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倪女士 深圳虾皮信息科技有限公司 ·招聘经理 9分钟前 上次在线 反馈率 处理时长 在招职位 (55) （27届秋招）算法工程师-AIGC基模方向-深圳 25-50K 15薪 深圳 本科 岗位职责 岗位职责 1. 参与图像/视频生成基础大模型的研发，负责模型架构设计、预训练、后训练及算法优化； 2. 参与训练体系建设，包含数据管道、数据质量优化，及评测体系建设，提升数据质量，指导模型训练； 3. 参与大规模生成模型预训练infra的建设，持续优化模型训练与推理效率，支持模型规模化部署； 4. 跟踪AIGC与多模态大模型前沿技术与研究成果，推动新算法、新技术的落地应用。 岗位要求 任职要求 1. 2027届应届毕业生，计算机、人工智能、数学等相关专业，硕士及以上学历； 2. 具有扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉 Transformer、Diffusion、Flow Matching、Autoregressive等模型架构； 3. 熟练使用Python，掌握PyTorch等深度学习框架； 4. 具备良好的算法实现、问题分析和科研探索能力，勇于接受有挑战性的工作； 5. 对图像生成、视频生成、多模态大模型等方向有科研或项目经验，具备良好的学习能力和团队合作能力。 加分项 1. 有图像/视频生成大模型预训练或后训练相关项目或科研经历； 2. 熟悉视频 Tokenizer、长视频建模、强化学习、LoRA、模型蒸馏、Agent等相关技术； 3. 有大规模模型训练优化（训练加速、显存优化、推理加速等）经验； 4. 在顶级会议发表论文或有高质量开源项目、算法竞赛经历。 （ASP Intern）LLM-大模型预训练算法工程师 40-50K 15薪 海外/北京/上海 本科 岗位职责 关于团队: Compass 是由 Shopee 研发的面向全球竞争的超大规模多语言模型，具备强大的跨文化理解、复杂逻辑推理与自主执行能力。依托全球新兴市场（尤其是东南亚）海量的多语言、多文化数据优势，Compass 系列模型已成功实现了从 v1 到 v3 演进。当前，我们正聚焦前沿技术突破，全力打造架构更先进、能力更卓越的下一代基座大模型，打造全球领先的多语言与自主智能体（Agentic LLM）技术体系。我们将通过对算法和数据策略的深入研究，建立科学的 scaling law 指导规划，攻克训练与推理加速瓶颈，打通从数据治理到智能涌现的确定性路径。我们追求将现有的预训练技术做到极致。 职位描述 模型结构探索： 参与大语言模型基础架构（如 Transformer 及其变体，MoE 等）的研究与实验；协助评估高效的 Attention 机制及新型网络结构，探索突破长上下文（Long-context）瓶颈的方案。 预训练策略与实验： 参与超大规模模型预训练的日常实验与维护；协助团队进行 Scaling Laws 的相关数据跑测与验证；跟踪前沿 Paper，尝试落地新的训练策略（如 Curriculum Learning、优化器改进等）。 预训练数据处理与分析： 参与海量多模态/多语言预训练数据的数据清洗与特征分析；协助团队设计并验证数据混合（Data Mix）与采样策略，观察其对模型在逻辑推理、代码、数学等核心能力上的影响。 分布式框架学习与支持： 在资深工程师的指导下，学习主流分布式训练框架（如 DeepSpeed、Megatron-LM）；协助监控大规模集群的训练状态，参与排查和分析训练过程中的 Loss Spike 等异常问题。 岗位要求 职位要求 必须（Must-have） 学历专业： 计算机、人工智能、数据科学、数学等相关专业硕士及以上学历。 编程功底： 具备扎实的算法与数据结构功底，精通 Python，熟练掌握 C++，具备出色的工程实现能力。 