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中科闻歌是由中科院自动化所科学家团队创立的人工智能企业,致力于推动AI从技术能力走向企业级应用。本次校招提供AI平台架构、博弈论研究、决策大模型等核心岗位,强调从AI生成走向AI决策的工程化落地能力。
中科闻歌是由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产品提供商。公司在大模型、认知智能、复杂系统建模等方向拥有深厚技术积累,致力于推动人工智能从“技术能力”走向“企业级应用”。
我们关注如何让AI在企业中真正用起来、跑起来、产生价值。
基于自主研发的 DOMA 技术架构,构建覆盖“底层模型—中间平台—上层应用”的全链AI能力体系:
DIP 智能平台:企业级AI开发与运营一体化平台
磐石大模型 ScienceOne:聚焦科学计算与专业推理的大模型
通专融合的自主模型能力:兼具通用大模型理解力与垂直领域专业推理能力
可复用的企业AI架构:DOMA架构支撑数据→知识→模型→决策→反馈闭环,具备强复用性
使命:从AI生成走向AI决策,把“判断力”这件事工程化。
适用人群:0–5年经验,硕士及以上学历
工作内容:
设计并落地企业级 Lakehouse 数据平台。
主导 Ontology 语义层建设与 AI 系统核心链路集成。
独立完成架构设计 → 模型构建 → 生产环境落地全闭环。
核心要求:
精通 方向A:现代数据栈(Delta Lake/Iceberg)+ 实时 OLAP(ClickHouse/Doris)。
或精通 方向B:RAG / Agent 系统开发 + 推理优化(vLLM/Triton)。
具备强系统抽象能力,能厘清数据、模型、业务之间的结构性关系。
加分项:主导过数据中台建设、有AI系统生产环境稳定运行经验、具备非结构化数据→知识链路的工程化实践。
适用人群:0–5年经验,硕士及以上学历(博士优先)
工作内容:
构建 Classical Game Solver 内核,将博弈论从理论转化为可执行机器能力。
设计多主体决策建模框架,探索 LLM × 博弈推理在真实商业/社会场景中的边界。
核心要求:
熟悉经典博弈论(Nash均衡、贝叶斯博弈、机制设计)或多智能体强化学习(MARL)。
具备将现实问题抽象为可建模、可运行系统的建模能力,掌握 VibeCoding 原型开发技能。
加分项:使用过 OpenSpiel / Gambit / CVXPY 等工具,持续跟踪 Strategic LLMs 等前沿研究。
适用人群:0–5年经验,硕士及以上学历
工作内容:
将多源异构情报转化为概率判断 + 可执行策略。
负责事件建模、因果推演、策略生成、多 Agent 推演系统的工程化落地。
核心要求:
熟练使用 Python(numpy/pandas/pytorch)。
至少满足以下2–3项基础能力:
概率建模(贝叶斯网络、隐马尔可夫、随机过程)。
因果推断(Do-calculus、双重机器学习、反事实推理)。
量化策略建模与回测(因子挖掘、组合优化、风险控制)。
多智能体系统 / 博弈论建模基础。
加分项:具备事件驱动分析或宏观经济研究经验、实现过 MCTS 类推演算法、有 AI Coding 实践经验。
适用人群:应届生,本科及以上学历
工作内容:
参与企业级数据体系设计与语义建模。
打通 Agentic RAG 与多智能体核心链路。
以 AI 编程为默认工作方式,使用 Vibe Coding 工作流驱动系统从 0 到 1。
核心要求:
计算机、人工智能、数据科学等相关专业。
熟练掌握 Python / Java / Go 中至少一门语言,数据结构与算法基础扎实。
了解大数据生态(如Flink/Spark)或大语言模型能力边界,具备完整 AI 编程全流程经验。
加分项:搭建过 RAG / Agent 系统,熟悉 GraphRAG、MCP 协议、知识图谱构建与应用。
适用人群:应届/社招
工作内容:聚焦 Claworks 平台的Agent开发、编排、调度、可观测性等方向(具体JD需进一步沟通)。
前沿技术实战:直面AI决策落地一线,参与国家级/行业级重大AI项目。
顶尖导师带教:中科院科学家领衔的技术团队,扁平开放的协作文化。
成长加速通道:定制化培养计划 + 技术/产品双通道晋升路径。
硬核福利保障:北京户口指标(符合条件者)、六险二金、弹性办公、年度体检、学习基金、节日关怀等。
点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。
设计企业级Lakehouse数据平台,主导Ontology语义层与AI系统核心链路建设,要求精通现代数据栈或RAG/Agent系统开发。
构建Classical Game Solver内核,设计多主体决策建模框架,探索LLM与博弈推理在真实场景的落地,要求熟悉博弈论或多智能体强化学习。
负责事件建模、因果推演与策略生成,将多源异构情报转化为可执行决策,要求掌握概率建模、因果推断或量化策略。
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,以AI编程驱动系统从0到1,要求掌握Python/Java/Go。
聚焦Claworks智能体平台的Agent开发、编排与调度,支持多智能体协同演化(具体JD需进一步沟通)。
## 📝 投递方式
点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。
岗位高度聚焦Lakehouse、RAG、博弈论及因果推断,简历需突出相关项目经验,避免泛泛而谈的AI应用描述。
企业明确拒绝仅做POC,投递时需展示系统从0到1的落地经验,特别是生产环境稳定性与可解释性方面的实践。
多个岗位提及VibeCoding(AI编程工作流),具备利用AI工具提升开发效率的实战经验将是重要加分项。
大部分核心研发岗位(如架构师、研究员)明确要求硕士及以上学历,部分博士优先;AI平台工程师岗位接受本科及以上。建议根据目标岗位的技术深度评估自身学历背景,硕士是进入核心算法与架构岗的稳妥门槛。
中科闻歌明确强调“不止于POC”,非常看重将算法转化为生产环境稳定运行的工程能力。在准备面试时,除了展示理论模型,务必准备具体的系统落地案例,特别是涉及数据闭环、推理优化或复杂系统抽象的项目经验。
加分项高度集中在特定领域:数据方向需熟悉Delta Lake/Iceberg及ClickHouse/Doris;算法方向需掌握OpenSpiel、Gambit或MCTS算法;通用方向则鼓励展示VibeCoding(AI编程)能力及GraphRAG、知识图谱构建经验。
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