【招聘】金山软件集团27-28届算法类、产品类实习生招聘简章

一、我们的期望：

（一）时间：您有全职时间：每周可到岗4 工作日及以上，能连续全职实习6月及以上(27-28届，如表现优异，有正式入职机会)

（二）专业：期望您是27-28届本科生/硕士生/博士生；计算机、软件工程、人工智能、物联网、网安工程、大数据、信息类（如电子信息、地理信息、遥感）、数学及应用统计学等相关专业；不同岗位见如下介绍；

二、我们的岗位：

（一）大模型算法实习生（27-28届本科/硕士/博士，武汉/北京）实习内容：

1.参与大语言模型训练/推理框架的开发与迭代优化，支撑平台、法律、游戏等业务场景的落地需求；

2.参与Qwen、MiMo 等主流大模型的训推适配与评测工作，包括训练超参调优、训练工艺探索及训练算法优化（LoRA、SFT、RL 等）；

3.参与强化学习（RL）训练方向的探索与实践，包括奖励建模、策略优化算法（PPO、GRPO 等）的调优与稳定性优化；4.跟进大模型领域前沿技术与最新研究成果（推理能力增强、长上下文、MoE 架构等），结合业务场景进行技术转化与实验验证；

任职要求：

1.计算机、软件工程、人工智能、物联网、网安工程、大数据、信息类（如电子信息、地理信息、遥感）、数学及应用统计学等相关专业；

2.扎实的深度学习基础，熟悉Transformer 架构及核心模块原理（Attention、MoE、位置编码等）；熟练掌握 Python 及 PyTorch，具备良好的代码工程能力；

3.了解主流大模型后训练流程（SFT、RLHF、DPO、PPO、GRPO 等），有超参调优或消融实验经验者优先；

4.了解模型量化（GPTQ、AWQ、FP8 等）、知识蒸馏等轻量化技术，或有分布式训练（TP/DP/PP/EP）、推理优化（FlashAttention、PagedAttention 等）相关实践经验者优先；

5.有vLLM、Megatron-LM、DeepSpeed、veRL 等主流训推框架使用经验，或 CUDA/Triton 算子开发经验者优先；

6.了解Reasoning 模型、long-CoT、过程奖励模型（PRM）等前沿方向，有主流 benchmark（GSM8K、MMLU、MTEB 等）评测经验者优先；7.学习能力强，具备较强的问题排查与自驱力，能在导师指导下独立推进任务；

加分项

1.有参与开源大模型项目的经历（PR/issue 贡献等）；

2.在顶会（NeurIPS、ICML、ICLR、ACL 等）发表或在投论文；

3.了解Agent、RAG、多模态大模型相关技术

（二）AI模型全栈实习生（27-28届本科/硕士，武汉/北京）实习内容：我们在做什么？把大模型真正用起来从Agent 编排、工具链集成到前后端落地，我们需要能独立把想法变成产品的人；

具体工作：

1.参与AI Agent 系统的设计与开发，熟悉 Prompt Engineering、Context Engineering、Harness、Skill 等技术

2.独立承担前端或后端开发任务，快速搭建可交付的AI 产品原型与生产版本

3.与算法团队协作，完成模型能力的工程化集成与性能优化

4.参与产品需求的技术评审，具备从需求到上线的全链路视角

任职要求：

1.计算机、软件工程、人工智能、物联网、网安工程、大数据、信息类（如电子信息、地理信息、遥感）、数学及应用统计学等相关专业；

2.熟练掌握至少一门后端语言（Python/Go/Java）及前端框架（React/Vue）；

3.了解主流LLM 接入方式（OpenAI API / 开源模型推理），有实际调用经验；

4.有独立完成过完整项目的经历（开源、竞赛、实习均可）；

5.学习速度快，能在模糊需求下推进落地；

加分项

1.有Claude Code / Codex 使用经验；

2.了解Agent Framework（Claude Code / Codex / LangChain / AutoGen / OpenClaw 等）；

3.有AI 产品从 0 到 1 的亲身经历；

（三）模型运维AI全栈实习生（27-28届本科/硕士，武汉/北京

实习内容：我们在做什么？把大模型真正用起来；从Agent 编排、工具链集成到前后端落地，解决运维、质量等相关环节需求和问题，我们需要能独立把想法变成产品的人；

1.参与AI Agent 系统的设计与开发，熟悉 Prompt Engineering、Context Engineering、Harness、Skill 等技术

