【智谱星】AI院-多模态理解-算法工程师（26届校招）

【智谱星】AI院-多模态理解-算法工程师（26届校招）北京正式互联网 / 电子 / 网游职位描述【团队介绍】 智谱多模态大模型团队是全球领先的多模态研究团队之一，专注于推动视觉语言大模型的认知与推理能力的突破。团队拥有从多模态理解到生成的全栈自研技术体系，依托强大的计算资源和全链路研发能力，持续引领行业创新。 团队负责多模态基座模型研发（视觉语言模型+多模态生成模型），先后推出GLM-V系列多模态基座模型，以及GLM-Image、CogView、CogVideo等前沿生成模型。2025年连续发布GLM-4.1V-Thinking、GLM4.5V和GLM-4.6V系列模型，其中GLM-4.1V-Thinking创新性地引入思维链推理机制，采用课程采样强化学习策略，系统性提升模型跨模态因果推理能力与稳定性，在28项业界权威评测中有23项达成10B级模型的最佳成绩(SOTA)；而GLM-4.5V采用MoE架构(总参数106B、激活参数12B)，在100B级视觉推理模型中树立起新的标准，在41个业界主流benchmark上达到同级别SOTA，且OCR、视频理解、AI解题、长文档解读、前端复刻、空间定位与推理等核心能力获得显著提升；GLM-4.6V则在多模态感知和深度推理方面进一步增强，且支持128k long-context、多模态工具调用和图文交错输出，为执行复杂、长程、多模态Agentic任务奠定坚实基础；9B版本的GLM-4.6V-Flash整体表现超过 Qwen3-VL-8B，106B参数12B激活的GLM-4.6V表现比肩2倍参数量的Qwen3-VL-235B。 顺应技术发展趋势和业界需求，2026年初团队研发和开源GLM-Image和GLM-OCR。前者是智谱新旗舰图像生成模型，全程基于国产芯片完成训练，采用独创的「自回归+扩散解码器」混合架构，兼顾全局指令理解与局部细节刻画，克服了海报、PPT、科普图等知识密集型场景生成难题，是面向以Nano Banana Pro为代表的新一代「认知型生成」技术范式的一次重要探索。GLM-OCR则是轻量级OCR和文档解析专用模型，以“小尺寸、高精度”树立新标杆，其性能登顶 OmniDocBench，擅长公式、手写体、表格等高难场景，仅 0.9B 参数，推理高效易部署，在HuggingFace上获得超过360万下载量。 【岗位职责】 技术方向一：学科解题方向，负责VLM的混合SFT/RL训练优化及RL训练的数据处理； 技术方向二：reward 方向，负责 reward system 和 verifier model 优化； 技术方向三：负责VLM的算法开发和预研，需具备较强的算法自主研究能力（智谱星）； 技术方向四：多模态训练框架开发、调优、提速； 技术方向五：负责 pretrain 训练数据清洗优化工作； 技术方向六：负责多模态智能评估方向。职位要求【职位要求】 1. 2026届毕业，自然语言处理、机器学习、人工智能、软件工程等相关专业，硕士及以上学历； 2. 较强的算法开发能力，熟悉常用的机器学习、深度学习算法； 3. 熟练运用Pytorch、transformers、megatron等主流框架； 4. 对Transformer的架构有较为深入的理解，了解Transformer的各种变体，有相关的研究经验者优先； 5. 具备优秀的代码能力和基础算法功底，有较为丰富的工程经验，有大规模训练经验或大规模数据处理经验。 加分项： 1. 在ACL，NeurIPS，ICLR，EMNLP，ICML等顶级会议或期刊上发表过论文者优先； 2. 熟悉并行训练框架，有多机多卡训练经验者优先。投递