岗位职责： 1、为东南亚金融机构开发各类评分模型，提供个人和企业征信产品和服务，本岗位为征信业务团队核心成员 2、负责信贷业务领域的模型设计、开发、评估，包括但不限于反欺诈、信用评分、营销响应模型等 3、负责征信数据和三方数据的分析、挖掘与价值评估工作，以及数据质量探查与监控的体系建设 4、与销售和产品运营紧密合作，深入了解外部机构其业务需求，设计并实施方案，优化现有征信评分产品 任职要求： 1、本科及以上学历，计算机、数学、统计学、机器学习等相关专业 2、3年以上大型金融机构或互联网公司工作经验优先，有互联网信贷风控模型经验者优先 3、对统计学和分析挖掘算法原理有较深刻的理解，熟悉运用机器学习，包括但不限于逻辑回归、XGBoost、LightGBM等 4、熟练使用Python、SQL等编程工具，熟悉云 5、优秀的分析及解决问题的能力 6、表达沟通能力强，英语流利者优先，责任心强，细心耐心，自驱力强

工作职责： 1、负责国际化金融信贷产品的模型设计、开发、测试和部署工作；模型范围覆盖反欺诈、风控、营销、运营、催收等多个业务； 2、负责外部数据测试与联合建模工作，需要设计并出具标准化的评测报告，辅助关联的业务、产品、策略等团队评估与决策； 3、负责搭建模型与数据源监控，跟踪相关应用策略效果，响应策略测算与调整需求； 4、持续关注行业动向，主动贴近业务挖掘需求；以解决问题为目标，将业务难题转化为落地的技术方案，以实际技术成果提升业务效果； 5、关注技术进展，包括机器学习、复杂数据源深度挖掘、大模型等，以开放和务实的心态探索国际化金融信贷领域应用方案的优化和升级，大胆假设并实践论证，持续提升技术效率与效能。 任职要求： 1、国内外知名大学毕业，本科及以上学历，统计/数学/计算机专业优先，有信贷模型开发工作经验优先； 2、熟练掌握各种统计模型和机器学习算法，如各类经典回归模型、分类模型等；理解LR、XGB等常用算法的基本原理；有模型调优和成功落地经验优先； 3、熟练掌握至少一门主流的建模语言，如Python，SAS，R等；熟练掌握SQL； 4、对数据和业务有足够敏感度；有不错的结构化思维和逻辑分析能力，务实进取，善于跨团队合作与沟通； 5、具备不错的英文读写能力，一定的英文沟通能力。

岗位职责： 1. 研发人工智能领域的相关算法实现， 可以选择NLP、语音、图像领域其中之一。 2. 结合行内业务需求，设计实现方案，并基于大模型进行场景开发和模型的微调优化。 3. 跟踪和关注大模型推理训练领域的前沿技术和趋势，进行技术调研和应用。 岗位要求 1.计算机、电子通信、数学等相关专业，硕士及以上学历或优秀本科生； 2.具备优秀的编程能力，熟练使用Python/C/C++的其中一种； 3.对机器学习、深度学习等人工智能领域有兴趣，有相关领域课题研究或项目经验者优先;； 4.有期刊论文发表或计算机相关竞赛经验者优先； 5. 出色的问题分析及解决能力，能自我驱动，持续面对挑战，积极主动、踏实勤奋。

职位职责： 1、负责字节跳动生活服务场景的作弊风险的发现与治理，包括交易、营销、恶意行为、流量等风险； 2、利用海量内容和行为，结合大模型技术、序列检测、图表示等人工智能方案，识别风险行为和用户； 3、构建业内领先的交易风控体系，持续探索算法方案创新，维护平台公平可信，为业务保驾护航。 职位要求： 1、两年以上算法研发经历，计算机相关专业本科及以上学历； 2、熟悉C++/Java/Python，具备优秀的编码能力，至少熟悉一种常见的机器学习/深度学习平台； 3、对业务和数据敏感，能够从数据上发现风险，提出解决方案，并验证效果； 4、有钻研精神，主观能动性强，能适应快速变化的业务需求，具备良好的团队合作精神和沟通技巧； 5、具有风控算法研发经验，对黑灰产对抗有一定了解者优先。

