翰德

岗位职责： 1. 根据业务需求完成后端服务相关的接口设计，业务逻辑设计，以及数据库设计； 2. 结合系统实现对代码进行充分的自测，以及配合测试工程师联合进行测试； 3. 对所开发的产品进行版本更新及维护，以满足业务发展的需求。 任职要求： 1. 985、211院校计算机相关专业本科及以上学历优先； 2. 3-5年左右Java研发工作经验； 3. 有扎实的算法、数据结构以及Java基础。

岗位职责： 1. 内容体系搭建与规划：基于产品定位（如内容平台、电商平台、工具类产品）与用户画像，制定内容策略（如 UGC 激励、PGC 产出、内容分层），规划内容矩阵（如图文、短视频、直播、干货专栏等），明确各内容板块的定位、产出节奏与核心目标（如用户留存率、内容曝光量、转化效率）。 2. 内容生产与质量把控：统筹内容生产全流程，包括选题策划（结合热点、用户需求、业务节点）、素材采集、内容创作 / 审核（PGC 内容撰写、UGC 内容筛选），建立内容质量标准（如原创度、信息准确性、用户阅读体验），确保输出内容符合产品调性与用户需求。 3. 内容分发与效果优化：制定多渠道内容分发策略（如产品内推荐、社交媒体平台、合作渠道），跟踪各渠道内容数据（如阅读量、点赞率、转发率、停留时长、转化漏斗），通过 A/B 测试、用户反馈分析，优化内容选题、形式与分发节奏，提升内容触达效率与转化效果。 4. 内容生态运营与用户互动：搭建内容创作者激励体系（如流量扶持、现金奖励、荣誉认证），维护核心创作者关系；策划内容互动活动（如话题讨论、内容征集、评论抽奖），提升用户参与度；处理用户对内容的反馈（如投诉、建议），形成内容优化闭环，推动内容生态健康增长。 5. 行业与竞品分析：持续关注行业内容趋势（如短视频化、AI 生成内容应用）与竞品内容策略，定期输出分析报告，提炼可借鉴经验，为内容策略迭代与创新提供方向，确保产品内容竞争力。 任职资格： 1. 工作经验：2 年及以上互联网内容运营相关经验，有完整的内容体系搭建或核心内容项目（如专题策划、爆款内容打造）落地案例，熟悉至少 1 类内容形态（图文 / 短视频 / 直播）的运营逻辑，有大厂或头部内容平台经验者优先。 2. 专业能力： • 具备优秀的内容策划与创作能力，能独立完成高质量内容输出（如深度文章、短视频脚本），文字功底扎实，对内容热点敏感度高； • 精通内容数据指标（如阅读量、互动率、转化率）分析方法，能通过数据洞察内容问题，驱动策略优化； • 了解内容分发渠道特性（如抖音、小红书、微信公众号、产品内推荐机制），能针对性制定分发方案； • 具备内容生态维护能力，擅长创作者沟通与激励，或用户互动引导。

全栈工程师 工作年限5年以上 本科以上学历，需要有欧美留学经历，熟练掌握海外软件生态相关知识 工作内容： 1. 深入理解Web及移动APP软件系统的业务需求，制定软件开发整体框架； 2. 开发和维护系统平台与框架，开发包含前后端的系统，发现和解决存在的技术问题； 3. 持续改进流量调度平台的可用性、稳定性、安全性和扩展性； 4. 持续优化前端和后端功能，提升流量调度平台和服务网关； 能力要求： 1. 计算机或软件工程等相关专业，本科及以上学历，2年以上全栈开发经验； 2. 编程经验丰富，熟练掌握Python、Java等，熟悉 Linux、Spring、Mysql、Mybatis等框架； 3. 具备系统调优、性能调优等技能，对疑难技术问题具备较强的排查能力者优先； 4. 熟悉分布式系统的设计和应用，熟悉分布式、缓存、消息等机制；能对分布式常用技术进行合理应用，解决问题； 5. 高并发分布式计算或海量数据应用经验者优先，有大型网站构建经验者优先； 6. 在业界有创新性技术沉淀，github负责的类库或框架star超过500以上优先； 7. 产品面向国际化业务，熟练掌握英语阅读特别优先

