Super Sparks-校招-具身智能/机器人研究员（Embodied AI / Robotics Researcher） 上海 校招 正式 数字技术 - 算法 博士及以上 Super Sparks 招聘计划 职位 ID：A258152A 职位描述 -探索具身智能前沿技术，制定技术路线，统筹内部研发方向；-开发、微调视觉-语言-动作（VLA）大模型（如 RT-2、OpenVLA、Groot、pi0 等），实现环境理解、任务分解与动作生成；-设计基于 Transformer、Diffusion Policy 的抓取与运动规划算法，提升操作泛化性；-领导或参与核心算法研究，覆盖具身交互、感知、操作、仿真、训练等方向，提升具身能力与可靠性；-对特定场景使用仿真数据集或模型数据集强化训练，确保操作成功率；-在机器人平台部署 VLA 模型，通过模型量化、推理加速等方式提升整体执行效果；-推动相关工具建设，高效训练与验证部署，加快具身智能的产品化落地。 职位要求 -计算机/机器人/人工智能等相关领域硕士或博士；-精通 Python/C++，掌握 PyTorch/TensorFlow 框架；-深入理解强化学习基本原理与核心算法（PPO、SAC 等）及常用框架；-深入理解大模型（VLM、VLA）开发流程（训练、微调、部署），并有实际项目经历；-深入理解机器人学习算法，具备强化学习用于机器人领域的项目经验；-在顶会（CoRL、ICRA、IROS、CVPR、ICLR 等）发表具身智能或大模型相关论文优先；-具备 OpenVLA、Groot、pi0 等 VLA 模型应用经验优先；-具备模型量化（Quantization）、边缘部署经验优先；-有持续学习和创新精神，能自主、高效工作。
Super Sparks-校招-机器人仿真系统研究员/工程师 上海 校招 正式 数字技术 - 算法 博士及以上 Super Sparks 招聘计划 职位 ID：A221758 职位描述 构建高保真仿真环境，实现算法高效训练与低成本迁移。- 搭建机器人仿真环境，包括传感器、执行器、交互对象及周围环境，模拟真实物理特性；- 构建泛化动态交互场景，支持算法训练；- 机器人算法的训练和验证：评估提供合适强化学习训练框架（如PPO/SAC），并验证训练算法在模拟环境中的效果；- 支持SimtoReal调试，根据实际差异，优化仿真参数；- 持续追踪仿真最新算法和技术，开展机器人仿真技术规划、仿真工具链建设； 职位要求 - 计算机/机器人/人工智能等相关领域的硕士或博士；- 熟悉Issac Lab、Mujoco等主流仿真平台，具备基于上述平台的环境搭建与测试能力；- 熟悉C++、Python，熟悉ROS/ROS2；- 熟悉机器人运动学、动力学，熟悉传感器内外参标定；- 具备移动机器人、机械臂仿真开发训练经验优先；- 具备SimtoReal经验优先；- 有持续学习和创新精神，能自主、高效工作。 投递...
Super Sparks-校招-智能体Harness Engineering研究员/工程师 上海 校招 正式 数字技术 - 算法 硕士及以上 Super Sparks 招聘计划 职位 ID：A82261 职位描述 1.跟踪 AI4SE（AI for Software Engineering）与 Agent 领域的前沿方法（代码生成、智能测试、程序分析、故障诊断等），将其中已验证的方法在车载软件工程场景中工程化落地。2.主导 1~2 个落地课题，从原型验证推进到团队可日常使用的工具或流程。候选方向包括但不限于：车载 C++/AUTOSAR 代码生成与补全、测试自动化、OTA 版本集成与车端故障诊断智能体、全链路 Agent 化开发。3.与交付团队深度协作，确保落地产出真正服务于版本交付与质量目标，而非停留在 demo。4.持续沉淀落地经验，形成可复用的方法与工具，提升团队整体研发效能。 职位要求 计算机、软件工程或相关专业博士学位（应届毕业生）。研究方向为 AI4SE、代码智能、程序分析、软件测试自动化、大模型 Agent 之一，有论文或项目产出。扎实的工程能力（核心门槛）：能独立完成系统设计与工程开发。熟悉大模型应用开发（Prompt、RAG、Agent 框架等），熟练掌握 Python
