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税务合规管理：负责日常税务管理，包括纳税申报、税务核算、年度汇算清缴及发票管理，确保税务合规与申报准确、及时，识别税务优化机会并推动解决潜在风险。 业务税务支持：围绕国内外 AI 产品、模型 API、软件订阅及技术服务等业务场景，参与交易方案评估、合同涉税审核和税负测算，提供切实可行的税务建议。 投融资支持：根据海内外业务及投融资需求，开展相关涉税事项评估，协调税务顾问完成税务尽职调查、交易架构设计及搭建，推动相关商业实质要求的落实。 研发税务管理：协同研发与财务团队，完善研发费用归集及资料管理，推进研发费用加计扣除、高新技术企业等适用税收优惠的评估、申报与后续维护。…
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我们在做什么 大模型的商业化规则仍在形成。 Token 计费、订阅制、Agent、行业解决方案、生态分成……今天的主流模式，一年后可能就会被重新定义。 这个团队的使命，是站在模型能力、市场需求与产业生态的交汇处，与模型、产品和生态团队一起，从 0 到 1 找到下一种可规模化的商业模式，并真正把它跑通。这不是一个按照既有 Playbook 执行的传统 BD 岗位，你需要发现机会、设计模式、验证假设、推动签约，并将成功实践沉淀为可以全球复制的增长路径。 你将负责 1. 探索并验证新的商业模式 围绕大模型能力识别新的商业化机会，包括渠道合作、Coding Plan、订阅产品、行业解决方案、联合产品…
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About the Role We are looking for a hands-on Research Lead to own and advance a key technical area within our large language model team. You will define the technical roadmap for your area, lead a focused team through complex research and engineering challenges, and work closely with other technica…
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1. 在大模型领域一个或多个方向有深厚积累与突破性成果，具备带领团队攻坚复杂问题的能力。 2. 主导过基座模型的完整迭代，对算法原理与工程实现均有极致掌控力。 3. 对技术驱动现实变革有强烈热情，能在未知的环境中保持清晰的技术判断与执行力。
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连接公司核心模型与快速发展的 AI 产业生态，负责模型服务、芯片及相关基础设施领域的合作伙伴研究、商业评估、合作设计与运营管理。将覆盖从机会识别、技术验证和商务谈判，到合作上线与持续运营的完整周期。 1. 合作机会研究与判断 - 持续研究国内外模型服务、芯片及 AI 基础设施生态，关注新兴团队、技术路线和商业模式的变化。 - 分析合作伙伴的技术能力、产品规划、成本结构、交付能力及发展诉求，判断合作价值、潜在风险和优先级 - 面对信息有限、缺少成熟标准的合作机会，快速梳理关键问题，形成分析结论和推进建议。 2. 合作设计与商务谈判 - 协同技术团队推进产品测试、模型适配和效果验证，将技术结果转…
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打通虚拟与现实的边界！与顶尖科学家/架构师并肩，用顶级人才重构世界模型（World Models）与 Omni 生成式音视频时代。 关于这个角色 从文本生成到世界模型（World Models），从扩散模型（Diffusion/DiT）到 Omni 全模态与拟真物理世界的重构——AGI 的下一场硬仗，正在音视频与多模态战场全面打响！ 我们不需要一个死板的“简历搬运工”，我们寻找的是一位“懂技术演进、有极客追求、人际敏感度极高”的 Talent Architect（人才架构师）。你将作为技术团队的杠杆，帮我们把全球最聪明的脑细胞，聚集到最前沿的音视频与世界模型战场上。…
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关于这个角色 从 Scaling Law 到深度推理（Reasoning），从 Pre-training 到 Post-training & RL（强化学习），大语言模型（LLM）正从简单的文本续写，迈向具备慢思考、自我修正与复杂逻辑推演的“智能大脑”时代！ 我们不需要一个死板的“简历筛选器”，我们寻找的是一位“懂算法演进、有极客追求、人际敏感度极高”的 Talent Architect（人才架构师）。你将作为研发团队的“Talent Co-pilot”，帮我们把全球最顶尖的算法大脑、系统专家与研究天才，聚集到通用大模型与文本推理的主战场上。…
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我们致力于提升大模型在代码领域的核心能力，让模型更好地理解、生成和分析代码，并通过执行、验证与环境交互解决复杂问题。你将参与代码方向的后训练研发，探索高质量数据、强化学习与反馈驱动的训练方法，持续拓展模型的能力边界。你将负责： 1. 研发面向代码能力的后训练方法，提升模型在代码理解、生成、推理、调试与验证等任务中的表现。 2. 面向复杂代码任务构建训练数据与交互环境，探索高质量数据合成、任务生成与难度控制方法。 3. 研究基于执行结果、工具调用及环境反馈的强化学习方法，优化奖励机制与训练策略，提升模型解决复杂问题的能力。…
