如果你最近在看AI岗位，很容易形成一种印象：大家好像都在训练模型、调效果、做应用。但其实当大模型真正接入业务之后，一个更棘手的问题开始浮出来：如果模型被攻击、被诱导、甚至被滥用，会发生什么？今天我们要说的AI安全算法工程师其实就在解决这件事。相比“把AI做得更强”，它更关注的是另一面——👉 如何让AI在复杂环境下，依然是可控的、可信的。一天一个AI岗位解析打破AI求职信息差，今天我们拆解的是AI安全算法工程师——Flow安全🧩 主要工作内容：让模型“不出事”如果只看岗位名称，很容易把它归到“算法岗”，但拆开JD会发现，它的工作重心其实有一个明显的转向——👉 用大模型能力，去解决安全问题，...

一天一个 AI 岗位解析，今天聊的是——👉 XR 系统 AI 应用测试开发工程师目前更多人了解的 “测试开发工程师”，大部分工作内容可能是：写用例、点点功能、找 Bug 收尾。但XR 系统 AI 应用测试开发工程师有些不同，它干的活，是实打实的AI 模型评测 + 系统质量工程 + 交互体验定标。尤其现在 AI+AR/VR 全面爆发，新交互场景层出不穷，这个岗位早就不是单纯验收产品了，而是直接参与定义 AI 产品好不好用、体验上限有多高。在正式拆解这个岗位之前，我们先看看XR是什么：XR（Extended Reality，扩展现实）是虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）的总称，...

一天一个AI岗位解析，今天我们要拆解的是AI应用测试开发工程师。很多同学一提到AI岗位，第一反应就是算法工程师、大模型研发，觉得只有这两个才是“核心岗”。但其实在真实的大厂研发体系里，AI应用测试开发工程师也在成为越来越重要的技术方向。尤其是现在，AI+智能硬件、AI交互系统、大模型应用都在快速落地，产品质量和用户体验，比以往任何时候都关键。而这个岗位，就是守护AI产品质量的核心角色。🧠 首先，这个岗位到底在做什么？一句话总结，就是👉 AI产品质量的“技术守门人”，核心工作拆成3部分：1️⃣ AI应用项目测试 + 系统质量保障你的核心任务，就是盯着AI产品的质量，比如做AI功能测试、前后端...

如果你既对大模型算法感兴趣，又希望自己的技术能真正落地到有趣的产品场景里，那这个岗位真的太适合你啦👉 游戏AI研发工程师（AIGC方向）这个岗位的核心目标很明确，是以下三件事：⭐ 用生成式AI，彻底改变游戏内容的生产方式⭐ 升级NPC智能交互体验，告别生硬对话⭐ 让游戏世界变得更真实、更有动态感，玩起来更有沉浸感从剧情生成到动作创作，从NPC对话到玩法设计，现在大模型已经成为游戏研发的新生产力，每一步都能看到技术落地的成就感🧠 首先，这个岗位主要做什么？整体工作其实可以拆成三条主线：1️⃣ 游戏内容生成相关的大模型算法研发你会全程参与数据建设、指令微调、偏好对齐，还有模型效果优化，核心目标...

今天美团26春招/27届暑期实习笔试正式开考，根据大家的反馈总结了一下笔试内容，供后续笔试的小伙伴参考~其他方向内容可在评论区补充！！一、笔试概况研发岗（开发方向）题型：10道选择题 + 3道编程题时长：90分钟，固定时间段监考：双机位，规定手机方向选择题：涉及LLM大语言模型、模型训练等AI相关知识新增：AI Coding考查（可选）编程语言：不限，支持本地IDE产品/运营方向题型：言语理解(9题) + 数量关系(9题) + 判断推理(9题) + 资料分析(5题) + 大模型知识(8题)时长：60分钟难度反馈：数量关系和资料分析较难，大模型知识需提前准备 财务方向题型：财务单选12道 + 财...

一天一个 AI 岗位解析，今天来聊聊——AI训推框架研发工程师（AI Infra）如果说算法工程师是在让模型更聪明，那这个岗位就是👉 让大模型能稳定、高效、低成本地跑在业务里。不直接写业务逻辑，也不用直接和用户打交道，但是所有AI产品都离不开他，是实打实的“基建大神”。无论是 AI Agent、AI搜索、AI分身，背后都离不开训练与推理框架的支撑。一、这个岗位平时在做什么这个岗位的工作核心可以总结为三块：1️⃣ 大模型训练 & 推理框架研发首先你需要参与公司自研的 AI 训推框架开发，比如：大模型推理引擎优化训练框架性能提升推理吞吐与延迟优化巧妇难为无米之炊，得先开发框架才能后续推进...