2.独立承担前端或后端开发任务，快速搭建可交付的AI 产品原型与生产版本；

3.与算法团队协作，完成模型能力的工程化集成与性能优化；

4.参与产品需求的技术评审，具备从需求到上线的全链路视角；

任职要求

1.计算机、软件工程、人工智能、物联网、网安工程、大数据、信息类（如电子信息、地理信息、遥感）、数学及应用统计学等相关专业；

2.熟练掌握至少一门后端语言（Python/Go/Java）及前端框架（React/Vue）；

3.了解主流LLM 接入方式（OpenAI API / 开源模型推理），有实际调用经验；

4.有独立完成过完整项目的经历（开源、竞赛、实习均可）；

5.学习速度快，能在模糊需求下推进落地；

加分项

1.有Claude Code / Codex 使用经验

2.了解Agent Framework（Claude Code / Codex / LangChain / AutoGen / OpenClaw 等）

3.有AI 产品从 0 到 1 的亲身经历

（四）法律AI算法实习生（27-28届本科/硕士，武汉/北京）

实习内容：

1.法律语料处理：参与合同、判决书、法律意见书等专业语料的清洗、标注与结构化，参与制定标注规范；

2.Prompt 与 Agent 开发：针对合同审查、要素抽取、风险识别、法律文书生成等任务，设计并迭代 Prompt 与 Agent 工作流；

3.模型训练与微调：参与法律领域大模型的SFT / DPO / RAG 等训练与调优工作，包括训练数据构造、训练任务执行、Checkpoint 评估与迭代；

4.效果评估：与法务专家共建评测集与Badcase 库，编写自动化评估脚本，输出版本对比报告，推动模型效果持续优化；

5.业务对接：协同产品、法务、工程团队，将业务需求转化为可落地的算法方案，支持Demo 搭建与客户 POC；

6.知识沉淀：维护内部法律知识库、Prompt 资产库与最佳实践文档；

任职要求

1.学历背景：本科大三及以上/ 硕士在读，法学、计算机、软件工程、人工智能、物联网、网安工程、大数据、信息类（如电子信息、地理信息、遥感）、数学及应用统计学等相关专业；法律 + 技术复合背景优先；

  2.法律素养：能独立读懂合同、判决书等法律文本，理解基本法律概念与条款逻辑；

3.编程能力：熟练使用Python，能独立完成数据处理、脚本编写与简单工程任务； 

4.大模型基础：熟悉GPT、Claude、DeepSeek、通义等主流大模型的使用，理解 Prompt 工程、RAG、Agent 等基本概念；

5.工作素质：责任心强、细致严谨、学习能力快，能适应高密度迭代节奏；

加分项

1.有SFT / LoRA / DPO 等模型微调实操经验，熟悉 HuggingFace、PEFT、DeepSpeed、LLaMA-Factory 等框架；

2.熟悉LangChain、LlamaIndex、Dify 等 LLM 应用开发框架；

3.有法考通过/ 律所或法务实习 / 法律科技项目 经验；   

4.在Kaggle、顶会论文、开源项目、技术博客等有可展示的作品；  5.英文文献阅读无障碍，能跟进最新论文与技术动态；

（五）法律AI 产品实习生（27-28届本科/硕士，武汉/北京）

实习内容：

1.用户洞察：通过访谈、问卷、行业调研等方式，深入理解律师/ 法务 / 企业用户的真实工作场景与痛点，输出用户故事与需求文档；

2.产品设计：参与功能规划、交互设计与PRD 撰写，与设计师协同完成原型，与算法 / 工程团队对齐实现方案；

3.AI 能力打磨：与算法团队共建产品效果标准，参与 Prompt 设计、Badcase 整理、评测集构建，持续推动模型效果与产品体验对齐；

4.竞品与行业研究：跟踪国内外法律AI 产品（Harvey、Spellbook、幂律、合合等）动态，输出竞品分析与行业洞察报告；5.上线与运营：参与产品发布、客户POC、用户培训与反馈收集，推动产品快速迭代；

