[上海]拼多多集团

职位：大模型算法工程师|infra研发工程师
发布时间：2026-06-23
工作地点：上海
信息来源：上海交通大学
职位类型：全职
职位描述
拼多多集团-PDD | 校招人才项目【云弧计划】

发布时间 :2026-06-23
截止日期 :2027-04-30
需求人数 :null
招聘网址 :"ca***com[点击查看]"
简历投递邮箱 :q*****【登录】

招聘简章

拼多多集团-PDD | 校招人才项目

云弧计划

让你对技术的想象落到实地

01 公司简介

创立于2015年4月，2018年7月在美国纳斯达克上市（NASDAQ：PDD）。作为新电商创新者，拼多多集团-PDD致力于以创新的消费者体验，融合“多实惠”和“多乐趣”，为广大用户创造持久的价值。

目前，拼多多集团-PDD在国内拥有年活跃买家9亿左右，活跃商家上千万，日均在途包裹数超过1亿件，旗下经营有中国大陆地区超大用户规模的电商平台和大型农副产品线上零售平台。其中，区域业务自2020年8月启动以来，通过“线上下单+线下自提”的半预购模式，为广大消费者提供实惠、安心、便民的社区团购服务，目前已覆盖内地除西藏外的30个省级行政区，提货点开进了全国70%的行政村。为助力中国制造出海，拼多多集团-PDD于2022年9月以新技术赋能出海业务，降低出海门槛，拓宽订单渠道，助力品牌培育，至今已深入中国百余个制造业产业带，推动上万家制造企业的优质产品进入北美、欧洲、亚洲等90多个国家和地区。

02 项目介绍

我们面向全球校园顶尖技术学子，招募有志于深入探索大模型前沿技术，并将其应用于亿级用户真实场景中的优秀人才。

加入我们，你将参与电商大模型核心项目，直面超大规模业务场景中的关键挑战。通过生成式AI、智能Agent等核心技术，重塑搜索、推荐、广告、内容创作、审核、转化效率优化、商品运营和客服沟通等体验，持续为用户创造价值，携手共建AI-Driven的电商新纪元。

03 招募对象

海内外院校2026年9月-2027年8月

期间毕业的博士、硕士同学

* 专业包括但不限于：计算机科学、软件工程、人工智能、电子信息、自动化、数学、物理等相关专业。

04 我们能提供

? 强有力的资源支持

行业TOP级算力资源，顶尖专家导师带教。接触前沿研究方向与成果，直面超大规模数据与核心业务场景的真实挑战。

? 超预期的成长回报

从模型理论研究到大规模工业落地，系统化培养“新电商未来技术领军者”。提供行业顶尖薪酬保障，真正匹配顶尖人才的实际贡献和发展潜力。

? 更清晰的价值体现

多元落地场景，代码与模型将直接服务亿级用户，亲历技术驱动业务增长全过程。

05 我们期待你

热爱大模型领域，具备相关项目研究积累，兼具技术深度与落地意识，包括但不限于以下经历：

? 基础扎实

系统理解机器学习、深度学习、NLP、CV、多模态等核心方法，熟悉各类大模型原理，对训练、后训练、推理、评测等关键环节理解深入。

? 学术先锋

在大模型、机器学习、多模态、人工智能系统等相关方向有较强学术积累， 顶会顶刊论文作者优先（NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、CVPR、ECCV等），科研创新能力突出。