主要职责： AI 策略规划与设计：深入理解社交产品的用户行为与需求，结合 AI 技术（如推荐算法、NLP、计算机视觉等），设计并优化个性化推荐、智能匹配、内容生成、用户增长等核心策略。 数据驱动决策：构建数据指标体系，通过数据分析和用户研究，持续评估 AI 策略效果，驱动产品迭代和策略优化。 跨团队协作：与算法、工程、设计、运营等团队紧密合作，将 AI 策略转化为可落地的产品功能和技术方案，并推动项目顺利上线。 竞品分析与创新：跟踪国内外 AI 与社交领域的前沿动态和竞品策略，探索创新的 AI 应用场景，保持产品竞争力。 项目管理：负责 AI 策略相关项目的全生命周期管理，包括需求分析、方案评审、进度跟进和风险控制。 任职要求 教育背景：计算机科学、数据科学、软件工程、信息管理或相关专业本科及以上学历。 工作经验：3-5 年以上互联网产品经理经验，其中至少 2 年以上 AI 策略或社交产品相关经验。 AI 技术理解：熟悉机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、推荐系统等 AI 技术原理，能与算法工程师有效沟通。 社交产品经验：对社交产品的用户心理、产品机制、运营策略有深刻理解，有成功的社交产品设计或运营案例者优先。 数据分析能力：具备扎实的数据分析能力，能熟练使用 SQL 等工具进行数据查询和分析，从数据中洞察用户需求和产品问题。 沟通与协作：具备优秀的跨团队沟通能力和项目管理能力，能够推动复杂项目的顺利进行。 创新与执行力：对 AI 技术充满热情，具备敏锐的市场洞察力和创新思维，能够快速将想法转化为实际产品功能。

岗位职责: 1、负责AI相关的项目产品的规划、设计，了解用户需求、协同设计、研发、测试等资源确保产品的交付上线; 2、洞察用户场景和行业发展方向趋势，不断发掘新的业务价值点，并落入产品的需求迭代，提升产品竞争力； 3、跟踪前沿的算法应用领域，结合实际业务应用场景，与算法工程师合作，提供产品解决方案。 任职要求: 1、本科及其以上学历，至少三年以上AI产品经理经验(如信息流推荐、搜索、AI平台等)或3年以上互联网产品经验，熟练使用各类产品设计、管理工具; 2、了解传统机器学习、深度学习等基本原理和应用场景，了解技术发展现状、趋势和技术边界，对A具有浓厚兴趣和热情; 3、有较强的市场敏锐度，擅长从用户角度考虑问题，对用户需求有较好识别判断能力，对商业模式敏感: 4、有较强的自驱力、产品规划能力、学习创新能力、具备优秀的沟通协调能力，能承受一定工作压力; 5、拥有AI开放平台、AI落地产品等相关经验者优先;

岗位职责： 1、全面负责多肽AIDD算法团队建设与管理，制定技术路线图。 2、搭建多肽分子生成、结构预测、亲和力评估、成药性预测全流程算法平台。 3、主导生成式AI、大模型微调、分子动力学、自由能计算在多肽药物的落地。 4、与湿实验团队联动，建立干湿闭环，迭代算法、加速多肽PCC发现。 5、跟踪全球多肽AI前沿，引进/自研核心算法。 任职要求： 1、博士学历，计算生物学/生物信息学/计算机/计算化学等相关专业。 2、8年以上AIDD/CADD经验，5年+以上团队管理经验，多肽药物算法优先。 3、精通Python/PyTorch/TensorFlow，熟悉AlphaFold、Rosetta、RFdiffusion、Schrödinger。 4、有多肽生成、环肽设计、PPI、ADMET预测项目落地经验，发表顶刊论文优先。 5、具备战略思维、跨部门协作、算法工程化落地能力。