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训练顶尖大模型不仅依赖算法创新，也依赖稳定、高效、可扩展的训练系统。随着模型规模和训练复杂度持续提升，训练效率、并行策略、通信开销、显存管理、Checkpoint、容错恢复、大规模数值正确性保证和系统稳定性，都会直接影响模型迭代速度和能力上限。 我们正在建设 MiniMax 大模型训练框架，支撑更大规模、更高效率、更稳定的训练任务。你将与算法团队在模型架构设计和训练方案制定阶段深度协作，从系统视角参与技术判断，识别潜在瓶颈，并推动训练系统持续优化。 你会参与： - 建设和优化大规模训练框架，支撑千卡/万卡级别训练任务； - 优化数据并行、张量并行、流水线并行、专家并行等并行策略；…
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职位描述 RL 正在成为提升大模型能力的重要方向。大规模 RL 的效率和上限，不仅取决于算法设计，也高度依赖底层系统能力，包括 RL 框架、Rollout、推理 serving、调度策略、环境交互和系统稳定性。 MiniMax 自研强化学习训练系统 Forge，支撑大规模 RL 训练和 Rollout。Rollout 往往占据 RL 循环中的大量 wall-clock time，其生成效率、稳定性和灵活性，会直接影响算法迭代速度、实验规模和策略探索空间。 我们关注 RL 训练链路中的核心系统问题：如何更高效地生成轨迹，如何支持多轮交互、工具调用和复杂环境，如何降低长尾延迟，如何提升推理吞吐和…
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算力决定着模型迭代的速度和能力边界，也是基础模型公司最重要的战略资源之一。 你将直接参与公司海外算力布局，围绕数据中心投资建设、算力容量、GPU及相关基础设施，发现机会、判断价值、设计交易并推动项目落地。一个项目最终可能形成一座海外数据中心、一批支撑模型训练的GPU集群，或一项影响未来数年算力供给的长期合作。 核心职责 1. 判断全球算力机会 - 持续研究全球数据中心、云计算、GPU、半导体、能源及相关基础设施市场。 - 跟踪不同区域的资源供给、技术路线、建设条件、资本流向和竞争变化，寻找尚未被充分认识的机会。…
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职位定位 - 这是一个面向大模型系统的架构岗位，不是传统的存储或数据库研发岗位。 - 我们希望寻找在数据库、分布式存储、数据系统等领域有深厚积累的架构师，将已有的系统认知迁移到大模型场景，重新思考模型训练、后训练和推理过程中的数据组织、状态管理、计算调度与系统性能问题。 - 我们不要求候选人已经具备完整的大模型从业经历。相比熟悉某个现有框架，我们更看重其是否真正理解复杂系统，能否从底层原理出发定义问题，并构建面向下一代大模型的新系统。 工作内容 1. 面向大模型训练、后训练和推理，参与核心系统的架构设计与从零到一建设；…
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负责将 MiniMax 视频模型从内部研发实现转化为全球开发者可以直接使用、部署和二次开发的开源模型，并推动模型进入主流开源框架和开发者工作流。我们希望你既能完成关键工程工作，也能代表 MiniMax 与全球开源 Maintainer 和技术贡献者协作。你将负责： 1. 模型开源适配 1）理解模型架构和内部推理实现，设计对外开源与框架接入方案； 2）完成或推动 ComfyUI Node、Diffusers Pipeline、权重转换和标准 Workflow 开发； 3）确保不同框架与原始实现之间的输出效果、精度和性能一致。 2. 推理与部署优化 1）分析模型的计算、显存和通信瓶颈；…
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岗位职责 负责采购订单全流程执行，包括收集采购需求、订单创建与下达、信息核对、系统录入及订单变更管理，确保采购信息准确、及时。 跟进供应商备货、发货、物流、到货及验收进度，维护交付计划，及时识别延期风险并推动问题闭环。 负责采购对账工作，核对订单、合同、收货、验收、发票及对账单等信息，处理数量、金额、税率和账期差异跟进。 发起并跟进付款流程，检查付款资料的完整性与准确性，协调供应商及财务团队，确保付款按约定节点完成。 协助合同审批、签署、盖章、归档及履约节点跟踪，协调业务、法务、财务等相关团队推进合同流程。 协助完善采购流程、操作规范和数据看板，提升采购执行效率及跨部门协同效率。…
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围绕大语言模型预训练，探索并构建前沿的大规模预训练数据处理管线；研究不同数据源的数据处理方法，将有效策略落地为可规模化运行的生产方案，最终通过预训练实验完成模型效果验证；岗位工作覆盖数据算法与数据工程两个方向，既关注数据处理方法本身，也关注方法在真实数据规模上的可靠落地。 工作职责： 1. 面向网页、代码、PDF/文档、多语言等不同类型的数据，研究数据构造、提取、解析、清洗、去重、质量评估、过滤和数据选择等方法。 2. 分析不同数据源的数据特征和质量问题，通过统计分析、数据抽样、错误案例及必要的实验评估处理效果。…
