多点数智2026春季校园招聘

招聘概况

多点数智2026春季校园招聘正式启动，本次校招聚焦人工智能与大模型技术栈，重点招募Agent Infra & LLMOps及Agent模型优化与评估方向的应届生。招聘面向2026届本科及以上学历毕业生，工作地点覆盖北京、成都、武汉。

1. AI工程师-Agent Infra & LLMOps

该岗位致力于构建高可用、高并发的Agent基础设施，主要职责包括：

• Agent工具链服务化：设计并实现Agent的Tool Server，将搜索、计算、API调用封装为Serverless函数，负责OpenAPI/JSON Schema的自动生成与管理。

• 代码解释器与沙箱构建：基于Docker或MicroVM（如Firecracker, gVisor）构建安全的代码执行沙箱，解决依赖管理、资源隔离及网络控制问题。

• 模型推理服务部署：配合算法团队部署微调后的LLM，优化推理引擎（vLLM, TGI, TensorRT-LLM）以降低延迟。

• 工程化与流水线：搭建Agent Evaluation Pipeline，负责向量数据库（Milvus/Qdrant）等中间件的容器化部署与维护。

2. AI工程师-Agent模型优化与评估

该岗位专注于提升Agent的智能化水平与评估体系，主要职责包括：

• Agent评价体系构建：构建自动化评测基准（Benchmark），开发基于LLM-as-a-Judge的评估管线，量化指令遵循、逻辑推理及工具调用能力，设计“幻觉”检测机制。

• 模型后训练与调优：负责基座模型在特定场景下的SFT工作，探索DPO/PPO等对齐算法，进行LoRA/QLoRA等参数高效微调实验。

• 数据合成与清洗：利用强模型构造高质量合成数据（Synthetic Data），清洗并构建用于评测的Golden Dataset。

通用要求

• 学历与专业：2026届本科及以上学历，计算机、数学、统计学、软件工程、云计算等相关专业。

• 基础能力：扎实的操作系统、网络基础，理解进程/线程、IO多路复用。

Infra方向

• 精通Docker原理，熟悉Kubernetes基本操作与编排。

• 熟练掌握Go（高性能服务）或Python（AI生态对接），了解gRPC/HTTP2协议。

• 加分项：熟悉Serverless架构（Knative, OpenFaaS），了解LLM推理框架（vLLM, Ollama），有Sandbox开发或容器安全隔离经验。

模型优化方向

• 精通PyTorch，熟练使用Hugging Face全家桶（Transformers, Datasets, PEFT, TRL）。

• 有过LLM微调经验（SFT/LoRA），了解DeepSpeed/FSDP等分布式训练基础。

• 加分项：操作过Agent框架（AutoGPT, MetaGPT, LangGraph），理解ReAct/CoT思考过程，熟悉DSPy框架或有数据合成经验。

📍 工作地点

岗位分布在成都、武汉、北京三地，其中北京岗位对分布式训练框架（DeepSpeed/FSDP）和Agent框架（LangGraph）有更高要求。

✅ 投递建议

本次校招对技术深度要求较高，建议求职者提前梳理相关项目经验。Infra方向需重点展示容器化、分布式系统及高并发服务经验；模型优化方向需突出大模型微调、评估体系构建及数据处理能力。非相关专业或无相关项目经验的求职者可能面临较大筛选风险。

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