AI与框架底座： 深入理解 NLP/LLM 基础理论，熟练使用 PyTorch，对大模型的核心算子有深入了解。 分布式计算： 熟悉至少一种主流大规模分布式训练框架（如 Megatron-LM, DeepSpeed, Colossal-AI），深刻理解数据并行、张量并行、流水线并行及 ZeRO 等内存优化技术。 问题解决： 具备极强的 Debug 能力和问题诊断能力，能够快速定位并解决模型训练中的算法缺陷与系统瓶颈。 加分项（Nice-to-have） 熟悉 MoE 训练框架（如 DeepSpeed-MoE、Tutel、Megablocks），对大规模 Expert Routing、负载均衡与专家并行有深入理解。 熟悉长上下文技术（RoPE 插值、NTK Scaling、Mamba/Linear Attention、分块注意力等）。 有跨模态与文本联合预训练经验（视觉、语音、多模态 Embedding 等） 有 百亿级（100B+）以上参数规模模型 的训练、优化或落地经验者优先。 在国际顶级会议（如 NeurIPS、ICLR、ICML、ACL、EMNLP）发表论文者优先。 （27届 ASP）AI产品经理培训生 28-35K 15薪 北京 本科 岗位职责 我们正在寻找对 AI 充满好奇心的下一代产品创造者。在这里，你将有机会参与 从 0 到 1 构建 AI 产品，探索前沿技术如何真正改变全球用户的工作与生活方式。 你将参与： 从 0→1 打造 AI 产品：参与 AI 产品的规划与落地，从 业务、用户、技术与产品 多维度思考问题，推动产品从概念探索到真实上线； 体验完整的产品生命周期：深度参与用户研究、产品规划、上线运营与数据分析，在真实业务场景中推动产品持续迭代，并通过数据验证产品价值； 探索全球化 AI 应用：关注全球用户需求与跨文化产品体验，探索 大模型、Agent 等前沿 AI 技 在国际化场景中的创新应用。 岗位要求 我们希望你： 对 AI 充满热情与好奇心：持续关注 AI 技术趋势（如 LLM、Agent、AI 应用生态），理解其对产品形态的影响，并思考技术如何转化为真正有价值的产品； 具备优秀的逻辑与结构化思维：能够快速理解复杂问题，形成清晰的产品方案，并具备优秀的写作与表达能力； 具备全球视野与技术基础：关注全球产品趋势，对跨文化用户体验有热情，具备一定技术背景或能力（Python / SQL / Prompt Engineering / AI 工具等） 更佳。 （27届 ASP）MPI&D-AIGC算法工程师-上海 40-50K 15薪 上海 本科 岗位职责 岗位职责 1. 参与图像/视频生成基础大模型的研发，负责模型架构设计、预训练、后训练及算法优化。 2. 参与训练体系建设，包含数据管道、数据质量优化，及评测体系建设，提升数据质量，指导模型训练。 3. 参与大规模生成模型预训练infra的建设，持续优化模型训练与推理效率，支持模型规模化部署。 4. 跟踪AIGC与多模态大模型前沿技术与研究成果，推动新算法、新技术的落地应用。 岗位要求 任职要求 1. 2027届应届毕业生，计算机、人工智能、数学等相关专业，硕士及以上学历。 2. 具有扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉 Transformer、Diffusion、Flow Matching、Autoregressive等模型架构。 3. 熟练使用Python，掌握PyTorch等深度学习框架。 4. 具备良好的算法实现、问题分析和科研探索能力，勇于接受有挑战性的工作。 5. 对图像生成、视频生成、多模态大模型等方向有科研或项目经验，具备良好的学习能力和团队合作能力。 加分项 1. 有图像/视频生成大模型预训练或后训练相关项目或科研经历。 2. 熟悉视频 Tokenizer、长视频建模、强化学习、LoRA、模型蒸馏、Agent等相关技术。 3. 有大规模模型训练优化（训练加速、显存优化、推理加速等）经验。 