Super Sparks-校招-高性能AI推理平台研究员/工程师 上海、圣何塞 校招 正式 数字技术 - 算法 硕士及以上 Super Sparks 招聘计划 职位 ID：A47632 职位描述 AI 推理引擎与模型优化-在车规级 SoC（含 NPU、DSP、GPU 等异构计算单元）上进行大模型（LLM/VLM/VLA）的推理部署与极致性能调优，包括低功耗优化、模型量化（INT4/INT8）、剪枝、蒸馏、算子融合等；-针对 RTOS/Linux/QNX 等操作系统及中间件层深度优化 AI 推理引擎（如 TensorRT、ONNX Runtime、llama.cpp 等），提升端侧推理的实时性与稳定性；-参与具身智能场景下的端到端模型推理链路设计，将 VLA 大模型的推理能力高效部署到车端嵌入式平台，支撑物理世界精准闭环操作。AI 原生的车控与 SOA 场景-将 AI 推理能力原生融入车控系统、车身控制等业务场景，设计 AI 驱动的智能控制策略；-参与 SOA 架构下的
Super Sparks-校招-大模型应用研究员/工程师 上海、圣何塞 校招 正式 数字技术 - 算法 博士及以上 Super Sparks 招聘计划 职位 ID：A78375 职位描述 大模型在车端的 AI 原生落地-将大模型（LLM/VLM/VLA）原生部署到车规级 SoC 上，进行推理优化与性能调优（包括低功耗优化、量化、剪枝、蒸馏等），实现端侧 AI 的实时响应；-针对操作系统和中间件层深度优化 AI 推理引擎，提升大模型在车端运行的实时性与稳定性；-探索 具身智能 场景下的大模型应用，将 VLA 模型的能力注入车端物理系统，实现环境理解、任务分解与动作生成的端到端闭环。AI 原生的车控与 SOA 智能化-将大模型能力原生应用于车控系统、车身控制等业务场景，打造 AI 驱动的智能控制与交互体验；-参与 SOA 架构下的 AI 原生智能服务开发，设计基于大模型的算法组件封装与服务编排；-构建 AI
Super Sparks-校招-智能体原生OS研究员/工程师 上海、圣何塞 校招 正式 数字技术 - 算法 硕士及以上 Super Sparks 招聘计划 职位 ID：A211923 职位描述 职位介绍 (Position Overview)我们正在定义和构建下一代智能体原生操作系统（Agent Native OS），致力于将操作系统的核心服务对象从“传统应用”向“AI 智能体”转移。由于该前沿领域横跨底层系统架构（OS Internals）与人工智能基础设施（AI Infra）两大硬核学科。我们正在寻找在 操作系统底层 或 AI 基础设施 (MLSys) 任意一端具备深厚学术积累的顶尖博士人才。您将在我们拥有互补背景的跨学科团队中，主导前沿技术的探索与原型验证，攻坚大模型运行时调度、原生 AI 内存管理以及系统级安全隔离等底层基座难题，逐步跨界成长为下一代 Agent OS 的核心架构领军者。岗位职责 (Responsibilities)下一代智能体系统基座验证： 针对多智能体高并发与强隔离的需求，在系统架构（如基于 seL4 等微内核及其
Super Sparks-校招-端到端智能辅助驾驶算法预研 上海、北京 校招 正式 数字技术 本科及以上 Super Sparks 招聘计划 职位 ID：A137347 职位描述 探索面向真实物理空间的端到端智能辅助驾驶算法，运用WAM / VLA端到端大模型的架构设计、训练与优化，完成物理空间任务执行与规划。包括但不限于跨模态对齐、指令遵循、reasoning推理能力优化。探索融合模仿学习、强化学习等技术的混合训练范式，提升策略泛化性与鲁棒性。 职位要求 - 发表过智能辅助驾驶 / 具身智能相关方向的高权重 / 高技术影响力论文，具备对世界模型的体系化认知能力；- （加分）在国内外顶尖高校实验室或企业核心模型团队驱动过密集算力进行模型Scaling； 投递...