? 开源项目

有GitHub开源项目经历，参与过大模型训练、推理、Agent、多模态、AIGC、系统优化等项目建设者优先；如有主导项目、核心贡献或具备一定社区影响力者更佳。

? 实战导向

拥有大模型相关实习与业务项目经验，具备良好的工程意识、问题解决能力和业务理解能力，能够推动技术方案走向实际应用。

06 招聘岗位

大模型算法工程师（2027届云弧计划）

AI Infra研发工程师（2027届云弧计划）

工作地点：上海

07 研究方向与课题

【基础模型】

? 大模型预训练、后训练与RL对齐技术

? 电商多模态大模型的全链路训练优化

? 面向电商场景的偏好对齐与多阶段奖励建模

? Agentic RL与long-horizon任务能力提升

? 大模型架构创新与高效训练数据构建

? 高可靠Agent系统研究（任务拆解与反馈控制）

? 大模型推理、记忆及多模态基础能力优化

【AI Infra】

? 电商场景下大模型推理系统与性能优化：缓存、批处理、量化、投机解码等

? 大模型高性能训练框架与分布式并行优化

? 攻克长链条推理模型（Thinking Model）在超高并发场景下的加速瓶颈

? 长上下文与多模态推理吞吐优化

? 训推一体系统及新型训推范式研究

【大模型应用】

? 多模态理解与意图建模

? 相关性大模型与高效图文多模态检索

? 电商经营服务Agent构建（多模态理解、任务规划、工具调用、记忆管理与多轮交互等）

? LLM/VLM大模型在电商领域多场景下的SFT、RL、OPD等研究

? 多模态大模型的自动化样本挖掘、后训练、蒸馏优化与量化加速

? 多模态大模型在客服、导购、智能审核中的应用

? Multi-Agent系统在复杂业务场景的研究与优化

【搜索、推荐、广告】

? 生成式搜索、推荐、广告端到端优化建模（LLM4REC、Agent驱动等）

? 商品、Query与用户的多模态意图理解与高效检索

? 电商AI搜索场景中文字回复与商品推荐结果的组合式优化

? 搜广推CTR/CVR模型Scaling UP范式研究

? 基于大模型的内容分发系统研究

? 用户与商品的Tokenizer范式研究

【AI Coding】

? 企业级代码知识库的AI Coding Agent检索、优化与领域适配

? 超长上下文窗口与代码项目理解

? 基于AI技术的互联网企业级Devops全流程再造与工程实践

【AIGC】

? 电商场景下高质量图像与视频生成（文生图/视频、图像编辑、营销素材生成等）

? 电商领域商用级多模态内容端到端可控生成

? 生成内容质量与转化效果的联合评测体系建设

【其他】

? 面向高频交互场景的端到端音频大模型（ALM）与跨模态情感语音生成

? 超大规模无监督音频模型的声学特征解耦与Zero-shot语音合成泛化研究

? 复杂声学与真实业务场景下的细粒度动态语音情感识别与合成

? 针对高仿真 AI 生成视频的识别攻防优化

08 招聘流程&简历投递（云弧计划可与常规春、秋招各批次同时投递！）

在线投递->简历筛选->线上笔试->面试->发放offer

【投递时间】

即日起至2027年4月30日

【简历投递方式】

1. 登录校招官网，注册账号并投递简历：ca***lhr[点击查看].com/campus



（扫码一键投递）

2. 找到公司在职的同学，获取内推链接/内推二维码，内推简历优先筛选！



09 岗位详情

大模型算法工程师（2027届云弧计划）

【岗位职责】

在本岗位，您将有机会同时深入技术本质并驱动业务落地，具体将参与：

1. 大模型基座研发与优化：参与构建及优化面向电商领域的多语言、多模态（图/视频/语音等）大模型基座，全流程深入数据处理、样本标注、模型预训练（Pretrain）、有监督微调（SFT）/强化学习（RL）等关键环节；

2. 前沿技术探索与创新：持续跟踪并攻关大模型领域的前沿方向(如：Long Context、Agent-RL、更高效的训练/推理框架等），通过算法创新持续提升模型的准确性、泛化性与性能；