4. 在顶级会议发表论文或有高质量开源项目、算法竞赛经历。 （ASP Intern）LLM-大模型预训练数据算法工程师 40-50K 15薪 北京/上海/海外 本科 岗位职责 关于团队 Compass 是由 Shopee 研发的面向全球竞争的超大规模多语言模型，具备强大的跨文化理解、复杂逻辑推理与自主执行能力。依托全球新兴市场（尤其是东南亚）海量的多语言、多文化数据优势，Compass 系列模型已成功实现了从 v1 到 v3 演进。当前，我们正聚焦前沿技术突破，全力打造架构更先进、能力更卓越的下一代基座大模型，打造全球领先的多语言与自主智能体（Agentic LLM）技术体系。我们将通过对算法和数据策略的深入研究，建立科学的 scaling law 指导规划，攻克训练与推理加速瓶颈，打通从数据治理到智能涌现的确定性路径。我们追求将现有的预训练技术做到极致。 岗位职责 参与核心算法与数据构建：协助设计基于多维指标（Loss/Embedding 等）的数据选择与采样算法；参与自动化合成数据链与蒸馏数据的实验验证，探索模型能力与数据配比的 Scaling Laws。 协助海量数据挖掘与清洗：参与全网数据选取策略的优化，挖掘 RAG 场景的时效性数据；编写高效脚本，清洗低质站点与链接，提升训练数据纯净度。 探索数据质量评测与去重：协助研发大规模数据的清洗、去噪与核心去重（如 MinHash、向量去重）算法；参与搭建自动化数据评分模型，追踪数据的分布变化。 支持数据平台与基建优化：在 Mentor 指导下使用分布式处理框架（Spark/Ray 等），参与自动化预训练数据流水线的建设与核心代码性能优化。 岗位要求 职位要求 必须项 学历专业： 计算机、AI、数据科学或数学等专业本科及以上学历。 编程功底： 精通 Python，熟练掌握 C++ 或 Rust，具备扎实的计算机系统基础。 数据与工程： 熟练使用 Spark/Ray/SQL 等分布式工具链，具备 TB～PB 级海量数据处理与计算引擎调优能力。 AI 与算法： 熟悉 LLM 预训练流程与 NLP 基础，熟练使用 PyTorch/TensorFlow；精通数据挖掘、清洗去噪与文本处理。 业务认知： 对“高质量预训练数据”的特征与分布有深刻理解，具备强问题诊断与跨团队协作能力。 （ASP Intern）LLM-大模型预训练研究算法工程师 40-50K 15薪 海外/上海/北京 本科 岗位职责 关于团队 Compass 是由 Shopee 研发的面向全球竞争的超大规模多语言模型，具备强大的跨文化理解、复杂逻辑推理与自主执行能力。依托全球新兴市场（尤其是东南亚）海量的多语言、多文化数据优势，Compass 系列模型已成功实现了从 v1 到 v3 演进。当前，我们正聚焦前沿技术突破，全力打造架构更先进、能力更卓越的下一代基座大模型，打造全球领先的多语言与自主智能体（Agentic LLM）技术体系。我们将通过对算法和数据策略的深入研究，建立科学的 scaling law 指导规划，攻克训练与推理加速瓶颈，打通从数据治理到智能涌现的确定性路径。我们追求将现有的预训练技术做到极致。 岗位职责 前沿模型架构探索与实验： 协助团队调研并探索新型网络架构（如 MoE、状态空间模型等）与长上下文压缩技术。在导师的指导下，搭建小规模验证实验，对比分析不同架构和 Attention 机制的算力效率与实际效果。 高质量数据分析与策略验证： 参与构建大模型所需的“燃料”。协助进行多模态、多语言海量数据的清洗、处理与质量分析；在小型模型上跑通 Data Mix 与 Curriculum Learning 的消融实验（Ablation Study），为最终的数据策略提供实验支撑。 Scaling Laws 与训练监控： 协助进行大模型预训练的实验跑批、参数微调与日志监控。参与探索数据规模、模型参数与算力之间的 Scaling 规律，配合资深研究员定位和解决分布式训练中的收敛异常与稳定性问题。 