Super Sparks-校招-端到端大模型闭环数据迭代 上海、北京 校招 正式 数字技术 博士及以上 Super Sparks 招聘计划 职位 ID：A80761 职位描述 - 探索world action大模型预训练、后训练高效数据闭环迭代范式- 负责端到端大模型Policy、Env Generation、价值评估紧耦合的模型架构设计、训练及优化- 主导模型与数据结合的高效闭环训练、数据Scaling范式（预训练/SFT/RL）研究- 参与多任务、多Scenario 训练、Benchmark数据集制作及筛选，评测指标设计 职位要求 - 精通VLA/WA/WM算法的原理，熟练掌握大模型训练、微调方法；- 扎实的数学基础（概率统计、优化、图论）；- 熟练掌握Python/C++编程及PyTorch/TensorFlow等深度学习训练框架；- （加分）发表过智能辅助驾驶 / 具身智能相关方向的高权重 / 高技术影响力论文，具备对世界模型的体系化认知能力；- （加分）在国内外顶尖高校实验室或企业核心模型团队参与数据Scaling工作；- 学历：博士 投递...
Super Sparks-校招-物理世界基座模型预研 上海、北京 校招 正式 数字技术 本科及以上 Super Sparks 招聘计划 职位 ID：A64869 职位描述 探索下一代支持AGI走出赛博空间，服务真实物理空间的基座模型。运用多模态传感器，将时空间信息进行表征学习、信息压缩与滤噪；并采用物理原生的因果建模与多智能体交互推演方式，对未来表征状态进行长时序预测。运用海量公开域和蔚来驾驶数据进行大模型预训练。 职位要求 - 以第一作者发表过五篇及以上CCF-A类期刊/会议 或 相等权重高技术影响力论文/竞赛；且具备单篇论文之上，对多模态基座或世界模型的体系化认知能力；- （加分）在国内外顶尖高校实验室或企业核心模型团队驱动过密集算力进行模型Scaling； 投递...
Super Sparks-校招-大语言模型后训练/Agentic算法工程师 上海 校招 正式 数字技术 博士及以上 Super Sparks 招聘计划 职位 ID：A139067 职位描述 面向智能座舱与车载交互场景，探索大语言模型与 Agent 在真实产品中的应用，负责车载对话系统、任务型助手、多轮交互Agent等方向的研究、训练优化、效果评估与产品迭代。跟踪并复现 LLM 后训练与 Agentic Training 前沿技术，包括 On-policy Distillation、Agentic RL、RLHF / RLVR 等，推动其在车载智能体、复杂任务执行、多工具调用和多轮推理决策中的落地。参与构建 Agent 能力增强所需的训练与交互环境，包括 Tool 系统、User Simulator、World Model、Reward Function、Agent Harness、任务编排与自动化评测框架等。基于实车交互数据和线上反馈，进行问题挖掘、错误归因与方案优化，建设数据生产、模型训练、离线评测、在线分析和失败案例回流的闭环体系，推动大模型能力从“可用”走向“好用、可靠、可持续进化”。 职位要求 博士及以上学历，计算机、自动化、信号处理等相关专业熟悉 LLM
Super Sparks-校招-企业智能系统研发工程师 上海 校招 正式 数字技术 硕士及以上 Super Sparks 招聘计划 职位 ID：A02039 职位描述 方向：ContextOS / Agent Runtime / Distributed AI Systems你要解决的问题企业 AI 的困难，不只是调用一次模型。它需要在复杂权限、异构数据、长链路任务和真实生产环境中稳定运行。你需要参与建设：- 能连接企业数据、知识、代码、API 和日志的上下文基础设施；- 能供不同 Agent 和 Coding Agent 调用的统一 Runtime；- 能追踪每一次上下文召回、推理和工具执行的运行系统；- 能在权限、安全、审计和成本约束下完成复杂任务的执行框架；- 能支撑企业级 Ontology、Semantic Mapping 和
Super Sparks-校招-企业智能算法研究员 上海 校招 正式 数字技术 硕士及以上 Super Sparks 招聘计划 职位 ID：A208403 职位描述 方向：Ontology / Context Engineering / Evaluation / Self-evolving AI你要解决的问题通用模型不会天然理解一家企业。企业里存在数万张表、海量文档、复杂对象关系、不同指标口径、隐含规则和持续变化的业务状态。这个岗位需要研究：如何让 AI 从异构企业资产中建立语义，找到完整证据，组装正确上下文，完成可靠推理，并从失败中持续学习。这不是单一的 RAG 问题，而是语义建模、信息检索、知识表示、推理、评测和学习系统的交叉问题。你会参与的工作1. 研究从表结构、字段、文档、代码和 API 中自动抽取企业对象、关系、事件、指标与规则；2. 研究局部语义与 Canonical Ontology 的自动对齐、冲突识别和增量演进；3. 设计面向复杂问题的多阶段召回、查询分解、证据选择和 Context Assemble 算法；4. 研究结构化数据、非结构化知识和图谱的联合检索与
