单位简介

单位介绍：

智谱AI致力于打造新一代认知智能大模型，专注于做大模型的中国创新。公司于2020年底开始研发 GLM 预训练架构，并训练了百亿参数模型GLM-10B，2021年利用MoE架构成功训练出万亿稀疏模型，于2022年合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B，并基于此千亿基座模型打造大模型平台及产品矩阵。

公司践行Model as a Service（MaaS）的市场理念，推出大模型MaaS开放平台（https://open.bigmodel.cn/），基于领先的千亿级多语言、多模态预训练模型，打造高效率、通用化的“模型即服务”AI开发新范式，实现服务效率的提升。

2023年，智谱AI推出了千亿基座的对话模型ChatGLM，并开源单卡版模型ChatGLM-6B，使得研究者和个人开发者进行微调和部署成为可能。2023年6月，ChatGLM2正式发布，千亿基座对话模型全系升级，提供丰富尺寸，适用于多种场景。在细分领域方面，团队打造了AIGC模型及产品矩阵，包括高效率代码模型CodeGeeX、高精度文图生成模型CogView、多模态对话语言模型VisualGLM-6B等。

通过认知大模型链接物理世界的亿级用户，智谱AI基于完整的模型生态和全流程技术支持，为千行百业带来持续创新与变革，加速迈向通用人工智能的时代。官网请见（zhipuai.cn）

企业文化：

激情、极智、创新、人正

岗位类型：

内容运营专员/数据运营专员/商业数据分析专员/文案策划内容运营专员/大模型算法/算法工程/前端开发/运维开发/博士后研究员等等......

招聘对象：

暑期实习：24届在校生（在2023年8月之后毕业的在校生）

校园招聘：24届毕业生（在2023年9月至2024年8月期间毕业）

招聘流程 宣讲及筛选/笔试面试/offer发放/正式入职

投递方式：

HR邮箱：zhipujobs@zhipuai.cn

网申地址：https://lslfd0slxc.jobs.feishu.cn/zhipucampus

详细岗位信息如下：

文案策划内容运营专员

岗位说明：

1、在负责雇主品牌官方媒体及自媒体运营，基于不同媒介形式完成内容策划和撰写，包括但不限于:招聘官网、招聘公众号、小红书、脉脉、微博、知乎、公关稿件等文本形式;

2、协助雇主品牌相关视频内容的创作，通过调研、访谈等方式挖掘打动人心的故事，完成脚本撰写;

3、文案是对品牌的理解、对策略的表达，需要参与团队的创意发想，根据不同的项目或需求，对雇主品牌价值进行精确的定义，用文案传递品牌信息、对外沟通;

4、追求一稿过的实力和灵气，也有推翻重构的毅力和勇气。

任职要求:

1、本科及以上学历，有文案、内容或社交媒体运营、公关相关实习工作经验;

2、充分理解受众，站在用户视角审视文案的价值，有共情能力、洞察力;

3、热爱创作并能从中获得快感，文案风格适应性强，无论官方、幽默或走心都信手拈来;

4、享受互联网生活，喜欢研究各种流行的内容和营销模式，以及广告创意背后的策略过程;

5、熟悉AIGC领域内容玩法及有相关经验者优先考虑。

商业数据分析专员

岗位职责：

1、协助大模型能力评测相关工作，主要职责包含数据分析、报告撰写；

2、协助分析用户需求，收集数据，完善大模型评测框架。

任职要求：

1、本科及以上学历，有商业智能、产品经理、咨询分析等岗位的工作/实习经历；

2、了解或对大模型相关技术和产品化相关知识有浓厚兴趣，有人工智能、大模型相关技术和产品背景者优先；

3、对运营中存在的问题点、困难点，给出数据支持分析报告建议、问题解决方案;

4、对重要节点或特殊节点业务消耗的变化进行专门的研究并形成分析报告;

5、构建各种分析和预测模型，通过跟踪和监控重点数据，发现潜在的缺陷与机会,为业务决策提供数据支撑职位要求。

数据运营专员

岗位职责：

1、负责大模型数据标注，利用本人的专业知识标注具有挑战性的问题（如英文回答、数学题、编程题、历史等），确保标注的准确性和可靠性；

2、负责管理标注实习生，确保实习生标注的合格率；

3、对标注后的数据进行合理有效的分类和管理，保障数据质量，方便业务的提取和调用；

4、对大模型数据标注的结果进行审核，确保数据质量；

5、与其他相关部门保持良好的沟通，为项目提供支持。

任职要求：

1、统招本科及以上学历，计算机、文学类、历史类、心理学、法学、国际关系学、政治学等相关业优先；

2、熟悉数据标注流程，有AI相关标注经验优先，对AI&GPT-3&ChatGPT 等大模型应用等前沿技术有兴趣和了解者优先；

3、踏实，熟练使用常用标注工具，熟练应用 Word、Excel、PowerPoint 等办公软件；有Python编程经验者优先；

4、有专人带领熟悉标注系统及标注规则。

内容运营专员

岗位描述：

1、负责微博、知乎等社交媒体平台的内容撰写、运营；

2、善于捕捉网络热点话题，对社交媒体平台内容进行实时调整和更新；

3、定期整理和总结运营经验，推动内容运营的流程和标准。

任职要求：

1、统招本科及以上学历，新闻传播相关专业优先，其他专业均可；

2、有基础数据分析能力，有一定的数据敏感度，熟悉数据分析的工具；

3、具备良好的沟通能力和团队合作精神，责任心强；

4、能借助生成式人工智能技术来提升内容运营效率者优先；

5、有相关实习背景加分，熟悉北京高校的历史和发展情况者优先。

岗位名称：算法工程师（校招/实习生-大模型）

岗位职责：

1. 跟进工业界/学术界最新动态，在基础模型预训练、指令微调数据构造，RLHF 等多个阶段提升模型的能力。

任职要求：

1. 统招硕士及以上学历（优秀者本科亦可），计算机专业，有较强的工程能力，熟练使用 PyTorch，熟悉 Transformer 结构，有 ChatGLM/Llama 等模型的使用/训练经验者优先；