紧密关注AI发展的你应该已经注意到了越来越多的平台和公司开始做AI智能体（Agent）。最近爆火的开源项目 OpenClaw🦞，更是把 “AI 能自己动手干活” 这件事推向了大众视野，让大家直观感受到：AI 正在从只会聊天的机器人，变成能独立执行任务的智能助理。不同于AI聊天机器人单纯的执行用户命令，智能体化身为能思考的“助理”，探索用户的需求、并针对需求自行思考并搜索用户需要的信息，比如你要求AI写周报，普遍AI可能只是写一段文字，而智能体可以回顾周工作记录——>总结工作重点——>排版——>发送给用户。也就是说，AI不仅能聊天，还能 参与信息分发和内容理解。实际上，在大厂...

细心的你一定已经注意到在问AI专业信息或者具有时效性的新闻时，它会“搜索网页”，做到：AI 帮你查资料 + 总结信息。比如你问一个复杂问题，它会先搜索很多网页，然后阅读内容、整理重点，最后梳理输出，给出结构化回答。这种能力背后其实是一类新的算法岗位：AI搜索Agent算法工程师一天一个AI岗位介绍，今天拆解的JD是——AI搜索Agent算法工程师。（图中为字节正在招募的岗位，校招社招均有，看完这篇文章如果你心动了就抓紧投递吧）1️⃣ 这个岗位平时在做什么？从 JD 来看，核心工作可以分成三部分：AI搜索 Agent 构建大模型推理能力优化搜索与生成技术融合🔍 1. 做“AI搜索 Agent”...

一天一个AI岗位，今天要拆解的岗位是NLP算法工程师——AI分身方向。如果你是短视频平台的重度用户，那你应该已经注意到部分平台已经推出了AI分身的功能：创作者不在线的时候，AI可以替他回答粉丝问题、和粉丝聊天，甚至模仿他的表达风格...这些能力的背后，其实就是这一类算法岗位在做的事情。1️⃣ 这个岗位平时在做什么？从 JD 来看，核心工作大概可以分成三块：AI分身构建、角色化大模型研究、LLM技术落地。👤 1. 做“AI创作者分身”这是这个岗位最核心的任务。简单理解就是：让 AI 能够 模仿一个创作者的表达方式和知识体系，和粉丝进行互动。比如：模仿创作者的说话语气回答粉丝常见问题在私信里互动...

AI代码补全、函数生成、甚至整段逻辑生成的能力，背后其实是大模型在发挥作用。但 AI 能不能把代码写好，关键并不只是模型本身，而是有人在不断训练、优化、改进它。而做这件事的人，就是大模型算法工程师。

在 AI 行业中，语音不像纯文本那样“看得见”，但一旦出现延迟、卡顿、识别错误诸类问题，用户马上就能感知。避免这些问题的发生，即是语音大模型研发岗的职责。一天一个AI岗位介绍，今天拆解的岗位是：AI语音大模型服务端研发工程师。一句话总结就是：让语音大模型在真实企业场景里，稳定、低延迟、可规模化运行。不是做模型论文，也不是只写接口，而是将 ASR、TTS、大模型推理服务跑在企业客户的业务系统里。一、这个岗位到底在做什么？JD 可以拆成三条主线：架构搭建、模型工程化、ToB 场景落地。1️⃣ 语音 AI 服务架构设计（核心工程）这部分的关键词是：高并发、低延迟、稳定性、分布式你要搭建的是：企业级语...

一天一个AI岗位介绍，今天要解读的JD岗位是——AI应用研发（直播类）。在所有 AI 应用场景里，直播可能是最“极端”的一个：高并发、强实时、强互动、强转化。如果一个 AI Agent 能在直播场景稳定跑起来，那基本说明——工程能力是过关的。一句话概括它的核心工作：在高并发直播场景里，把 AI Agent 从“概念”变成可规模化运行的系统。不是做 Demo，不是写论文，而是——让 Agent 真正在流量洪峰里活下来。一、这个岗位到底在做什么？它可以拆成两条主线：基建 + 应用落地。1️⃣ AI Agent 框架基建（偏工程核心）JD里提到 MCP 标准、微服务集成、低延迟、安全集成。翻译一下就...

今年开年事业就不错，希望后面更上一层楼！