Super Sparks-校招-AI 原生产品研究员 上海 校招 正式 数字技术 硕士及以上 Super Sparks 招聘计划 职位 ID：A188425 职位描述 方向：ContextOS / Enterprise Agent / Trust & Learning你要解决的问题传统产品经理更多是在已有产品范式中定义功能。这个岗位面对的问题是：产品范式本身还不存在。你需要参与回答：- 企业 AI 应该如何理解业务对象，而不是直接面对表、字段和文档？- Ontology、Semantic Layer、Evidence 和 Memory 应该如何被业务用户管理和消费？- 用户如何判断一个 AI 结论是否可信、完整、可执行？- Agent 的构建入口会被 Coding Agent 替代后，平台产品还应该提供什么？-
Super Sparks-校招-智能体自演进算法研究/NOMI养成研究员 上海 校招 正式 数字技术 - 算法 博士及以上 Super Sparks 招聘计划 职位 ID：A243605 职位描述 本课题主要研究构建基于持久化记忆的个性化虚拟伙伴养成技术，深入结合最新的agentic系统，并基于此进行技术创新，实现关键信息的提取、落盘、剪枝等持续迭代流程，使虚拟伙伴可以在长周期交互内容的基础上逐步养成。 职位要求 -博士及以上学历。-精通大模型算法原理，熟悉大模型推理优化。-精通主流agent框架和应用。-加分项，在国内外顶尖实验室或者模型团队经历。 投递...
Super Sparks-校招-AI推理引擎算法工程师 北京、上海 校招 正式 数字技术 - 算法 博士及以上 Super Sparks 招聘计划 职位 ID：A169287 职位描述 1. 参与大模型推理引擎的设计和研发，支撑自研以及开源模型的快速部署和高性能推理；2. 通过各种技术手段持续优化性能，降低推理成本，包括但不限于:算子/编译优化、异构推理、分布式并行等；3. 学习并应用业界前沿的推理优化技术，KV Cache优化、模型量化(Quantization)、剪枝(Pruning)，跨机分布式推理优化等；4. 对 Transformer 架构及主流大模型(如GPT、Llama、Qwen等)的推理特性有基本理解，了解大模型推理的基本流程和常见挑战(如延迟、吞吐、内存占用)；5. 在资深工程师指导下，参与优化内存管理、计算资源分配与调度策略，提升模型推理速度和资源利用率。学习并使用性能分析工具(如Nvidia Nsight)进行瓶颈定位和优化。 职位要求 1. 熟练掌握 C++ 和 Python 编程语言，具备扎实的数据结构、算法和操作系统基础熟悉至少一种主流的深度学习框架(如 PyTorch、TensorFlow)，了解其基本实现原理了解GPU编程(如 CUDA)或并行计算，有相关的课程项目或实验经验；2. 有开源大模型推理框架(vllm/sglang/trt-llm)使用和优化经验者优先;3. 有cuda或triton开发优化gpu算子经验者优先；4. 有NVIDIA 等算力芯片优化经验者优先。
Super Sparks-校招-长程智能体&智能体强化学习研究员 北京、上海 校招 正式 数字技术 - 算法 博士及以上 Super Sparks 招聘计划 职位 ID：A29705 职位描述 本课题主要研究面向座舱多用户多轮复杂交互场景下，以及上百个不同工具的情况下，如何基于结合环境模拟器、用户模拟器的强化学习技术，构建可靠稳定的长程复杂任务执行能力，使座舱交互Agent可以适应不同用户、不同任务场景、不同环境和上下文，实现座舱内高端到端满足率的灵活自如的座舱任务完成体验。具体工作包括但不局限于：在冷启动阶段构建仿真座舱交互环境、用户模拟器，搭建强化学习训练pipeline，提升agent任务完成的效果和效率，优化其输出话术风格与预设的智能体人设对齐；构建agent在线学习环境，基于真实用户交互轨迹和反馈，持续优化端到端体验，实现智能体的持续自学习。 职位要求 -博士及以上学历。-精通Agent、强化学习技术和原理，熟悉大模型推理优化。-加分项，在国内外顶尖实验室或者模型团队经历。 投递...
