多种后训练算法；探索结果奖励和过程奖励模型的构建，提升模型在复杂逻辑下的推理能力。 2. Agentic RL优化：针对复杂业务场景，优化 Agent 的任务规划、反思与执行能力；提升模型在长链路任务中的稳定性和成功率。 3. 前沿技术落地：跟踪业界前沿技术路线，负责相关算法的复现、调优及在业务场景中的工程化落地。

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【LongCat实习】LongCat 大模型研究员-Post-training

我们在探索通过数据优化及大规模RL的方式，持续提升模型的核心基础能力和复杂生产力场景解决困难问题的能力。让模型具备深度思考与可靠行动的特性，推动模型在真实复杂任务中实现从“会说”到“会做”的跨越。团队在以下方向上进行探索，若你对以下一个或者多个课题感兴趣均欢迎投递： 1.大模型核心基础能力优化围绕指令遵循、幻觉缓解、复杂推理、智能体规划等关键能力，研究并开发高效的后训练与对齐方案。深入分析模型行为，通过数据策略、奖励建模、训练范式创新等，系统性提升模型的可靠性与实用性。 2.大规模强化学习与多目标RL训练...

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【LongCat实习】基座评测与认知分析-具身与开放物理世界探索

从多模态大模型基座延伸到具身智能，我们的目标是做到具身智能的“GPT时刻”，具备test-time zero-shot/few-shot的跨本体、跨任务泛化。在这个过程中，我们进行具身智能在泛化能力评测分析和关键迭代路径的探索，包括但不限于 1.探索激发多模态大模型Training-Free泛化能力的Data-Scaling方案（包括VLA和VA），迁移人类数据到具身本体，包括latent action和unified model等方向； 2.探索通过世界模型作为物理仿真引擎的进阶，兼顾仿真和真机的优点，实现泛化评测、强化学习和多样性数据合成； 3.探索通过环境交互的在线强化学习，涉及仿真环...

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【LongCat实习】基础模型通用 agent 算法研究员

我们期望探索构建这样的 AI 系统：具备真实物理世界级别的全模态信息交互与处理能力、有高学习和成长属性、可以无人监管地高效执行并完成真实复杂长程任务；从而让 AI 真正成为人类的强大帮手，对工作、生活、科研等人类社会的各个方面都进一步带来更大、更深远的有益影响。 1.探索小时或者天级别复杂长程任务下的 RL Scaling 等可靠后训练范式，实现有效的探索引导和 credit assignment，并保障训练的 robustness、efficiency & effectiveness； 2.探索模型的自进化系统构建方案，在易于模型理解使用的前提下，训练模型以更高信息密度的...

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【LongCat实习】基座评测与认知分析-多模态与前沿交互研究

多模态大模型能力在近年飞速发展，模态的统一、任务的统一、多种模态联合生成和实时交互带来了崭新的应用体验和生产力提升。在这个过程中，我们需要脚踏实地的同时仰望星空，发挥想象力预判新模型能力带来的应用场景革新，研究达到理想态的关键演进路径并进行度量分析，指引长期有潜力的模型迭代方向。方向包括但不限于 1.多模Agent方向：包括在多模态的工具调用和GUI/CUA，探索结合多模原生能力的OpenClaw展现出的生产力提升潜力，从基座模型能力角度分析其中的关键影响因素并进行自动化度量，指引基座模型的迭代； 2.多模态统一方向：包...

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【Longcat实习】大模型训练AI工程师

本岗位覆盖以下主要技术方向： 1.方向一：文本/多模态预训练 • 设计和优化千亿级参数大模型的分布式训练系统，支持文本基座预训练和原生多模态训练的正确性、性能和稳定性 • 负责训练框架核心模块（通信、调度、容错、Checkpoint、数据加载）的架构设计和性能优化，在同等硬件条件下持续提升训练吞吐 • 协同算法迭代和硬件演进，针对新模型架构（MoE、超长序列、多模态融合）快速完成训练适配和性能验证 • 作为工程Pipeline的上游起点，持续推进训练Infra的架构迭代方向 2.方向二：强化学习框架 • 构建并提升在线RL训练系统的性能和Scale...

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【LongCat实习】具身算法工程前沿研究

在 LongCat 基座大模型团队，参与探索具身智能基础模型的架构和范式，从系统架构、数据策略、模型结构、训练策略等角度切入，参与算法研究、系统工程和数据工程，打造具有更强能力和更高潜力的基座模型。包括： 1. 多源数据的合成和处理，包括：egocentric video 数据、仿真数据、UMI 采集数据、真机遥操作数据等 2. 具身智能系统的架构设计，Agent 系统、大小脑和 Monitor 等多层次结构 3. 模型泛化性探索：无需额外训练实现跨本体多任务；基于少量演示数据作为上下文，增强模型能力；基于自动探索，在线学习新技能。 4. 模型全流程，预...

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