2. 有较强的自我驱动能力，能快速推进新任务的完成。

*加分项：学术论文、ICPC、NOI等比赛奖项

岗位名称：机器学习平台前端开发 

岗位职责：

1.负责机器学习等AI平台的前端开发工作;

2.负责提升研发和运营效率的通用组件、工具和平台开发工作；承担核心功能的设计和代码编写，承担重点，难点技术攻坚，并完成通用能力和组件的沉淀;

3.承担核心功能的设计和代码编写，承担重点，难点技术攻坚，并完成通用能力和组件的沉淀;

4.负责前端标准化，工程体系化建设，推动优化前端基础架构，组件抽象，提升开发效率。

认知要求：

1.本科及以上学历，3年以上前端开发经验；

2. 有良好的计算机基础，扎实的编程功底，熟悉基础的数据结构和算法；

3. 熟悉 HTML5 和网络相关知识，熟练掌握 TypeScript 和 React 技术栈；

4. 有良好的编码习惯，善于团队协作；

5. 有大型前端开发经验，具有良好的审美和设计能力优先。

岗位名称：运维开发工程师

岗位职责：

GLM训练平台（GLM-Platform）负责整个GLM大模型的计算资源调度，是推动大模型迭代更新、推理能力部署实施的重要保障。该岗位的职责就是参与开发混合云场景下的基于Kubernetes（k8s）的计算资源调度系统GLM-Platform，与我们一起探索解决大模型实施过程中所面临的独特挑战：

1. 能力注入：如何让任意基础镜像提供SSH服务？

2. 状态保存：如何以运行中的pod为模板构建容器镜像？

3. 多机训练：如何确保多机互信？如何确保多个多机训练任务资源分配时不会发生死锁？

4. 服务暴露：如何将混合云上的服务暴露给本机使用？

任职要求：

我们需要工程实践能力较强的你，因此希望你有：

1. 统招本科及以上学历，计算机专业，对系统架构设计、应用和开发有一定的了解；

2. 熟练掌握Golang，对Go语言的管道、泛型和反射有充分理解，并具有实际应用项目经验；

3. 对于k8s有足够经验，熟悉k8s的组件及其作用，熟悉k8s中的核心对象，能够通过kubectl进行集群运维。

4. 有大量计算机网络相关知识，下到链路层上到应用层都有足够的理解，能够解决非TCP/IP协议栈的网络问题。

*工作范围

1. 对operator的开发，包括GLM-Platform所涉及的平台相关CRD和推理模型部署相关的CRD的抽象和编写；

2. 对kube-apiserver的封装，为训练平台提供集群访问能力；

3. 对集群资源进行监控，为GLM-Platform管理的所有资源建立可观测性，并基于监控信息优化调度系统；

4. 对gpu集群维护，包括现有集群维护以及新集群的建立及维护。

岗位：算法实习生（表现优秀者可转正）

岗位职责:

- 基于chatGLM开发相关算法应用产品；

-参与模型的微调，并研究和实践模型特定能力提升；

-研究分析模型的人类对齐表现，并利用相关技术尝试改进；

任职要求:

-统招硕士及以上学历，计算机专业，可连续实习2个月及以上，每周到岗5天；

-熟练掌握BERT，GPT,T5等预训练语言模型的微调方法在机器学习/深度学习/自然语言处理/预训练模型等至少一个方向上有扎实的研究基础和丰富经验；

-在相关领域有论文发表经历者优先。

岗位优势:

- 参与ChatGLM研究开发，学习大模型前沿技术加入ChatGLM研发团队，认识大模型算法专家。

*实习表现优秀者可以转正，最快3个月实习期可确定发放校招offer

*可暑期线下坐班，开学后每周来公司2-3天

岗位：博士后研究员

研究方向：

1.预训练理论:

1.1预训练模型鲁棒性 (Robustness) 和泛化性 (Generalization)提升h会有过度启

1.2预训练模型在分布外数据 (out-of-distribution data信问题

1.3预训练模型针对事实性的提升识增强、知识支持1.4预训练模型的认知和知识学习 (包括认知架构知识监督等)

2.预训练技术:

2.1 预训练模型的推理加速技术

2.2 预训练模型的压缩技术2.3 预训练模型的多平台适配 (包括数据移动、并行策略、/大规模训练等》

2.4 预训练模型赋能的知识获取

2.5 预训练模型的领域适应与任务适应技术

3.预训练模型:

3.1 多语言的预训练模型

3.2 多模态的预训练模型

3.3 融合知识图谱的预训练语言模型

3.4 面向对话系统，融合知识的预训练模型3.5 面向信息检索，融合互联网结构或模型知识的预训练模型3.6 垂直领域预训练大模型 (如医疗、法律、金融、汽车等)

任职要求：

1)全日制统招博士学历，计算机或相关专业；

2)具有浓厚的前沿新科技探索兴趣，具备较强的独立分析、解决问题的能力，能独立完成科研工作，一般应在国内外重要学术刊物或重要国际会议（如Scientometrics）发表过高水平学术论文；

3)具有良好的英文文献阅读、沟通和写作能力；

4) 具有高度的责任心和上进心，工作积极主动，具备良好的学术道德和团队合作精神。