工作职责： 1、面向实际医疗场景，主导垂类大模型算法的研究与落地 2、跟进医疗大模型、多模态、Agent等前沿研究动态，支持技术验证与原型实现 3、准确理解临床痛点与需求，与产品、合规等团队协作，推动算法在真实医疗环境中的试点与规模化应用 4、构建在医疗专科领域有影响力的项目开源或高质量论文发表 岗位要求： 1、硕士/博士（EE/CS/Math等）或同等经验，深度学习算法基础扎实，具有大模型相关经验 2、熟悉至少一种深度学习框架（Pytorch、Tensorflow等），具有良好的代码实现能力 3、具有扎实的数据洞察力，逻辑清晰，善于沟通协作，乐于挑战，以结果为导向 4、在CCF A类顶会或相关Topic的顶级期刊上论文发表，有医学场景项目经历更佳

岗位职责 设计并实现大规模网页数据的抓取、清洗及结构化、存储流程，保障数据质量与时效性。 熟悉反爬机制及应对策略，开发高可用的数据采集与清洗方案。 构建基于分布式框架（如Scrapy-Redis、Celery）的爬虫系统，提升并发性能与容错能力。 融合大数据组件（如Spark/PySpark）优化数据处理效率，支持实时、批量清洗与转换任务。 协同数据团队完成数据交付，驱动下游分析与应用。 任职要求 必备能力 精通Python及Scrapy框架，深入理解HTTP协议与动态页面渲染机制 熟悉java 或 c++, 对计算机底层原理有较深入了解 掌握主流数据库（MySQL/MongoDB/Redis/HBase）和消息队列（Kafka/Pulsar） 具备分布式爬虫开发经验，熟悉任务调度与性能优化策略 熟悉Spark进行大规模数据清洗，了解Ray/Dask等分布式计算框架 项目经验 2年以上工作经验，1年以上爬虫开发经验，主导过至少1个中大型爬虫项目落地 有复杂反爬机制破解案例 有Spark/Ray等大数据组件在爬虫任务中的实际应用经验 加分项 掌握JS逆向分析及浏览器自动化工具（如Selenium/Puppeteer） 熟悉容器化部署（Docker/Kubernetes） 在专有领域有数据采集经验

一、岗位核心目标 在机器人项目落地过程中输出专业技术支持，对接内外合作方，完成机械臂、人形机器人、机器狗相关算法开发与验证工作。 二、主要工作职责 1.全流程对接内外部团队，梳理机器人应用需求，覆盖需求规格制定、工厂验收、设备调试安装、投产验证、资本开支评估全环节; 2.联合外部合作方完成机器人软件架构设计、功能开发集成与模型微调，涵盖定位导航、运动、抓取、动作性能等智能能力;3.基于Movelt!、MuJoCo等工具开发/集成运动控制算法，依托多款仿真软件完成高精度运动规划、仿真与测试; 4.负责现场部署调试，解决实景技术故障，保障系统稳定运行; 5.按需为业务市场提供新机器人工位安装、现有设备可靠性相关技术支持。 三、任职要求 1.计算机、人工智能、机器人、自动化等相关专业本科及以上学历;2.3年及以上机器人开发经验，掌握运动学、动力学、控制理论等机器人基础理论;3.熟练使用Python/C++至少一种编程语言，熟悉PyTorch、TensorFlow深度学习框架;4.精通ROS及配套开发工具，具备运动控制、轨迹规划、SLAM算法落地实操经验;5.掌握强化学习、模仿学习、多模态学习等前沿算法，能使用Isaac Sim、Gazebo等平台完成算法仿真优化; 6.可独立完成算法真机部署与现场调试。

【大规模数据处理 Pipeline方向】 岗位职责： 1.负责数据采集、清洗、去重与质量评估系统的设计与开发； 2.构建服务于搜索、多模态与模型训练的高质量数据湖与索引系统； 3.持续优化数据处理各环节的性能与吞吐，确保数据管道的稳定高效。 核心要求： 1. 过硬的代码能力，对数据库原理有深入理解，拥有丰富的性能调优与大数据处理经验； 2. 不满足于被动执行，对通用人工智能（AGI）的技术路径与发展有着独立的思考与执着的好奇心。