3. 大模型应用落地与赋能：将先进的模型能力与电商业务场景结合，主导技术方案的设计与实现，具体应用方向包括但不限于

? 体验革新：AI交互式搜索、生成式推荐、智能导购、智能运营助手、智能客服机器人等；

? 内容创造：高质量多语言、多模态（文字、图片、视频等）的商品信息生成、数字人互动等；

? 效率提升：漏斗效率优化、实时翻译、智能代码助手等；

4. 技术价值闭环：深度理解业务场景，利用平台丰富的数据资源，推动技术创新落地，并通过AB实验等科学方法验证技术价值，最终提升用户、商家体验和商业效益。

【任职要求】

1. 教育背景：2026.9-2027.8期间已获得或即将获得博士/硕士学位的同学，计算机科学、人工智能、数学、物理等相关专业优先；

2. 技术根基：

? 具备扎实的机器学习基础、出色的数据敏感度和优秀的编程能力；

? 深入理解主流大模型（如：GPT、Deepseek等）、多模态模型(如：Gemini、Qwen-VL等）的技术原理；

? 熟悉大模型训练全流程（Pretrain/SFT/RL/Agent等）或生成式模型（Diffusion、Flux等）者优先；

3. 创新能力：具备极强的学习能力、主动性和创新思维，能够独立分析和解决复杂技术问题，对将前沿研究应用于实际挑战充满热情；

4. 成果导向：在学术或工业项目中有突出表现者优先，例如但不限于

? 在CCF-A类会议/期刊(如NeurlPS、ICML、CVPR、ACL等）发表过论文；

? 在ACM编程竞赛、Kaggle等知名算法竞赛中获奖；

? 主导或深度参与过有较大技术影响力的大模型相关项目。

AI Infra研发工程师（2027届云弧计划）

【岗位职责】

在本岗位，您将有机会深入基础设施技术本质，同时驱动大模型与业务高效落地，具体将参与：

1. 大模型训练与推理基础设施研发：参与构建和优化面向大规模分布式训练/推理的Infra平台，支持文本、图像、视频、语音等多模态大模型、扩散模型的训练与推理。涵盖集群资源调度、训练框架优化、高性能通信、混合精度训练、显存优化等关键环节，确保模型的训练效率与系统稳定性；

2. 前沿Infra技术探索与创新：持续跟踪并攻关大模型基础设施领域的前沿方向（如：超大规模异构集群管理、更高效的并行策略、MoE训练/推理优化、量化与推理加速框架、多模态模型高效并行策略等），通过系统创新显著提升训练吞吐、降低推理成本、改善资源利用率；

3. 大模型基础设施应用落地与赋能：将先进的Infra能力与公司大模型业务场景深度结合，主导技术方案的设计与实现，具体支持方向包括但不限于

? 训练效率提升：支持Pretrain、SFT、RLHF等全流程训练任务，优化端到端训练性能；

? 推理服务优化：构建高并发、低延迟的在线推理平台，支持多模态大模型的实时服务；

? 成本与弹性优化：实现智能资源调度、Spot实例利用、自动扩缩容等，显著降低大模型训练与推理的算力成本；

? 稳定性保障：打造高可用、故障自愈的分布式训练系统，确保7×24小时稳定运行；

4. 技术价值闭环：深度理解大模型训练与业务需求，利用平台海量算力与数据资源，推动Infra技术创新落地，并通过性能指标、成本指标、实验验证等科学方法衡量技术价值，最终为大模型研发提效、降本，并支撑业务增长。

【任职要求】

1. 教育背景：2026.9-2027.8期间已获得或即将获得博士/硕士学位的同学，计算机科学、软件工程、电子信息、自动化等相关专业优先；

2. 技术根基：

? 具备扎实的计算机系统基础（操作系统、计算机网络、分布式系统、编译原理等），出色的编程能力和工程实现能力（熟练掌握C/C++、Python，熟悉Go/Rust者优先）；

? 深入理解大规模分布式系统原理，熟悉至少一种主流大模型训练/推理框架（PyTorch、Megatron、DeepSpeed、vLLM、TVM等）；

? 有GPU/异构集群相关经验者优先，熟悉RDMA、NVLink、InfiniBand等高性能网络者优先；

3. 创新与问题解决能力：具备极强的学习能力、主动性和系统性思维，能够独立分析和解决复杂工程与性能问题，对将系统优化技术应用于大模型场景充满热情；

4. 成果导向：在学术或工业项目中有突出表现者优先，例如但不限于

？ 在系统/架构相关顶级会议/期刊发表过论文；

？ 在ACM/ICPC、知名编程或系统竞赛中获奖；

？ 主导或深度参与过高性能计算、分布式系统、大模型训练平台等具有较大技术影响力的项目。

期待你的加入

我们一起，无拼不青春！

企业简介

拼多多创立于2015年4月，2018年7月在美国纳斯达克上市（NASDAQ：PDD）。作为新电商创新者，拼多多集团-PDD致力于以创新的消费者体验，融合“多实惠”和“多乐趣”，为广大用户创造持久的价值。目前，拼多多集团-PDD在国内拥有年活跃买家9亿左右，活跃商家逾1400万，日均在途包裹数超过1亿件，旗下经营有中国大陆地区超大用户规模的电商平台和大型农副产品线上零售平台。其中，多多买菜自2020年8月启动以来，通过“线上下单+线下自提”的半预购模式，为广大消费者提供实惠、安心、便民的社区团购服务，目前已覆盖内地除西藏外的30个省级行政区，提货点开进了全国70%的行政村。为助力中国制造出海，拼多多集团-PDD于2022年9月推出多多跨境，以新技术赋能出海业务，降低出海门槛，拓宽订单渠道，助力品牌培育，至今已深入中国百余个制造业产业带，推动上万家制造企业的优质产品进入北美、欧洲、亚洲等70多个国家和地区。