岗位要求 岗位要求 学历专业： 计算机、人工智能、数据科学、数学等相关专业硕士及以上学历。 编程功底： 具备扎实的算法与数据结构功底，精通 Python，熟练掌握 C++，具备出色的工程实现能力。 AI与框架底座： 深入理解 NLP/LLM 基础理论，熟练使用 PyTorch，对大模型的核心算子有深入了解。 分布式计算： 熟悉至少一种主流大规模分布式训练框架（如 Megatron-LM, DeepSpeed, Colossal-AI），深刻理解数据并行、张量并行、流水线并行及 ZeRO 等内存优化技术。 问题解决： 具备极强的 Debug 能力和问题诊断能力，能够快速定位并解决模型训练中的算法缺陷与系统瓶颈。 （ASP Intern）LLM-大模型预训练模型结构算法工程师 40-50K 15薪 海外/北京/上海 本科 岗位职责 关于团队 Compass 是由 Shopee 研发的面向全球竞争的超大规模多语言模型，具备强大的跨文化理解、复杂逻辑推理与自主执行能力。依托全球新兴市场（尤其是东南亚）海量的多语言、多文化数据优势，Compass 系列模型已成功实现了从 v1 到 v3 演进。当前，我们正聚焦前沿技术突破，全力打造架构更先进、能力更卓越的下一代基座大模型，打造全球领先的多语言与自主智能体（Agentic LLM）技术体系。我们将通过对算法和数据策略的深入研究，建立科学的 scaling law 指导规划，攻克训练与推理加速瓶颈，打通从数据治理到智能涌现的确定性路径。我们追求将现有的预训练技术做到极致。 岗位职责 参与模型结构的前沿实验与优化： 协助团队针对 Transformer 架构进行局限性探索。参与混合专家模型（MoE）、长序列建模（如 KV cache 压缩）、动态计算优化等核心算法的代码实现、跑通与效果验证。 协助探索大模型预训练策略： 参与新型预训练损失函数、优化器（Optimizer）与学习率调度策略的调研与实验。在 Mentor 的指导下，在实验规模模型上验证持续学习、课程学习等策略的有效性，并协助分析训练动力学表现。 前沿文献追踪与技术复现： 紧跟学界与工业界最新进展，调研下一代非共识网络架构（如线性注意力、动态稀疏注意力等）。协助进行算法复现、对比实验及原理解读，为团队下一代通用智能模型结构的设计提供详实的数据与理论支持。 岗位要求 职位要求 必须项 学术与工程背景： 计算机科学、人工智能、数学或相关领域的硕士或博士毕业生 深度学习底盘扎实： 深刻理解大模型预训练动态（Training Dynamics）、优化器原理及模型架构演进；精通 PyTorch，熟悉 Megatron、DeepSpeed 等主流开源训练框架。 独立研究思维： 具备独立思考与系统性研究能力，敢于挑战现有范式，能够运用数学物理与实验科学解读模型的优化动态，破解训练的不确定性难题。对模型结构（Attention、MoE 等）有极强的 Debug 能力与系统性问题诊断能力。 团队协作精神： 具有务实精神、开源开放的技术视野，以及优秀的跨团队协作与沟通能力，能够与工程、评测、Alignment 团队紧密联动。 （27届 ASP）SF-配送算法工程师 40-50K 15薪 上海 本科 岗位职责 团队简介 我们是Shopee Food，服务并领先东南亚及拉美多个国家，业务已经盈利并在拓展新市场；研发团队处于AI Native变革阶段，致力于通过更领先的技术、更扁平的组织、更高的人才密度持续提升我们在全球市场的竞争力；我们正在引入算法领域的“未来技术领军人物”和我们一起创造历史。 岗位描述 1. 端到端负责物流场景下的派单与调度等策略研发，包括订单-骑手匹配，多目标求解（成本/效率/体验 Pareto 均衡），独立驱动履约效率与成本优化。 2. 运用前沿技术，包括但不限于运筹优化（VRP、MIP、ALNS）、强化学习、深度学习等方法，构建业界领先的算法解决方案。 3. 