6.文档与知识沉淀：维护产品文档、使用手册、Demo 案例库，支持销售与客户成功团队；

任职要求

1.学历背景：本科大三及以上/ 硕士在读，法学（含 JM）、商科、其他人文社科专业、计算机、软件工程、人工智能、物联网、网安工程、大数据、信息类（如电子信息、地理信息、遥感）、数学及应用统计学等相关专业；法律 + 技术 / 产品复合背景优先； 

  2.法律素养：能读懂合同、判决书等法律文本，理解律师/ 法务的基本工作流程；

3.AI 敏感度：是 ChatGPT / Claude / Cursor 等 AI 产品的重度用户，对 LLM 能力边界有真实体感；

4.产品思维：逻辑清晰，能将模糊需求拆解为结构化方案；有同理心，能站在用户视角思考问题；

5.沟通与文档能力：表达清晰、文档规范，能高效对接业务、设计、算法、工程多方角色；加分项1.有法律科技/ SaaS / B 端产品 实习经历；

2.有法考通过/ 律所或法务实习 经验；        

3.熟练使用Figma、Axure、飞书多维表格、Notion 等产品工具；

4.自己做过AI 应用 Demo（Coze / Dify / GPTs / Claude Projects 等）；

5.在公众号、知乎、小红书等有AI / 法律相关内容输出；

6.英文阅读无障碍，能跟进海外法律AI 行业动态；        

（六）法律AI 应用工程实习生（27-28届本科/硕士，武汉/北京）

实习内容：

1.AI 应用开发：基于 LLM（GPT、Claude、DeepSeek、通义等）开发法律业务功能，包括 Prompt 链路、Agent 工作流、Function Calling、多轮对话等；

2.RAG 与知识库：搭建并优化检索增强（RAG）链路，包括文档切分、向量化、混合检索、Rerank、引用回链等环节；

3.后端工程：使用Python（FastAPI / Flask）开发业务接口，处理高并发、长任务、流式输出（SSE / WebSocket）等场景，保障服务稳定性；

4.工程化与性能优化：优化大模型调用的延迟、成本、并发、稳定性，包括缓存、批处理、降级、多模型路由等；

5.工具与基建：参与内部Prompt 管理平台、评测平台、Agent 编排框架等基础设施的建设与维护；

6.跨团队协作：与算法、产品、前端协同，把Demo 快速转化为可上线的产品功能，参与客户 POC 与线上问题排查；

任职要求

1.学历背景：本科/ 硕士在读，自动化、计算机、软件工程、人工智能、物联网、网安工程、大数据、信息类（如电子信息、地理信息、遥感）、数学及应用统计学等相关专业；

2.编程能力：熟练掌握Python，理解面向对象、异步编程、并发等基础概念；熟悉 Git、Linux 基本操作；

3.后端基础：熟悉至少一个Web 框架（FastAPI / Flask / Django），了解 RESTful API、数据库（MySQL / PostgreSQL）、缓存（Redis）等；

4.大模型应用经验：使用过OpenAI / Anthropic / 国产大模型 API，理解 Prompt 工程、Function Calling、RAG、Agent 等基本概念；