通用Agent算法研究员 岗位职责 1. 通过 Large Scale RL Scaling 等手段，训练模型能够在多样化、有噪声的真实、全模态环境下，支持多样化的 Tools、Skills、Subagents 的稳定、正确、综合、可插拔式灵活使用，并能在一定限度内进行环境的修复与可靠改造； 2. 探索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形态构建、维护和利用 memory，使模型能主动在重复性任务或封闭任务域中总结、提炼认知与经验，并进行有效复用，达到不断自进化的效果； 3. 训练模型的系统性长程任务高效处理能力，可以自主进行合理的任务拆解、分工；探索通过 agent swarm 或其他先进的 multi-agent system 进行系统性长程任务的并行执行和提效； 4. 探索多模态推理和多模态环境交互的范式，并基于此进行增强模型在复杂全模态环境下的任务完成能力。 岗位基本需求 1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数学、物理等相关专业； 2. 在强化学习、大模型训练、Agent 等一个或多个领域有较深入的研究和实践经验者； 3. 好奇心驱动，具有出色的分析、解决问题的能力，有自主探索解决方案的能力者； 4. 具有良好的沟通协作能力，对追求纯粹的技术有强烈热情，工作积极主动，能够与团队融洽合作，一起探索新技术并快速试验想法，推进技术进步。 岗位亮点 1. 获得在业内最前沿的大模型认知和技术积累，既能做前沿 research，也有直接的落地场景； 2. 有充足的数据和GPU资源用于实验探索； 3. 工作环境优越，团队扁平，讨论、合作氛围好； 4. 提供有竞争力的薪资福利和良好的晋升空间。

职位描述： 1. 用户需求分析与产品规划：深入调研律师及业务团队的工作场景与痛点，挖掘真实需求；基于智能化、自动化技术，规划产品版本范围与迭代节奏，制定产品路线图； 2. 产品文档与需求管理：完善产品文档、业务流程及相关功能定义；收集、提炼、整理用户需求，编写高质量的产品需求文档（PRD）及原型设计，确保需求传递清晰、无歧义； 3. 跨部门协作与落地推进：与业务、开发、测试等团队充分沟通协调，把控产品开发全流程（需求→设计→开发→测试→上线），推动版本迭代高效交付，确保产品目标达成； 4. 数据分析与持续优化：持续监控和分析产品上线后的用户反馈及使用数据，基于数据驱动产品迭代，不断改善用户体验，提升产品Adoption； 5. 法律科技产品创新：深入理解法律行业业务逻辑，结合 AI 技术趋势，探索创新产品方向，推动律所数字化与智能化建设； 6. 完成上级领导安排的其他任务。 岗位要求： 1. 统招本科以上学历，计算机、法律相关专业优先；从事过技术开发工作优先； 2. 有AI项目开发落地的完整经验、完整的产品方法论； 3. 三年以上产品工作经验，有软件开发经验者优先； 4. 突出的沟通能力、协调能力、落地执行能力，内驱力强，自我要求高； 5. 能够快速学习理解业务，具有跨界思维，对法律科技行业感兴趣； 6. 熟悉产品设计、实现的流程和工具体系，能够快速熟悉业务需求，有创新的产品想法和用户思维； 7. 有法律科技产品设计开发实践经验的优先。