借助 LLM 等 AI 工具重构算法研发工作流，从建模、代码生成到实验分析全链路提效，以 Agent-First 模式驱动快速迭代。 4. 基于 AB 测试、模拟仿真与因果推断，评估策略效果并快速迭代。 5. 与产品、运营紧密协作，将业务需求转化为可落地的算法问题。 岗位要求 任职要求 1. 2027届计算机/数学/运筹学/工业工程/统计等相关专业，硕士及以上学历。 2. 在扎实的运筹优化理论（LP、MIP、DP、组合优化、启发式/元启发式算法）基础上有极强的独立实操能力。 3. 超强的业务抽象建模能力，能将复杂场景分解为标准数学模型。 4. 优秀的跨团队沟通与协作能力，英语流畅。 5. 必须具备运筹/RL 实战经验（路径规划、实时调度、资源匹配等）。 顶会论文（NeurIPS/ICML/AAAI/KDD/IJCAI/TRB 等)，运筹/算法竞赛成绩（天池/Kaggle/ROADEF等） 即时物流/电商供应链实习经验 6. 能熟练运用 LLM 等 AI 工具重构运筹优化/RL 算法研发全流程, 对 AI 在算法方案设计、代码生成、实验分析等环节的输出质量有独立判断力。 （27届 ASP）S&R&A-广告生成式算法工程师 40-50K 15薪 北京 本科 岗位职责 关于团队 Shopee Ads 团队通过算法技术驱动电商场景的商业化增长。团队负责广告召回、排序模型、竞价机制、智能投放、广告主增长及生态建设等核心方向。 我们面向 2027 届毕业生招募少量 Top Talent。我们期待的候选人不止能实现既定方案，还能够理解业务目标、定义关键问题、判断技术方向，并将算法方案转化为可验证的实际结果。 岗位职责 参与 Shopee Ads 核心算法研发，包括广告召回、排序、预估、竞价、智能投放及广告主增长等方向。 深入理解业务场景，从目标和约束出发定义算法问题，设计并验证解决方案。 运用深度学习、强化学习、因果推断、大语言模型等技术，持续提升广告投放效果和系统智能化水平。 负责数据分析、特征设计、模型训练、离线评估、在线实验及效果归因，推动算法方案端到端落地。 与产品、工程、数据等团队协作，在复杂业务环境中识别关键问题并推动解决。 将 AI 深度融入研究和研发过程，持续改进问题分析、方案设计、编码、实验及知识沉淀的工作方式。 任职要求 2027 届本科、硕士或博士毕业生，计算机、人工智能、数学、统计学、自动化等相关专业。 具备扎实的机器学习、深度学习和数学基础，理解常见算法的原理、适用边界及优化方法。 具备良好的编程和数据分析能力，熟练使用至少一种主流编程语言，能够独立完成算法实验与实现。 不满足于复现已有方案，能够从问题出发完成方案设计、技术选型、实验验证和结果分析。 在项目或研究中承担过实质性核心工作，能够清晰说明个人贡献、关键决策、备选方案及结果归因。 高频使用 AI 完成代码开发、数据分析、技术调研或实验研究等复杂任务，并具备可靠的结果验证方法。 具备结构化思维和清晰的书面、口头表达能力，能够快速理解陌生领域并形成自己的判断。 保持强烈的好奇心和自驱力，愿意挑战既有方案，对创造尚不存在的产品和技术保持热情。 Top Talent 卓越信号 除上述基础要求外，我们期待候选人至少具备以下一项有客观证据支撑的卓越表现： 在高质量学术会议或期刊发表有影响力的研究成果，并承担核心研究工作。 在具有影响力的算法、编程、数学或数据科学竞赛中取得突出成绩。 在高含金量实习或项目中承担核心 Owner 角色，解决复杂问题并取得可验证的业务或技术结果。 主导或深度参与有影响力的开源项目、技术产品或算法系统建设。 构建过 Agent、Skill、知识库或自动化工作流，并能证明其带来的效率或质量提升。 在其他能够体现算法深度、创造力和快速成长潜力的领域取得突出成果。 论文、竞赛、实习和院校背景均不是单独的录用依据。我们更关注候选人在成果背后的真实贡献、独立思考和持续创造能力。 岗位要求 优先考虑 具有广告、推荐、搜索、机器学习系统或大规模模型相关经验。 