ML / AI Jobs in China
There are 2,373 open ML / AI jobs in China on freehire right now. 596 of them were posted recently. The skills employers ask for most often are python, cpp and pytorch.
Most requested skills
- python 23%
- cpp 19%
- pytorch 19%
- llm 18%
- ai 17%
- tensorflow 12%
- nlp 11%
- rag 8%
How the work is done
- Onsite 13 · 1%
- Remote 10 · 0%
- Hybrid 8 · 0%
Visa sponsorship offered in 89% of the 18 postings that state a position on it.
Seniority
- Senior 187
- Intern 171
- Junior 31
- Lead 4
- Staff 4
- C-level 1
Who is hiring
- 1000+ employees 134
- 501-1000 employees 5
- 11-50 employees 1
【北斗实习】大模型应用算法工程师-【AI搜索 & Agent RL】
【课题说明】 Agentic Search是以大模型为核心，具备自主感知、推理与行动能力的搜索新范式。它通过理解用户复杂意图，动态规划搜索路径，主动调用多种工具和数据源，持续优化结果推荐与交互体验。本课题旨在研究和构建面向美团App本地生活服务的Agentic Search系统，探索其在多轮对话、复杂任务分解、实时信息整合等场景下的关键技术与应用价值，推动本地生活智能搜索技术的创新升级。 【建议研究方向】…
高级算法工程师-仿真端到端
1. 基于 场景三维重建、神经渲染、2D/3D生成式模型等前沿重建与生成式AI技术，构建端到端闭环仿真系统，支撑自动驾驶算法的训练与验证 2. 参与下一代自动驾驶仿真模拟器的预研与架构设计，加快端到端 VLM/VLA 、强化学习训练框架的构建与落地 1. 硕士及以上学历，计算机软件、人工智能、自动化、计算机视觉、图形学、数学、物理等相关专业 2. 熟练掌握 C++ / Python 编程，具备至少一种主流深度学习框架（如…
世界模型算法工程师（北京/深圳）
职位描述 1. 世界模型研发与优化：负责研发和优化世界模型算法，构建机器人的环境感知、状态预测和决策规划能力，提升机器人在复杂环境中的自主决策和适应性； 2. 多模态数据融合：开发适用于机器人端到端操作的多模态世界模型，整合视觉、语言、触觉等多模态信息，构建统一的环境表征和动态预测模型； 3. 时空特征学习：设计和优化机器人视频表征学习方法，从多模态数据中提取有效的时空特征表示，提升机器人的视觉空间推理和环境理解能力； 4.…
语音多模态算法工程师
1、核心参与全双工语音交互系统及多模态交互系统的研发工作，聚焦语音识别、多模态交互、语音大模型等核心算法的优化迭代、性能调优及全流程测试验证，支撑机器人交互能力的核心升级； 2、跟踪并深度调研国内外语音与多模态领域前沿技术动态，主导或协助团队完成核心算法的架构设计与技术选型；探索语音技术在机器人场景下的创新应用形态与能力边界，推动技术落地价值转化；…
国际化广告算法工程师-Travel and Entertainment
1、参与/负责字节跳动国际化业务广告排序算法优化，提升系统变现效率及客户体验； 2、负责广告系统的全链路优化（召回/粗排/精排），持续提升系统变现效率； 3、充分感知客户反馈，通过全链路优化从根本提升客户体验，包括模型泛化/素材探索与利用/自动定向等。 1、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底，扎实的机器学习/深度学习理论和实践经验；…
【大模型北斗实习】音频内容生成算法研究
在内容生成领域，音频生成逐渐成为热门研究方向，具有广阔的应用前景和研究价值。本课题专注于音频内容生成方向，包括但不限于： 1）音视频联合生成：探索如何使模型在生成过程中有效地结合文本、语音和图像信息，提升生成结果的相关性和自然度。 2）音频数据处理与融合：研究音频数据的预处理和特征提取技术，以优化生成模型的输入输出。 3）多模态生成模型的性能评估：设计自动化评估方法，量化多模态生成模型在下游任务中的表现。…
【大模型北斗实习】多模态融合及多模态实时交互算法研究
大语言模型（LLM）最近取得的突破极大地加速了多模态大语言模型（MLLM）的发展。全模态多模态大语言模型（Omni-MLLM）通过融入如视频、音频等额外的非语言模态，拓展了多模态大语言模型的能力，从而有助于更全面、多维度地理解各种模态，提供更强的智能以及更智能的交互模式。研究方向包括不限于： 1)…
【大模型北斗实习】Operator 智能体方向算法研究
随着大模型与生成式 AI 技术的快速发展，在多模态和复杂场景下让 Agent 具备更强大的决策和执行能力成为未来的重要趋势。OpenAI Operator 通过结合强化学习的多步决策机制与大模型的理解、推理优势，可在多种任务场景（如 Computer Use、网页浏览等）中实现高效且灵活的自动化决策和任务执行。本课题将聚焦多样化业务场景和复杂环境下的自适应策略设计、规划与推理，进一步提升 Agent 在真实应用中的表现。…
【大模型北斗实习】Post-training 前沿算法研究
Post-training是联结大模型通用知识和人类偏好的桥梁，在规范知识输出、提升推理能力、对齐人类偏好等方面起到了关键作用。本课题专注于大模型Post-training相关前沿算法研究，包括但不限于： 1）训练机制设计和优化：包括数据建设、指令微调，人类偏好和安全对齐，奖励模型、强化学习及效果评估等方向，优化模型文本创作、逻辑推理、指令遵循、代码生成、工具调用等能力，提升模型可控性和安全性。…
【大模型北斗实习】大模型预训练数据构建理论与算法研究
本课题研究方向包括但不限于： 1）构建端到端的网页文本内容提取系统，针对网络数据的复杂性，从系统效率和模型效果角度持续优化内容提取算法，迭代生产标准。 2）设计预训练数据的全局质量优化和治理方案，优化全局采样策略、隐私保护和安全合规，提升基座模型训练效率和最终效果。 3）建设多模态交错数据处理链路，通过数据分析和配比实验等手段优化多模态数据质量和多样性，支撑多模态大模型数据需求。 4）推动数据驱动的模型性能突破。…
【大模型北斗实习】多模态智能体算法研究与自主规划
自主任务执行的计算智能体是AI应用的重要场景之一，具备充分的技术深度(如浅层环境感知能力和深层规划决策能力)和广泛的应用价值(如智能助手、具身智能等)。本课题旨在构建业界前沿的多模态智能体，包括2D数字世界的Computer Use和Browser Use，以及3D物理世界的具身智能等能力。探索优化智能体在视觉理解、决策反思、强化学习等方向的技术挑战。 研究内容包括：…
机器人算法工程师-端到端方向
1. 端到端移动和操作模型研发： 设计并实现高性能、高鲁棒性的端到端模型架构（如基于 BEV-Transformer, Diffusion Policy, 世界模型, 多模态大模型等），应用于机器人的感知到动作的端到端移动及操作。 研发面向机器人时序决策的行为生成模型，应用模仿学习 (IL)、离线/在线强化学习 (RL)、行为克隆 (BC)、扩散模型 (Diffusion Models) 等技术。…