一、公司简介

北京电子数智科技有限责任公司(简称北电数智)是北京电控旗下专注于人工智能领域的科技企业，成立于2023年7月，总部位于北京市朝阳区。公司以建设数字中国为使命，提供AI计算基础设施、AI数据服务及产业AI化解决方案，覆盖政务、金融、医疗、工业制造等领域。依托全栈AI框架，具备算力混元适配、数据安全、AI可信技术框架等核心技术能力，推动算力普惠与AI可信，已与医疗机构合作推进AI+医疗场景应用。专利方面，其近期专利布局主要集中在GPU资源动态调控、算力资源安全调用、基于知识库的智能体执行、数据匿名化调整等人工智能相关领域，覆盖AI算力管理、数据安全、智能体决策等场景。融资方面，公司由北京电控、京国瑞投资、2049集团、京东方、知鱼智联、北京金财基金、商汤科技联合出资设立，具备国资背景及产业资源支持。行政许可方面，公司获得北京市朝阳区生态环境局关于北京数字经济算力中心配套柴油储油罐项目的环境影响报告表批复、北京市规划和自然资源委员会颁发的建设工程规划许可证，以及北京市发展和改革委员会关于北京数字经济算力中心项目的节能审查意见等。

二、热招城市

北京市

三、热招岗位

•研发工程师

岗位介绍：1.后端功能开发：负责行业解决方案与生态平台的后端服务开发，完成接口设计、业务逻辑实现与数据库设计，保障功能高质量交付；2.系统集成与对接：参与AI能力（大模型、算法模型）与业务系统的集成对接，实现AI能力的产品化封装与调用；3.性能优化与稳定性保障：参与系统性能调优，优化接口响应速度与系统吞吐量，建设监控告警机制保障服务稳定运行；4.技术文档与协作：编写技术设计文档与接口文档，协同产品、算法、测试团队完成需求交付与问题排查。

招聘条件：1、本科及以上学历，计算机、电子工程、通信工程相关专业；2、熟练掌握Java/Go/Python中至少一门编程语言，具备良好的编码规范，熟悉SpringBoot/Gin/FastAPI等至少一种后端开发框架，熟悉MySQL/Redis等数据库使用，了解RESTfulAPI设计；3、具备良好的工程素养与问题排查能力，对AI应用开发有浓厚兴趣；4、具备良好的学习能力与团队协作精神；5、有大模型应用开发或AI平台开发经验者优先，了解K8s、Docker等容器化部署技术者优先，有高并发系统开发或性能优化经验者优先。

•法务专员岗

岗位介绍：1.合同审核辅助-协助法务经理审核各类业务合同，起草标准合同模板-负责合同归档、编号与台账管理-跟踪合同履行进度，提醒关键节点2.合规支持-协助跟踪法律法规更新，整理合规资讯简报-参与公司合规制度的起草与修订-协助组织员工合规培训3.知识产权事务-协助处理商标、软著、专利的申请与维护流程-监控公司品牌与产品的知识产权侵权风险-整理知识产权案例与维权记录4.诉讼与纠纷协助-协助整理诉讼/仲裁案件材料，联系外部律师-负责案件文书归档与进度跟踪-汇总纠纷案例，形成案例库5.日常法律支持-接听业务部门日常法律咨询，初步解答常见法律问题-协助办理工商变更、资质审批等涉法行政事务-完成部门安排的其他法律事务

招聘条件：1.学历专业：2026届法学本科及以上毕业生，硕士优先2.资格证书：已通过法律职业资格考试（客观题/主观题均可）优先3.知识基础：-扎实掌握民法、公司法、合同法、劳动法等基本法律知识-具备良好的法律文书写作能力，逻辑清晰-熟练使用Office办公软件4.综合素质：-学习能力强，对AI科技行业有热情-工作细致负责，踏实肯干，有耐心-沟通表达良好，具备团队协作意识5.加分项：有法院/律所/企业法务实习经历、熟悉数据合规方向者优先投递

•大模型后训练算法工程师

岗位介绍：1.大模型后训练算法研发：负责大语言模型的后训练算法研究与开发，包括监督微调（SFT）、强化学习（RLHF、DPO等）及偏好对齐技术，提升模型的指令遵循能力、推理能力与任务执行效果；2.模型能力优化：针对复杂推理、数学问题、代码生成及专业领域任务，设计并优化训练策略与算法方案，提升模型在特定场景下的准确性、稳定性与泛化能力；3.训练数据构建：参与高质量训练数据的筛选、清洗、合成与标注，研究数据质量、数据配比及训练策略对模型性能的影响，持续优化训练数据体系；4.训练流程优化：参与大模型训练框架与后训练流程的搭建和优化，提升训练效率与资源利用率，探索分布式训练、模型压缩及推理优化等相关技术；5.实验评估与迭代：建立模型评测体系，开展训练实验、效果评估与误差分析，结合评测结果持续迭代算法方案，推动大模型能力提升及业务场景落地。

招聘条件：1、硕士及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业优先；2、具备扎实的机器学习、深度学习及自然语言处理理论基础，熟悉Transformer架构、大语言模型训练原理及常见后训练方法；3、熟练掌握Python编程语言，熟悉PyTorch等深度学习框架，了解SFT、RLHF、DPO、PPO等模型训练与对齐技术；4、具备较强的数学推导、算法实现及实验分析能力，能够独立开展模型训练、性能评估与问题定位，熟悉Linux及分布式训练技术者优先；5、对大模型前沿技术有较强的研究兴趣和学习能力，具备良好的沟通协作能力，有大模型训练、强化学习、推理优化相关项目经验者优先；6、在人工智能、机器学习、自然语言处理等相关领域顶级会议或期刊发表论文，或有高水平开源项目贡献者优先。

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