5.工程素质：代码规范、注重细节，善于排查问题，能独立完成模块级开发任务；

加分项 

1.熟悉LangChain、LlamaIndex、LangGraph、Dify、Coze 等 LLM 应用框架；

2.有向量数据库（Milvus、Qdrant、PGVector、Chroma）实操经验；

3.熟悉Docker、K8s、CI/CD 等部署与运维工具；

4.了解前端基础（React / Next.js / TypeScript），能独立完成全栈 Demo；

5.有个人开源项目/ 技术博客 / Hackathon 等可展示的作品；

6.对法律行业有兴趣，愿意理解业务场景；

（七）AI应用全栈开发实习生（27-28届本科/硕士，武汉/北京），急招岗位实习内容：

1.参与AI大模型相关应用的全栈开发与维护，包括但不限于前端交互界面及 Node.js 服务端/API的开发，打造一流的AI应用体验；

2.深入参与产品需求评审、技术方案设计与研发全流程，与各职能团队紧密协作，推进项目保质保量完成；

任职要求：

1.本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、物联网、网安工程、大数据、信息类（如电子信息、地理信息、遥感）、数学及应用统计学等相关专业；

2.具备扎实的编程基础，熟练掌握JavaScript/TypeScript，了解现代 Web 开发规范；

3.熟悉React、Next.js 等现代前端技术，同时具备 Node.js 或 Python 等服务端开发经验，了解数据库基础及API接口设计；

4.熟练使用Trae、Cursor、GitHub Copilot 等 AI 编程工具辅助开发，具备拥抱“AI 辅助编程”工作流的意识与能力优先；

加分项；

1.具备良好的编程习惯和代码规范，对技术有强烈热情，有责任心和学习激情，具备良好的团队合作和沟通能力；

2.对AIGC领域有浓厚兴趣，具有较强的自驱力和问题解决能力；

3.了解大模型应用的基本原理，对RAG、Multi-Agent架构、Prompt 工程或模型上下文管理有实际了解或有项目实践经验；

（八）北京AI算法实习生（27-28届本科/硕士/博士），注意武汉没有本岗位HC

实习内容：1.负责领域RAG系统的全链路优化，包括多源异构数据治理（多模态文档数据的理解）、知识语义建模、混合检索（语义/关键词/结构化）、推理检索、Rerank模型优化及大模型生成效果增强；

 2.负责各类RAG检索场景的开发，包含知识库、Agent记忆等；

3.设计并落游戏、法律、金融等场景的RAG与Agent记忆的解决方案，解决多模态融合、多跳推理、细粒度实时溯源与记忆融合等核心问题；

 4.研究RAG与agent记忆前沿技术（如实时知识更新、大模型微调），推动知识库场景的创新应用；

 5.优化RAG与记忆索引与检索机制，提升知识库RAG与记忆的处理场景覆盖能力； 

任职要求：

1.计算机、软件工程、人工智能、物联网、网安工程、大数据、信息类（如电子信息、地理信息、遥感）、数学及应用统计学等相关专业；具有RAG系统/agent记忆系统优化和架构经验优先；

 2.熟悉LLM微调（LoRA/P-tuning）、提示工程及生成控制，熟悉常见的倒排与向量和图检索；

3.熟练掌握Python/AI开发，具备基础开发能力；

 4.在Query扩展、语义排序、多模态融合等方向有创新成果，发表过顶会论文或持有相关专利优先；

（九）北京AI-Native 方向应用研发实习生（27-28本科/硕士），注意武汉没有本岗位HC

实习内容：

1.我们不寻找传统的“代码学徒”，我们寻找的是能够驾驭 AI Agent 解决复杂工程问题的“超级个体”；

2.在这里，你将深度参与AI 驱动的研发全生命周期，探索 Spec-Driven Development (SDD) 和 Agentic Workflow 的前沿实践；工作职责：

1.AI 协同研发：利用 AI Coding Agents 进行高效开发，负责从需求拆解、架构设计到自动化测试的完整闭环；

2.Agentic 系统构建：参与基于 LangGraph 或类似框架的智能体开发，协助实现长短期记忆（LTM）系统集成及 MCP (Model Context Protocol) 协议对接；

