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民企 大数据 收录 2026.04.29

中科闻歌 春招

中科闻歌 春招

中科闻歌是中国科学院自动化研究所科学家团队创立的人工智能技术与服务平台化产品提供商,致力于推动人工智能从“技术能力”走向“企业级应用”。本次春招聚焦AI决策技术核心团队,提供从底层模型到上层应用的全栈AI能力构建机会。

所属企业 中科闻歌
工作地点 北京
截止时间 2026-05-29
学历要求 本科及以上(部分岗位硕士及以上,博士优先)
AI平台工程师 AI平台架构工程师 AI决策大模型工程师 智能体平台工程师 高级智能体平台架构师 AI决策 多智能体 博弈论

招聘公告与岗位信息

🏢 关于我们

中科闻歌是中国科学院自动化研究所科学家团队创立的人工智能技术与服务平台化产品提供商。我们致力于推动人工智能从“技术能力”走向“企业级应用”,在大模型、认知智能和复杂系统建模等方向拥有深厚技术积累。

🚀 核心技术架构

我们基于DOMA技术架构,打造自主研发的产品体系,为企业提供从底层模型到上层应用的全栈AI能力:

  • DIP智能平台

  • 雅意YAYI大模型

  • 磐石大模型ScienceOne

  • 龙工Claworks智能体平台

  • Decitron决策机

1. AI平台工程师(数据/架构方向·应届生)

  • 工作内容:参与企业级数据体系与语义建模,打通Agentic RAG与多智能体核心链路;用Vibe Coding工作流驱动系统从0到1。

  • 岗位要求

  • 计算机/AI/数据相关专业,本科及以上。

  • 熟练Python/Java/Go任一,数据结构与算法扎实。

  • 了解大数据生态或LLM能力边界,具备完整AI编程工作流。

  • 加分项:搭建过RAG/Agent系统,了解GraphRAG/MCP/知识图谱。

2. AI平台架构工程师 / 数据工程师(0-5年经验)

  • 工作内容:设计落地企业级Lakehouse数据平台,主导Ontology语义层与AI系统核心链路建设;独立完成架构设计、模型构建、生产环境落地全闭环。

  • 岗位要求

  • 硕士及以上,具备数据工程/后端/AI系统经验。

  • 精通方向A(现代数据栈+实时OLAP)或方向B(RAG/Agent系统+推理优化)。

  • 系统抽象能力强,能厘清数据、模型、业务之间的结构性关系。

  • 加分项:数据中台建设经验,AI系统生产落地(非POC)非结构化→知识链路实践。

3. 博弈论与决策算法研究员(0-5年经验)

  • 工作内容:构建Classical Game Solver内核,将博弈论从书本变为机器能力;设计多主体决策建模框架,探索LLM×博弈推理在真实世界的边界。

  • 岗位要求

  • 数学/运筹学/计算机/经济学相关,硕士及以上(博士优先)。

  • 熟悉博弈论(Nash均衡/贝叶斯博弈/机制设计)或多智能体强化学习。

  • 能将现实问题抽象为可建模、可运行的系统,具备VibeCoding原型开发能力。

  • 加分项:使用过OpenSpiel/Gambit/CVXPY,关注Strategic LLMs前沿研究。

4. AI决策大模型工程师 / 研究员(决策算法方向·0-5年经验)

  • 工作内容:负责事件建模、因果推断、策略生成与多Agent推演系统工程落地,把海量信息转化为概率判断+可执行决策。

  • 岗位要求

  • 金融/数学/统计/计算机硕士及以上。

  • 熟练Python (numpy/pandas/pytorch)。

  • 满足2-3项:概率建模/因果推断/量化策略/多智能体&博弈论基础。

  • 加分项:事件驱动或宏观研究经验,MCTS推演算法,AI Coding开发经验。

5. 智能体平台工程师(Agent系统/全栈研发·应届生)

  • 工作内容:参与Agent核心执行框架、多Agent调度、MCP技能链与IM通道接入;践行AI-Native Engineering,用Claude Code/Cursor辅助全栈开发。

  • 岗位要求

  • 计算机/软件/AI相关专业,本科及以上。

  • 扎实编程能力 (Python/TypeScript/Rust任一),具备现代全栈架构视野。

  • 熟悉主流Agent/LLM框架底层机制,理解Prompt Engineering与Tool Use原理。

  • 加分项:开源Agent项目贡献,MCP插件开发经验,Electron/Tauri跨端经验。

6. 高级智能体平台架构师 / 核心研发工程师(Agent系统/全栈研发·0-5年经验)