职位职责： 1、负责直播业务的机器学习算法的模型建设，优化直播侧主播体验和增长； 2、负责提供直播业务场景下的策略解决方案，包括但不限于数据挖掘、序列识别、诊断归因、活动和任务策略设计等； 3、负责调研先进的机器学习模型，通过数据发现直播业务的增长问题并应用算法解决问题。 职位要求： 1、掌握机器学习、因果推断、概率统计等领域的基础知识，了解前沿算法； 2、熟悉常用机器学习、运筹优化算法，具备以下两种及以上能力：机器学习分类、聚类、序列识别、深度学习分类、回归、数学规划和启发式算法； 3、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底，至少熟练掌握C/C++/Go/Python一种开发语言； 4、熟悉常用的大数据开发工具 (Spark/Hive/Hadoop等)，模型开发框架(Tensorflow/PyTorch/Scikit-learn/XGBoost等)； 5、具有良好的团队合作意识、理解沟通能力及独立解决问题的能力。

工作职责: 1. 多模态大模型:探索跨模态的信息对齐方法，探索多模态大模型的继续预训练、指令微调等技术，探索多模态的数据质量评估和清洗方法。 2. 多模态大模型应用：解决多模态大模型工程化过程中的难题，推动多模态大模型在微博场景落地。 任职要求: 1. 自然语言处理、计算机视觉、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业，本科及以上学历，研究生优先。 2. 在计算机视觉或多模态理解与生成方面有扎实的知识基础，熟悉主流的多模态大模型或图片、视频生成模型，如LLaVA、Qwen-VL、SD、FLUX、OpenSora等。 3. 在多模态理解或多模态生成等应用方向具备1年左右，或在计算机视觉领域具备2年以上相关工作经验，两者满足其一即可。 4.熟悉Pytorch、Transformers 等常用工具的使用，具备扎实的编程基础。 5. 赛事获奖或开源项目贡献者优先。

工作职责: 1. 多模态大模型:探索跨模态的信息对齐方法，探索多模态大模型的继续预训练、指令微调等技术，探索多模态的数据质量评估和清洗方法。 2. 多模态大模型应用：解决多模态大模型工程化过程中的难题，推动多模态大模型在微博场景落地。 任职要求: 1. 自然语言处理、计算机视觉、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业，本科及以上学历，研究生优先。 2. 在计算机视觉或多模态理解与生成方面有扎实的知识基础，熟悉主流的多模态大模型或图片、视频生成模型，如LLaVA、Qwen-VL、SD、FLUX、OpenSora等。 3. 在多模态理解或多模态生成等应用方向具备1年左右，或在计算机视觉领域具备2年以上相关工作经验，两者满足其一即可。 4.熟悉Pytorch、Transformers 等常用工具的使用，具备扎实的编程基础。 5. 赛事获奖或开源项目贡献者优先。

岗位职责： 1、参与媒体专业领域大语言模型的研究、构建与迭代，负责预训练和对齐阶段特定算法模块的建设工作； 2、逐步加深和丰富基座大模型的智能体能力，为智能体应用建设沉淀技术与经验； 3、负责RAG、Agent等通用应用流程框架设计实现和策略制定； 4、探索大模型能力在业务流程中的提效应用和面向C端用户的产品能力输出。 岗位要求： 1、硕士及以上学历，计算机、智能科学、数学专业方向出身； 2、具备非常扎实的算法功底，熟练掌握NLP的常用技术手段，有工业界内容理解和生成成熟实战经验； 3、拥有大规模语言模型的预训练和微调经验，熟练掌握常见开源模型的底层设计原理； 4、对于Dense架构和MoE架构大模型的设计实现细节有充分掌握，并有一定的实际操作经验； 5、良好的逻辑思维能力和数据敏感度，优秀的分析和解决问题能力，对挑战性问题充满激情，自驱有追求，具备较强的攻坚能力。

岗位职责: 1、负责行车场景周视感知算法设计和开发工作，包括高速/城区等场景中的障碍物、车道线等感知任务的模型及后处理算法开发工作 2、负责泊车场景环视感知算法设计和开发工作，包括室内、室外等场景中的车位、障碍物等感知任务的模型及后处理算法开发工作 3、负责自动驾驶领域大模型等前沿技术研发工作 任职要求： 1、计算机、汽车工业、机器人、电子或相关专业； 2、熟悉当前主流的深度学习算法，包括但不限于BEV感知、无监督训练、大模型、目标检测、图像分割、多任务学习、多传感融合等领域； 3、熟悉常用的深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、MxNet等，要求至少对其中一种框架较为熟练； 4、至少精通Python或C++编程，熟悉常用的视觉算法库如numpy/opencv等，了解常用的传统图像处理算法。 5、具备针对车载端侧平台检测/分割等算法设计经验和落地能力，有针对自动驾驶场景落地障碍物、车道线、红绿灯、freespace等算法经验者优先。 6、具有正确的价值观、内在驱动力；具有较强的学习能力、沟通能力和团队协作能力；能主动解决问题；能够承受较强的工作压力。

