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即日起 至 2026-11-14

上海沅域智能科技

上海

上海市/上海市/徐汇区 上海交大工研院

硕士

每周5天，每天3小时

我们正在招募对多模态大模型、智能体和游戏 AI 感兴趣的实习生，参与Gaming Agent 的 Benchmark 构建、模型测评、数据建设与模型训练，探索智能体在复杂游戏环境中的感知、规划、操作和自主学习能力。

一、招聘方向
方向一：Benchmark 构建与模型测评
- 设计和构建游戏任务集，覆盖环境探索、操作控制、任务规划、长程决策等能力。
- 搭建游戏交互与评测环境，完善任务初始化、状态重置、操作接口、轨迹记录及结果判定。
- 建设自动化评测流程，从任务成功率、执行效率、稳定性和泛化能力等维度比较不同模型。
- 分析模型失败案例，定位感知、推理、规划和执行中的问题，为训练数据与算法改进提供依据。

方向二：数据构建与模型训练
- 采集、清洗和整理游戏交互轨迹，构建包含画面、动作、任务目标及反馈的训练数据。
- 参与多模态模型的监督微调和模仿学习，提升智能体的游戏操作与任务完成能力。
- 探索任务分解、历史记忆、动作生成和失败恢复等方法，提升长程交互的稳定性。
- 围绕数据质量、数据配比、训练策略和跨场景泛化开展实验，形成数据、训练与评测的迭代流程。


二、任职要求
- 计算机、软件工程、人工智能、自动化等相关专业在校生，本科生、硕士生、博士生均可申请。
- 熟悉 Python，具备良好的编程基础和问题分析能力。
- 对多模态大模型、智能体或游戏AI有兴趣，能够主动开展实验、分析结果并推进问题解决。
- 能够保证相对稳定的实习时间，具备良好的沟通与协作能力。

加分项：
- 有 PyTorch、大模型微调、模仿学习或强化学习经验。
- 有 Benchmark、自动化测试、智能体系统或数据流水线开发经验。
- 熟悉游戏引擎、模拟器、游戏自动化或交互数据采集。
- 有相关科研、竞赛、开源项目或工程实践经历。