岗位职责: 1.推荐系统方向的系统设计和后端开发实现、推荐策略和算法等。2.ctr server、标签系统、用户画像、内容推荐等相关方向的研发工作。3.海量用户服务架构、大规模数据平台、算法平台等相关开发和建设。 任职资格: 1.重点本科以上学历，计算机/数学相关专业；1年以上推荐相关方向研发经验。2.熟悉java或者c++,java语言优先；熟悉linux开发环境，较好的编程功底。3.对数据敏感，较强的动手实践能力、代码工程经验，逻辑思维强。加分项：1.了解nlp、特征工程、推荐系统、策略优化等。2.有大规模推荐系统架构设计和开发经验，知名互联网工作经历，有带团队经验优先。

工作职责 1.负责搜狐新闻特征、用户画像、召回等推荐算法相关工作； 2.负责文本数据分析及语义理解工作； 3.负责自然语言处理基础模型及知识体系建设； 4.负责文本挖掘和建模工作。 任职要求： 1.两年以上自然语言处理相关工作经验，有深度学习自然语言处理应用经验； 2.熟悉Python，熟悉C++、Java等某一种高级语言，常用的数据结构，熟悉TensorFlow或Pytorch； 3.熟悉自然语言处理相关算法，熟悉深度学习相关算法，有文本分类、tag提取、文本生成等某一方面自然语言处理工作经验； 4.优秀的工程能力，有大型项目开发经验者优先； 5.责任心强，有较强的分析和解决问题能力，具备良好的团队合作和沟通能力； 6.有推荐系统、搜索引擎相关工作经验者优先。

岗位职责： 1. 搜索排序方向：包括粗排、精排、混排，构建特征工程、多目标学习、在线模型推理、以及垂类优化等任务； 2. Query理解方向：包括纠错、改写、意图、词权重、紧密度、丢词、成分分析等任务； 3. 曲库建设方向：包括歌曲分类体系建设，标签挖掘，向量化建设等； 4. 用户画像方向：包括属性挖掘，兴趣体系建设，行为模式挖掘等； 5. NLP研究方向：包含分词、实体识别、标签提取、文本分类、模型预训练、语义向量等任务。 岗位要求： 1. 计算机、机器学习和数学等相关专业，硕士及以上学历； 2. 3年以上搜推广相关工作经验； 3. 有丰富的c++/java/python等主流编程语言经验，扎实的算法与数据结构功底，优秀的机器学习基础，良好的数学与统计基础； 4. 熟悉hive，spark等大数据处理工具，有丰富的数据处理与挖掘经验； 5. 至少熟练掌握一种深度学习框架； 6. 有以下一项或多项将优先考虑：1）有丰富NLP落地经验，有大规模数据建模经验，熟悉搜索、推荐、广告业界前沿算法；2）有完整数据体系建设经验，包括用户画像、物品画像、数据质量评估与监控等；3）有优秀论文发表者优先。

岗位职责： 1、参与公司图形图像算法设计与开发； 2、基于Direct3D/OpenGL/Vulkan将算法进行工程化实现； 3、构建高效率的算法平台，优化产品各环节的用户体验； 任职要求： 1、图像处理、计算机视觉、信号处理等相关专业硕士及以上学历； 2、熟悉基本的信号处理知识，熟悉数字图像处理的基本概念和常见的图像处理算法； 3、图形图像相关工作经验，包括但不限于：图像处理、视频处理、目标检测、特效合成等； 4、熟练使用matlab或python进行算法仿真和验证； 5、扎实的数学基础，能快速阅读各类中英文文献，理解并实现算法； 6、编程基础扎实，有良好的编程规范，熟练运用C++进行代码开发； 7、熟悉Direct3D/OpenGL/Vulkan编程优先；