招聘条件： 1、获得博士学位，且获学位时间一般不超过 3 年； 2、年龄一般在 35 周岁以下，身心健康； 3、具备通信、人工智能、大数据相关专业背景，有志于在该领域开展深入研发； 4、具有良好的团队协作能力和表达能力。 岗位待遇 1、签订劳动合同 ； 2、国家博士后一次性资助； 3、支持博士后在站期间申报国家和省市级博士后人才项目和研究项目； 4、协助申请公租房； 5、优秀者协助申报各类国家、北京市人才计划

职位描述： 1、收集AI前沿信息，调研最新AI技术与数据科学融合应用方法（BI、推荐、知识图谱及评测等），输出技术选型报告 2、深入业务场景和数据科学应用需求，研究及设计AI解决方案（如知识获取/智能抽取/生成/冲突决策、自动化评测、智能分析、智能报告、大模型推荐等） 3、负责完成AI应用的大模型训练的样本集构建、agent建设、模型微调及效果调优工作，建立工程化体系，推动落地应用； 4、设计评估指标，基于使用体验、用户反馈，持续优化模型性能； 5、负责公司数据资产建设与技术升级，以及数据能力平台化沉淀，如用户画像、数据分析、推荐、实验等； 职位要求： 1、5年及以上工作经历，计算机、AI、统计等专业优先；有知识图谱、数据科学、机器建模方向工作经验者优先； 2、熟悉市场各大主流AI大模型、以及能力应用方向； 有1年以上大模型训练数据准备、模型训练/微调、效果评估等全流程经验者优先； 3、具备扎实的数据处理和机器学习建模能力，熟练掌握常见机器学习算法原理； 4、具备一定的工程开发能力，熟练掌握Python、SQL，熟悉大数据分布式计算平台。

岗位职责： 1. 负责公司核心大模型应用平台和智能体开发平台的架构设计、核心功能研发与持续优化，打造高效、易用的AI原生应用开发环境。 2. 参与大模型基础工程建设，包括但不限于模型训练、微调（Fine-tuning）、推理服务的工程化和性能优化，保障模型全生命周期的高效运转。 3. 负责检索增强生成（RAG）等关键技术的工程化落地，构建高效、可扩展的知识库与检索系统，提升大模型应用的准确性和时效性。 4. 跟进行业前沿技术，对大模型相关的各类中间件、框架和工具（如模型服务框架、向量数据库、分布式计算框架等）进行技术研究、选型与应用，持续优化平台技术架构。 5. 与算法、产品等团队密切协作，快速理解业务需求，推动大模型能力在各类业务场景中的落地和应用。 6. 设计和开发高可用的模型服务、数据处理服务及相关API，确保平台的高性能、高并发和高稳定性。 任职资格： 1. 计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历，5年及以上后台开发或平台研发相关工作经验。 2. 精通Go和/或Python语言，熟悉Linux开发环境，对网络编程、多线程/并发编程有深入理解和实践经验。 3. 有机器学习平台、LLM应用平台或AI Infra相关项目经验者优先；有成功的高性能、大并发后台服务或分布式系统的架构设计和研发经验者优先。 4. 有大模型训练、推理优化（如量化、剪枝）、模型服务化（Model Serving）等相关经验者优先；熟悉检索增强生成（RAG）技术栈，有向量数据库（如Milvus, Pinecone）、LangChain/LlamaIndex等框架使用经验者优先。 5. 具备出色的分析和解决复杂问题的能力，对新技术有强烈的好奇心和学习能力，能独立owner复杂技术项目，并具备良好的沟通协作能力。