工作职责： 1. 负责企业级 AI Agent（单智能体/多智能体协同系统）的架构设计与核心代码编写，推进 Agent 在特定业务场景（如自动化投研、智能运维、企业级 BI、复杂工作流等）的落地； 2. 负责大语言模型（LLM）的工程化接入，设计高效的提示词工程（Prompt Engineering）与先进的检索增强生成（RAG）系统，解决幻觉问题，确保输出的确定性与准确性； 3. 利用 MCP（Model Context Protocol）等协议，将 AI Agent 与企业传统基础设施进行安全、高效的连接与打通； 4. 负责 Agent 系统的长文本上下文管理、Token 消耗优化、状态持久化及 Session 管理；确保系统在高并发、生产环境下的稳定运行； 5. 持续追踪 LLM、Agentic RAG、终端自动化工具等前沿进展，构建和维护团队内部的 Agent 开发工具链，提升工程交付效率。 职位要求： 1. 计算机科学、人工智能、数据科学或相关专业学士及以上学历； 2. 拥有5年以上人工智能相关领域经验，具备扎实的算法和工程能力； 3. 深入理解并熟练使用 LangGraph、AutoGen、CrewAI 或 LangChain/LlamaIndex 等主流 Agent 框架，有独立设计复杂状态机或多 Agent 协作系统的实战经验； 4. 精通 Python，并熟悉至少一种其他编程语言； 5. 熟悉 MCP（Model Context Protocol） 协议，具备为 AI 智能体开发自定义工具（Tools/Plugins）及连接异构数据库（如 Oracle、主流向量数据库）的经验； 6. 有完整的 AI 项目全生命周期治理经验，包括可观测性、全链路性能压测、LLM 成本控制（Caching 策略）以及复杂长流程的异常容错设计； 7. 对将人工智能技术应用于资产管理领域以创造商业价值充满热情； 8. 优先考虑对开源项目做出过贡献或发表过论文的候选人。

工作职责： 1. 面向实际医疗场景，主导垂类大模型算法的研究与落地 2. 跟进医疗大模型、多模态、Agent等前沿研究动态，支持技术验证与原型实现 3. 准确理解临床痛点与需求，与产品、合规等团队协作，推动算法在真实医疗环境中的试点与规模化应用 4. 构建在医疗专科领域有影响力的项目开源或高质量论文发表 岗位要求： 1. 硕士/博士（EE/CS/Math等）或同等经验，深度学习算法基础扎实，具有大模型相关经验 2. 熟悉至少一种深度学习框架（Pytorch、Tensorflow等），具有良好的代码实现能力 3. 具有扎实的数据洞察力，逻辑清晰，善于沟通协作，乐于挑战，以结果为导向 4. 在CCF A类顶会或相关Topic的顶级期刊上论文发表，有医学场景项目经历更佳

RESPONSIBILITIES • Research & Experimentation – Explore and develop new techniques across LLMs and audio models to improve reasoning, latency, and conversational quality in realtime systems. • Model Training – Rapidly build and iterate on models and pipelines, turning research ideas into working prototypes. Innovate on paradigms, training methods, and inference. • Evaluation & Benchmarking – Design novel evaluation frameworks, datasets, and metrics to measure performance on complex, real-world voice tasks. • Bridge Research to Production – Collaborate closely with engineering to translate research insights into deployable systems. • Human Feedback Loops – Develop methods to incorporate human evaluation into model improvement, especially for subjective conversational quality. • Advance the Frontier – Stay at the cutting edge of ML research and bring new ideas into Retell’s product and infrastructure. REQUIRED • Strong ML Research Background – You've worked on advanced ML problems (like LLM pre-training and post-training, transcription model training, TTS, or multimodal systems), either in industry or academia. • Deep Technical Foundation – Comfortable with PyTorch, model architectures, and the math behind modern machine learning. • Top Academic Background – Master's degree in CS, ML, AI or related field required; PhD preferred. Equivalent research-level engineering experience also considered. YOU MIGHT THRIVE IF YOU • Published or Awarded – First/co-author publications at top-tier venues (NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, Interspeech, etc.) or notable competition awards are a strong plus. • Experimental Mindset – You enjoy exploring open-ended problems and iterating quickly on ideas. • Bridge Theory & Practice – You can translate research into systems that work in realworld environments. • Startup-Ready – You thrive in fast-paced environments with high ownership and ambiguity. • Collaborative & Clear Communicator – You can explain complex ideas and work cross-functionally to drive impact.