  • 工作内容:主导Agent调度中心、Memory管理与Skills&MCP插件架构设计;攻坚复杂任务规划、多Agent协同、自反思纠错。

  • 岗位要求

  • 硕士及以上,具备后端/架构/AI系统开发经验。

  • 深入掌握ReAct机制、多Agent协同、长期记忆管理、RAG/OAG等前沿技术。

  • 具备方向A(Agent框架&模型工程)或方向B(系统架构&云边端协同)深度经验。

  • 加分项:企业级智能体助手核心研发实战,MCP生态落地,企微/飞书定制接入经验。

🌟 我们看重什么

  • AI编程:是默认工作方式,而非辅助工具。

  • 系统抽象:能从复杂问题中提炼可建模结构。

  • 工程落地:理论到落地的工程化能力,而非只做DEMO。

  • 好奇心:对决策、博弈、复杂系统有真正的好奇心。

🎁 你将获得

  • 参与定义AI × 决策 × 复杂系统的新方向。

  • 0→1构建企业级决策AI核心底层能力。

  • 前沿技术真实落地,与顶尖团队并肩成长。

📍 投递信息

  • 工作地点:北京

  • 招聘批次:春招

  • 截止时间:2026-05-29

  • 核心标签:AI招聘 | 多智能体 | 决策算法 | 博弈论 | Agent系统 | RAG

点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。

核心技术:DOMA技术架构,DIP智能平台,雅意YAYI大模型,磐石大模型ScienceOne,龙工Claworks智能体平台,Decitron决策机

关联岗位

AI平台工程师

参与企业级数据体系与语义建模,打通Agentic RAG与多智能体核心链路,用Vibe Coding工作流驱动系统从0到1。要求计算机/AI/数据相关专业本科及以上,熟练Python/Java/Go。

AI平台架构工程师 / 数据工程师

设计落地企业级Lakehouse数据平台,主导Ontology语义层与AI系统核心链路建设。要求硕士及以上,精通现代数据栈+实时OLAP或RAG/Agent系统+推理优化。

博弈论与决策算法研究员

构建Classical Game Solver内核,设计多主体决策建模框架,探索LLM×博弈推理在真实世界的边界。要求数学/运筹学/计算机/经济学硕士及以上(博士优先),熟悉博弈论或多智能体强化学习。

AI决策大模型工程师 / 研究员

负责事件建模、因果推断、策略生成与多Agent推演系统工程落地,将海量信息转化为概率判断与可执行决策。要求金融/数学/统计/计算机硕士及以上,满足概率建模/因果推断/量化策略/多智能体&博弈论基础中的2-3项。

智能体平台工程师

参与Agent核心执行框架、多Agent调度、MCP技能链与IM通道接入,践行AI-Native Engineering。要求计算机/软件/AI相关专业本科及以上,熟悉主流Agent/LLM框架底层机制。

高级智能体平台架构师 / 核心研发工程师

主导Agent调度中心、Memory管理与Skills&MCP插件架构设计,攻坚复杂任务规划与多Agent协同。要求硕士及以上,深入掌握ReAct机制、多Agent协同、长期记忆管理及RAG/OAG等前沿技术。

招聘流程

未知时间
网申/投递

## 6. 投递信息

未知时间
网申/投递

点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。

投递建议

精准匹配专业与技能

重点关注计算机、AI、数据、数学、运筹学及经济学相关专业,确保熟练掌握Python/Java/Go等至少一门语言,并具备数据结构与算法基础。

突出工程落地与AI编程能力

简历中需体现将AI编程作为默认工作方式的经历,如搭建过RAG/Agent系统、有数据中台建设经验或参与过企业级AI系统生产落地,避免仅展示DEMO。

关注决策与博弈论方向

针对博弈论与决策算法、AI决策大模型等岗位,需展示对Nash均衡、贝叶斯博弈、因果推断或量化策略的理解,并具备将现实问题抽象为可建模系统的经验。

常见问题 FAQ

中科闻歌春招对学历和专业的具体要求是什么?

本次春招主要面向计算机、AI、数据、数学、运筹学、经济学等专业的应届生及0-5年经验人才。大部分岗位(如AI平台工程师、智能体平台工程师)要求本科及以上,而架构类、算法研究类岗位(如AI平台架构工程师、博弈论研究员)通常要求硕士及以上,部分研究岗博士优先。

中科闻歌校招:公司对于候选人的技术栈和工程能力有哪些核心期待?

公司强调AI编程是默认工作方式,要求候选人熟练掌握Python、Java或Go等语言,并具备扎实的数据结构与算法基础。此外,特别看重系统抽象能力,即能否从复杂问题中提炼可建模结构,以及将理论转化为真实落地的工程化能力,而非仅停留在DEMO阶段。

中科闻歌春招的投递方式和工作地点在哪里?

本次春招工作地点位于北京。有意向的候选人需将简历发送至官方招聘邮箱 登录后查看邮箱。投递时建议附上与岗位相关的技术项目经历,特别是涉及RAG、Agent系统、数据中台或博弈论建模的实战经验。

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