工作职责： 1、负责公司AI项目架构设计： 主导AI系统（聚焦大模型，覆盖自然语言处理、计算机视觉、机器学习等）的整体架构设计、技术选型与规划，确保系统高性能、高可用、安全及可扩展。 2、参与AI算法研发与优化： 负责或指导大模型等核心算法的模型设计、调优、评估及工程化落地，持续提升模型性能与效率。 3、参与AI系统部署与实施： 负责AI系统部署相关的硬件选型、系统配置、数据管理及流程优化，保障系统稳定运行。 4、深入保险业务场景赋能： 理解财产保险核心业务（核保、理赔、反欺诈、产品设计、营销、客服），设计并推动AI解决方案落地应用。 5、技术追踪与团队赋能： 跟踪AI领域（大模型、生成式AI等）前沿进展，评估应用潜力，为团队提供技术指导，协助解决技术难题。 任职资格： 1、计算机科学、人工智能、数学等相关专业本科及以上学历（硕士优先）。 2、5年以上AI领域开发经验，其中3年以上需涉及AI项目架构设计或主导落地，必须具备至少1个大模型（LLM）项目成功落地经验。 3、熟练掌握TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架。 4、具备大模型微调、部署、优化及LangChain、向量数据库等工程化工具的实战经验。5、熟悉云计算平台（阿里云/腾讯云/AWS）及容器化技术（Docker/K8s）。 6、出色的逻辑思维、业务抽象能力及跨部门沟通协调能力。 7、良好的团队合作精神，能独立解决复杂技术问题。 关键技能： 1、卓越的AI系统架构设计能力（核心要求）。 2、深入的大模型技术理解与工程化落地能力（核心要求）。 3、熟练掌握数据分析和评估方法，能基于数据驱动系统优化。 4、扎实的金融/保险业务理解与需求转化能力。 5、优秀的技术领导力与复杂问题解决能力。 岗位附加信息： 行业价值： 自主规划技术路线，凭借保险领域数据支持深度参与保险业AI前沿探索，推动核心业务智能化变革。 福利保障： 六险一金、年度体检、带薪年假、节日福利。 工作环境： 优越办公环境（金融科技园区，交通便利），扁平化管理，技术驱动团队，务实高效文化。

我们正在寻找一名具有丰富自然语言处理（NLP）经验的算法工程师，同时需具备大模型相关的经验和知识。如果您还具备Chatbot相关的经验，那将是一个巨大的加分项。此岗位将负责开发和优化我们的AI解决方案，推动NLP和大模型技术在各类应用场景中的落地。 主要职责: 设计和优化NLP算法，提升系统的理解和生成能力。 研究和应用最新的NLP技术，解决复杂的自然语言处理问题。 开发和优化大规模机器学习和深度学习模型，提升系统性能。 与产品团队和数据科学团队紧密合作，了解业务需求并转化为技术方案。 参与大模型相关项目，推动大模型在各类应用场景中的应用。 进行数据分析和挖掘，提供数据驱动的优化建议。 编写高质量的技术文档和报告，分享研究成果和项目进展。 职位要求: 计算机科学、电子工程、数学或相关领域的本科及以上学历。 至少3年在NLP领域的工作经验。 熟悉常见的NLP技术（如分词、命名实体识别、文本分类、情感分析等）。 具有大模型相关的经验（如GPT、BERT、Transformers等）。 精通Python，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 具备数据分析和处理能力，能够理解和处理大规模数据集。 良好的团队协作能力和沟通能力，能够与跨部门团队有效合作。 加分项: 有Chatbot开发和优化的实际经验。 拥有电商、金融、医疗等领域的NLP应用经验。 在学术会议或期刊发表过NLP或大模型相关论文者优先。 具有推荐系统或其他AI应用开发经验者优先。 如果你对NLP和大模型充满热情，并希望在快速发展和充满挑战的环境中成长，我们诚邀你的加入！

工作职责： 1、负责大模型昇腾算子适配、开发、调优、验证、评测； 2、负责响应客户AI大模型平台优化评测需求，参与大模型方案调优验证、联调适配工作； 3、负责昇思mindspore推理性能评测、评测与优化方案编写； 4、负责以Ascend C语言进行算子融合功能开发、要求性能达到或超过GPU方案； 5、领导安排的相关工作。 任职要求： 1、计算机科学、网络工程、信息安全等相关专业。本科学历以上，有相关工作经验优先。 2、熟练C++，Python编程，具备良好的代码风格； 3、掌握常用的算法和数据结构、了解常见的机器学习算法，熟练使用C++标准模板库； 4、熟悉 Linux 系统和基于 git 的版本管理； 5、熟悉MLIR/LLVM/vLLM，了解CUDA、CANN技术； 6、熟悉 TensorFlow /Pytorch等深度学习框架； 7、具有编译器开发经验或者异构编程开发经验。