3.性能与闭环优化：针对AI 应用的响应延迟、检索精度进行工程化调优，确保 AI 驱动的功能达到极佳的用户体验；

4.前沿技术调研：跟踪最新的大模型能力演进及开发者工具链，推动团队研发流程向“AI-Native”持续进化；

职位要求：核心能力(Core Competency)

1.AI-Native 开发者：熟练使用至少一种主流 AI Coding Agent（如 Claude Code, Cursor, Copilot 等），并形成了一套高效的“人机协作”开发流；

2.扎实的CS 基础：具备计算机网络、操作系统、数据库（尤其是向量数据库）等基础知识；能够看穿 AI 生成的代码，并进行深度的架构审视与 Bug 调优；

3.逻辑与规划：具备卓越的逻辑分析能力，能够将模糊的业务需求转化为清晰的技术Spec；

4.技术栈(Tech Stack)语言习惯：以Python 或 TypeScript 为主；能够编写高质量的异步代码及工程化脚本；协议与工具：了解MCP 协议或有相关生态开发经验者优先；熟悉 Docker 容器化环境；

学历与软素质

1.本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、物联网、网安工程、大数据、信息类（如电子信息、地理信息、遥感）、数学及应用统计学等相关专业；

2.极强的表达能力：能清晰地向队友（或向AI）描述复杂的逻辑逻辑；

3.具备高度的主动性，不满足于“完成任务”，而追求“解决问题”；

加分项(Bonus Points)

1.在GitHub 上有利用 AI 工具独立完成并上线的个人项目或 Agent 产品；

2.有大模型微调、RAG 优化或智能体架构（Agentic Workflow）实际研究经验；

3.能保持极强的好奇心，能适应并享受“Vibe-coding”时代的快速迭代节奏；

三、我们能给你：

最前沿的生产力环境——全员配备顶级AI 订阅与开发工具，拒绝低效重复（提供充裕的GPU算力）；导师制成长——由资深架构师手把手带你完成从“学生”到“AI 时代专业开发者”的转变；实战机会——你的代码/架构将直接服务于真实的、具有挑战性的 AI 产品场景；

四、我们的关爱：

结婚有祝福，生育有红包；除了国家法定假期外，女生节、儿童节不一样的惊喜等着你；端午节、中秋节、春节是中国人的传统文化节日，传统文化关爱等着特别的你！

五、我们的领袖：

求伯君，金山软件创始人、非执行董事；1988年独自一人用十万行代码完成了“WPS”的开发，成为了名副其实的中国第一程序员，“WPS”的诞生，开启中国文字处理时代，开创了中国软件商业化的先河； 雷军，金山集团董事长； 邹涛，金山集团执行董事及首席执行官；

六、快加入我们：

（一）应聘流程： 1.投递邮箱：xyhr-kswh@kingsoft.com；发简历时的简历名称:**实习生+姓名+专业+学历+**学校**届+武汉/北京（辛苦邮件名称与附件简历名称一致）； 2.投递攻略：A、岗位名称非常重要，因为不同团队的专业技术重点和任职要求倾向不同，辛苦您核查您的优势专长；投递过我们公司的同学，可看清自己意向岗位后再次投递（注意找合适自己的岗位投递）；B、为提高您简历通过初筛的可能性，建议您：算法类岗位请详细写明自己曾参加的项目（与自己岗位方向相关的技术或产品项目）；C、如果自学/项目经验丰富，简历2-3页（不要用AI写，我们可以查出来）；D、如有“加分项”中谈及的项目经历，可另提交附件；D、27-28届同学简历需要写明：可从26年*月开始，全职实习*月； 3.面试流程：技术一面、综合面（技术二面+HR面）、发放实习offer； （二）实习地点（岗位旁标明“武汉或北京”，表示您可在“武汉、北京”中二选一，即您简历命名上选择的意向地点） 1.武汉地址：湖北武汉（湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷四路306号–金山集团武汉总部，可申请住金山园区公寓）； 2.北京地址：北京小米科技园D栋（可考虑住在学校或者自己租房，公司按月发放实习补贴）；