AI-Job-Recommend

GitHub
769 84 非常简单 1 次阅读 3周前开发框架语言模型图像
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

AI-Job-Recommend 是一份持续更新的「国内 AI 岗位内推清单」,把阿里巴巴、腾讯、字节跳动、商汤、华为等几十家大厂的校招、实习、社招信息按机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、SLAM、自动驾驶等方向整理成册,全部提供内推渠道。它解决了求职者四处搜罗零散招聘帖、难辨真伪、缺少内推入口的痛点。无论你是准备找实习的研一学生、冲刺校招的应届生,还是想跳槽的 AI 工程师,都能在这里一键直达 HR 或用人部门。项目还配套刷题指南、面试攻略和实时交流群,让求职准备更系统、更高效。

使用场景

研二学生林晨,主修计算机视觉,正在准备 2022 届秋招,目标锁定国内大厂的视觉算法岗。

没有 AI-Job-Recommend 时

  • 每天刷 5 个招聘网站,信息分散、重复,半小时才能筛出 3 条有效岗位
  • 想投阿里、商汤、旷视,却找不到内部员工邮箱,只能走官网投递,简历石沉大海
  • 不清楚各公司笔试/面试节奏,错过网易提前批,只能等正式批再排队
  • 群里流传的“内推码”真假难辨,曾被骗填钓鱼链接,浪费一次投递机会

使用 AI-Job-Recommend 后

  • 打开 GitHub 一页看全 40+ 家公司的校招/实习/社招信息,5 分钟完成今日扫岗
  • 直接复制 README 里的内推邮箱和微信,一键把简历发给阿里师兄,当天收到笔试邀请
  • 仓库同步更新各公司网申截止、笔试时间,提前两周收到商汤提前批提醒,顺利拿到面试
  • 所有内推链接都经过维护者验证,扫码进群还能实时答疑,再没踩过钓鱼坑

AI-Job-Recommend 把零散的内推信息整合成一份“活地图”,让林晨用最少时间拿到最多面试。

运行环境要求

GPU

未说明

内存

未说明

依赖
notes该仓库仅为内推信息汇总,无需任何运行环境;所有内容均为2021年校招/实习/社招内推链接与资料,无代码或模型文件
python未说明
AI-Job-Recommend hero image

快速开始

国内AI算法岗内推(2021年)

提供国内各大公司人工智能方向岗位的内推机会,含机器学习、深度学习、计算机视觉、SLAM、自动驾驶和自然语言处理等方向。

主要以校招、实习和全职为主,并且全都是内推方式!

内推资源

  • 校招内推:已含阿里巴巴、网易、商汤、旷视、字节跳动、滴滴、美团、图森未来、VIVO、OPPO、大疆、华为、海康威视、大华等几十家公司(2021届和2022届校招内推)
  • 实习内推:已含阿里巴巴、腾讯、京东和商汤等公司
  • 社招内推:已含腾讯和阿里巴巴等公司

荐读

想了解更多更新的大厂招聘和内推信息,欢迎加入 2021年AI算法岗求职群

相似工具推荐

stable-diffusion-webui

stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面,旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点,将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。 无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师,还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员,都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度:不仅支持文生图、图生图、局部重绘(Inpainting)和外绘(Outpainting)等基础模式,还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外,它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具,支持多种神经网络放大算法,并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备,stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项,让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。

162.1k|★★★☆☆|今天
开发框架图像Agent

everything-claude-code

everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手(如 Claude Code、Codex、Cursor 等)打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件,而是一个经过长期实战打磨的完整框架,旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。 通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能,everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现,帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略,使得模型响应更快、成本更低,同时有效防御潜在的攻击向量。 这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库,还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试,everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目,它融合了多语言支持与丰富的实战钩子(hooks),让 AI 真正成长为懂上

139k|★★☆☆☆|今天
开发框架Agent语言模型

ComfyUI

ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎,专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式,采用直观的节点式流程图界面,让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。 这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景,也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果,轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性,不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台,还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构,并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。 无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者,还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者,ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能,使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一,帮助用户将创意高效转化为现实。

107.7k|★★☆☆☆|2天前
开发框架图像Agent

NextChat

NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手,旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性,以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发,NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。 这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言,它也提供了便捷的自托管方案,支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。 NextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性,原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型,让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外,它还率先支持 MCP(Model Context Protocol)协议,增强了上下文处理能力。针对企业用户,NextChat 提供专业版解决方案,具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能,满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。

87.6k|★★☆☆☆|今天
开发框架语言模型

ML-For-Beginners

ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程,旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周,包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验,内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程,有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。 无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员,还是对人工智能充满好奇的普通爱好者,都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解,还强调动手实践,让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持,通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本,极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外,项目采用开源协作模式,社区活跃且内容持续更新,确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路,ML-For-Beginners 将是理想的起点。

85k|★★☆☆☆|今天
图像数据工具视频

ragflow

RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成(RAG)引擎,旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体(Agent)能力相结合,不仅支持从各类文档中高效提取知识,还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。 在大模型应用中,幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构(如表格、图表及混合排版),显著提升了信息检索的准确度,从而有效减少模型“胡编乱造”的现象,确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步,使系统不仅能回答问题,还能自主规划步骤解决复杂问题。 这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统,还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者,都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口,既降低了非算法背景用户的上手门槛,也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目,它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。

77.1k|★★★☆☆|昨天
Agent图像开发框架