Super Sparks-校招-座舱智能体评测和数据闭环算法研究员 北京、上海 校招 正式 数字技术 - 算法 博士及以上 Super Sparks 招聘计划 职位 ID：A30078 职位描述 智能座舱正从传统语音助手向具备自主规划、跨域调度、长程执行能力的大模型智能体（如蔚来 NOMI）加速代际跃迁，已成为下一代汽车体验竞争的核心高地。但通用 Agent 评测体系完全无法适配车载场景的强约束特性：车控指令直接关联驾驶安全，存在刚性安全红线；交互高度依赖车辆状态、出行场景上下文，模糊省略式表达占比远高于通用场景；跨车控、导航、生活服务的复杂长任务，始终缺乏统一的量化评判标准。当前行业体验优化高度依赖人工路测，迭代效率极低，且尚无公认的中文车载 Agent 评测基准，是制约座舱智能体落地的核心卡脖子问题。本课题直击产业真痛点，兼具前沿学术探索价值与工业落地意义，挑战与成长空间并存。 职位要求 -博士及以上学历。-深度深耕智能座舱高景气赛道，系统掌握大模型 Agent 推理规划、LLM 评测范式、数据飞轮构建等前沿技术栈，锻炼从指标设计到系统落地的全链路工程能力与科研思维。-适合人工智能、计算机、车辆工程等相关专业学生参与，成果可支撑学术论文、开源项目等多元产出。 投递...
Super Sparks-校招-座舱具身智能体算法研究员 北京、上海 校招 正式 数字技术 - 算法 博士及以上 Super Sparks 招聘计划 职位 ID：A119013 职位描述 本课题属于机器人学与人机交互的交叉学科，主要研究在车载对话领域，构建基于语音、文本及图像/视频等多模态信息的情感化具身交互系统，实现对机器人头部动作、表情及TTS表达的实时控制，参与多模态理解与具身表达智能体的研发，推动机器人从“会说话”到“会表达”的系统化升级，打造业界一流的情感化AI交互控制系统 职位要求 -博士及以上学历。-精通基础统计学习以及深度学习算法，精通常用模型架构包括但不限于Transformer、Diffusion、VAE以及Flow Matching等。-熟悉强化学习或行为策略学习，包括但不限于RLHF、PPO、DPO、GRPO等。-精通并有主流大模型的相关训练和使用工作经验。-深入了解主流agent框架和应用。-加分项，有机器人动作生成、多模态交互、情感计算等具身交互落地或科研经验。-加分项，有高水平论文发表者，或在国内外顶尖实验室或者模型团队经历。 投递...
Super Sparks-校招-端侧大模型与AgentOS优化工程师 南京 校招 正式 数字技术 - 算法 博士及以上 Super Sparks 招聘计划 职位 ID：A152238A 职位描述 主要基于智能座舱端侧部署AI大模型和端侧智能体的优化，使端侧智能体获得端到端性能的最佳体验。1、负责结合端侧NPU硬件加速特性，优化大模型推理性能，包括编译，算子融合，低比特量化，KV Cache、内存优化等2、负责端侧VLM/LLM模型后训练优化，设计训练逻辑，promote压缩等模型层面优化，满足端侧智能体的部署需求3、负责端侧智能体和座舱OS的联合优化，记忆、安全策略，skills/tools管理，系统资源调度等系统级优化4、负责端云协同的模型部署和智能体架构优化，如端云上下文共享、端云推理router设计、端到端延时优化等5、负责业内和学术界前沿的端侧模型部署优化技术的预研和工程化落地 职位要求 1、博士及以上学历，计算机或AI相关专业，精通C/C++/Java语言，具有大型项目的开发经验2、熟悉大模型部署优化的思路，在模型变异、算子融合、量化、图优化、推理引擎、KV Cache等方向有实践经验3、熟悉常用开源大模型的模型结构、SFT&RL强化训练、部署等，如Qwen系列，deepseek等4、熟悉大模型推理引擎的完整工作流，熟悉至少一种开源推理引擎，如onnx runtime、mnn、mlc-llm、vllm5、熟悉智能体框架的运行逻辑，有开源智能体框架实际部署经验者优先6、热爱技术、专研精神、责任心强，具备良好的沟通能力和团队协作精神 投递...
公司描述 Do you want beneficial technologies being shaped by your ideas? Whether in the areas of mobility solutions, consumer goods, industrial technology or energy and building technology - with us, you will have the chance to