熟悉在线实验、因果分析、强化学习或多目标优化。 对 Agent、RAG、Tool Calling、MCP 等 AI 工具和技术有深入实践。 有跨领域学习经历，能够将已有方法迁移到新的业务场景。 具备良好的英文沟通和跨文化协作能力。 你将获得 参与多市场、多场景广告核心问题的机会，面对真实且复杂的算法挑战。 从问题定义、方案设计到在线实验和业务验证的端到端实践。 与优秀算法、工程和产品同学协作，在高质量反馈中快速成长。 在 AI-Native 的研发环境中探索新一代算法工程师的工作方式。 （27届 ASP）S&R&A-广告算法工程师 40-50K 15薪 北京 本科 岗位职责 关于团队 Shopee Ads 团队通过算法技术驱动电商场景的商业化增长。团队负责广告召回、排序模型、竞价机制、智能投放、广告主增长及生态建设等核心方向。 我们面向 2027 届毕业生招募少量 Top Talent。我们期待的候选人不止能实现既定方案，还能够理解业务目标、定义关键问题、判断技术方向，并将算法方案转化为可验证的实际结果。 岗位职责 参与 Shopee Ads 核心算法研发，包括广告召回、排序、预估、竞价、智能投放及广告主增长等方向。 深入理解业务场景，从目标和约束出发定义算法问题，设计并验证解决方案。 运用深度学习、强化学习、因果推断、大语言模型等技术，持续提升广告投放效果和系统智能化水平。 负责数据分析、特征设计、模型训练、离线评估、在线实验及效果归因，推动算法方案端到端落地。 与产品、工程、数据等团队协作，在复杂业务环境中识别关键问题并推动解决。 将 AI 深度融入研究和研发过程，持续改进问题分析、方案设计、编码、实验及知识沉淀的工作方式。 岗位要求 任职要求 2027 届本科、硕士或博士毕业生，计算机、人工智能、数学、统计学、自动化等相关专业。 具备扎实的机器学习、深度学习和数学基础，理解常见算法的原理、适用边界及优化方法。 具备良好的编程和数据分析能力，熟练使用至少一种主流编程语言，能够独立完成算法实验与实现。 不满足于复现已有方案，能够从问题出发完成方案设计、技术选型、实验验证和结果分析。 在项目或研究中承担过实质性核心工作，能够清晰说明个人贡献、关键决策、备选方案及结果归因。 高频使用 AI 完成代码开发、数据分析、技术调研或实验研究等复杂任务，并具备可靠的结果验证方法。 具备结构化思维和清晰的书面、口头表达能力，能够快速理解陌生领域并形成自己的判断。 保持强烈的好奇心和自驱力，愿意挑战既有方案，对创造尚不存在的产品和技术保持热情。 Top Talent 卓越信号 除上述基础要求外，我们期待候选人至少具备以下一项有客观证据支撑的卓越表现： 在高质量学术会议或期刊发表有影响力的研究成果，并承担核心研究工作。 在具有影响力的算法、编程、数学或数据科学竞赛中取得突出成绩。 在高含金量实习或项目中承担核心 Owner 角色，解决复杂问题并取得可验证的业务或技术结果。 主导或深度参与有影响力的开源项目、技术产品或算法系统建设。 构建过 Agent、Skill、知识库或自动化工作流，并能证明其带来的效率或质量提升。 在其他能够体现算法深度、创造力和快速成长潜力的领域取得突出成果。 论文、竞赛、实习和院校背景均不是单独的录用依据。我们更关注候选人在成果背后的真实贡献、独立思考和持续创造能力。 优先考虑 具有广告、推荐、搜索、机器学习系统或大规模模型相关经验。 熟悉在线实验、因果分析、强化学习或多目标优化。 对 Agent、RAG、Tool Calling、MCP 等 AI 工具和技术有深入实践。 有跨领域学习经历，能够将已有方法迁移到新的业务场景。 具备良好的英文沟通和跨文化协作能力。 你将获得 参与多市场、多场景广告核心问题的机会，面对真实且复杂的算法挑战。 从问题定义、方案设计到在线实验和业务验证的端到端实践。 与优秀算法、工程和产品同学协作，在高质量反馈中快速成长。 在 AI-Native 的研发环境中探索新一代算法工程...