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一、一句话定位 负责建设面向大模型训练、推理及 Agent 在线业务的公司级稳定性治理体系与高可用架构能力，让核心系统可预防、可观测、可恢复、可持续演进。 二、为什么这个岗位重要 大模型训练、推理和 Agent 业务具有资源密集、链路长、依赖复杂、流量波动大等特点。训练任务中断、推理服务不可用、工具调用失败或上下游依赖异常，都会直接影响模型研发效率、产品体验和业务连续性。 随着 GPU 集群、模型服务、Agent 编排和在线业务规模增长，稳定性不能只依赖人工响应。我们需要通过架构设计、平台能力和治理机制，系统性识别风险、隔离故障、快速恢复，并持续提升核心业务的可靠性。…
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1. 负责大模型链路核心业务系统的服务端架构设计、开发和维护 2. 参与技术和业务需求评审，输出技术方案，推动落地与上线 3. 负责端到端系统性能优化、稳定性建设、故障排查 4. 配合产品、前端、客户端完成联调与交付 5. 持续优化代码质量、研发效率和工程效能
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关于这个岗位 MiniMax的算力底座将从“单一架构”演进至“队员算力架构”的格局。这是一次算力体系的重构：资源如何规划、如何调度、如何在架构差异中保住训推效率，目前都还没有答案。MiniMax希望你来定义这个答案，并对最终结果负责。 你将负责 1. 定路线。 基于数据支撑，建立公司的异构算力技术判断——什么卡用在什么场景、以什么代价、边界在哪里。包括那些尚无定论的问题：异构能否同集群、能否同任务。 2. 建底座。 主导统一资源平台的设计与落地，对上层业务屏蔽底层差异，让算力在不同架构间可规划、可计量、可调度。 3. 保交付。 对集群的可用性、稳定性与利用率负责，让异构算力平稳按期进入生产。…
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为什么加入我们 1. 你会直接参与大模型训练前最核心的数据生产链路，数据质量、吞吐和覆盖度会影响模型能力上限。 2. 这里不是传统离线数仓，而是面向预训练数据构建的大规模分布式数据基础设施。 3. 你会在真实海量数据场景中使用 Spark 等分布式计算技术，解决解析、清洗、过滤、去重、质量评估和采样的工程问题。
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我们正在寻找一位真正热爱开源、熟悉 AI 视频生成技术与开发者生态的 Open Source Ecosystem Lead，负责 MiniMax 视频模型的全球开源生态建设。 你将深入参与模型从研发、发布到社区增长的完整链路，与模型、推理、产品及市场团队紧密协作，将 MiniMax 视频模型打造为全球开发者社区广泛使用和持续贡献的开源项目。你将负责： 1. 视频模型开源生态整体策略 1）制定模型开源发布、社区建设及开发者生态发展策略； 2）围绕 GitHub、Hugging Face、ComfyUI、Diffusers 及主流推理框架建立完整生态。…
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岗位职责： AI Agent 架构与策略落地：结合公司大模型能力，设计并开发面向金融场景的 AI Agent 系统。 数据策略与模型融合：制定并优化海量多模态/非结构化金融数据的数据策略，构建基于大模型理解与推理的全新特征和 alpha 信号。 策略研发与实盘管理：基于 Hedge Fund 投资逻辑，研发并优化多空（Long/Short）策略及多资产量化模型，并对投资业绩（P&L）负责。 技术与前沿攻坚：打通传统量化架构与 LLM Tool Use / Code Interpreter / Multi-Agent 协作流，提升 Agent 在真实金融环境下的鲁棒性与执行效率。
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1. 参与国内外用户运营，维护用户社群、开展用户沟通与调研，持续沉淀有效反馈； 2. 对接 Agent 生态合作伙伴及客户，推进合作落地； 3. 与产品、研发及市场团队紧密协作，共同推进 Agent 产品的更新迭代； 4. 围绕国内外目标用户的核心痛点，结合产品功能与 Feature，面向不同社交媒体平台策划并产出内容； 5. 挖掘产品能力，设计和制作有趣、有个性、有传播力的 AI 应用案例。
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1. 负责公司AI应用产品在国内市场的广告投放增长，制定并执行买量策略，持续提升用户规模和商业化收入。 2. 负责主流国内投放渠道的全链路运营，包括但不限于巨量引擎、腾讯广告、百度、快手、小红书等渠道的投放管理与优化。 3. 根据产品目标制定投放策略，负责预算规划、ROI目标管理、账户结构搭建、素材测试及投放策略迭代。 4. 深入分析投放数据，包括获客成本（CAC）、付费率、LTV、ROI、留存等核心指标，持续优化投放效率。 5. 结合AI产品特点，挖掘用户需求和市场机会，协同产品、运营、设计团队产出高转化广告素材和营销方案。…
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岗位职责 配合团队负责人，统筹承接市场监管、数据安全、网络安全、通信管理等主管部门的日常对接与合规协调工作。 牵头承接相关部门的专项行动、现场检查、投诉处理、资质办理等关键事项，制定方案并闭环落地，保障业务合规平稳运行。 紧跟AI 行业最新政策法规（涵盖数据安全、网络安全、模型安全等），输出可落地的内部合规规范与操作指引。 参与AI 原生产品线的全生命周期安全护航，确保业务在高速迭代的同时符合合规要求，防范监管与法律风险。