团队介绍： 平台团队，旨在为米哈游打造从内容生产到运营一站式、闭环的平台产品和服务： ①面向玩家的服务：包含账号、支付、社区、官网活动等。我们坚持用户导向，持续为玩家提供优质服务和超预期的体验； ②面向内部项目的服务：包含整个大数据平台、游戏运营工具、CRM、内部协同工具等。我们致力于为公司业务降低成本、创造增值价值，提升公司的研发和运营效率。 团队来自**院校和公司，推崇统一的技术架构和工业化流程。此外，提供丰富的培训课程、项目实践和导师辅导，助力团队成长。 岗位职责： 1. 运⽤数据挖掘、机器学习、深度学习、无监督学习等反作弊方法和技术，负责米哈游海内外广告投放异常流量场景的模型、策略的研发， 输出全面的广告投放风险防控解决方案； 2. 负责广告投放基础⻛险数据建设和相关数据挖掘， 完善广告特征库、安全画像建设； 3. 负责广告黑灰产态势感知， 包括黑灰产情报获取，作案手法分析等，发现未知的威胁并进行长期对抗。 任职要求： 1、⾄少3年及以上⻛控相关⼯作经验， 1年以上广告风控相关经验； 2、良好的开发能⼒， 熟练掌握⼀种或多种开发语⾔(Scala、Python等),良好的SQL语句功底；具有扎实的机器学习、深度学习基础； 3、熟悉超⼤规模数据场景的深度学习理论研究和算法研发，涉及的领域包括不限于：多模态学习、迁移学习、图机器学习、⼩样本学习；掌握⾄少⼀种图神经⽹络框架（DGL和PyG等）； 4、熟悉Hadoop /Spark/Flink等⼤数据分布式框架，并有实际经验者优先； 5、有较强的学习能⼒与较强的⼒求**的⼯作态度，具备良好的团队合作意识。

岗位职责： 1、理解快手电商相关的业务模式和系统架构，发现潜在的作弊风险点，并制定合理的风控策略架构； 2、独立负责电商某个场景的作弊风险，设计合理的数据埋点体系，通过大数据分析，定量识别潜在的风险和业务影响； 3、针对电商某个业务场景建立合理的指标体系，在对抗中不断完善监控体系，形成可视化的监控系统； 4、与其他相关团队紧密配合，通过大数据挖掘，寻找作弊者的行为特点，快速形成有效的打击策略，持续迭代并优化风控效果。 岗位要求： 1、3年以上机器学习、数据挖掘、数据分析或后台研发等的相关经验，计算机、数学、统计学专业优先； 2、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； 3、熟练掌握SQL语言，熟悉Hadoop/Spark的操作环境，至少熟悉Python、Java、R语言中的一种； 4、具有电商相关工作经验优先，具有反作弊或安全策略相关经验，对黑灰产对抗有一定了解者优先。

职位描述: 1、负责快手安全策略模型的研发； 2、对接业务需求，与产品运营保持顺畅的沟通衔接，持续提升业务能效； 3、深入理解业务本质，综合使用多种手段，识别平台内不良内容，解决内容风险的问题； 4、推动建立面向各大数据应用场景的数据体系，包括但不限于指标体系/评价体系/标签体系，对风控策略效果进行准确评估并推动策略。 任职要求: 1、计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历； 2、熟练掌握1门以上编程语言，python/c/c++优先，有良好的编程风格，对数据结构有深入的理解； 3、熟练使用常用机器学习/深度学习开源框架，如：scikit-learn，Pytorch/TensorFlow等； 4、具有自然语言处理或者计算机视觉相关的背景或者项目经验； 5、思路清晰，逻辑严谨，能系统性的思考，制定解决方案。

【岗位职责】 1、负责申请评分卡、行为评分卡、催收评分卡的建模，三方数据测试，资产负债模型，风控策略等  2、熟悉常用数据挖掘算法与模型，应用逻辑回归、随机森林、xgboost等机器学习算法在不同业务环节，不同风险目标建立融合模型  3、进行客户画像分析，了解客户风险特征； 4、 监控模型和变量稳定性。  5、领导交给的其他数据分析和临时任务。 【任职要求】 1、有信贷风控模型开发经验或互联网金融风控经验； 2、本科及以上学历，数学、信息与计算科学、统计学、自然语言处理（NLP）、深度学习、机器学习等相关专业。 3、 算法理论基础扎实，有实际项目经验，熟悉常用机器学习算法，熟练使用SAS/R/Python等一种或多种工具，SQL熟练； 4、 可以独立地完成端到端的模型交付和上线，并为交付结果负责； 5、 具备优秀的分析解决问题能力、沟通能力、文字表达能力、执行能力和团队合作意愿；

【岗位职责】 1. 负责各类评分卡、资产负债数据挖掘及建模工作，包括但不限于客户申请评分卡、行为评分卡、催收评分卡等； 2. 负责三方数据测试，监控模型和变量的稳定性，为风控、反欺诈等策略的优化提供有效建议及支撑； 3. 完成上级交办的其他数据分析和临时任务。 【任职要求】 1. 本科及以上学历，数学/计算机/统计学/机器学习等相关专业，3年+数据挖掘、建模相关经验； 2. 熟悉常用数据挖掘算法与模型，有逻辑回归/随机森林/xgboost等机器学习算法、SQL实践经验； 3. 熟练使用SAS/R/Python等一种或多种工具； 4. 熟悉数据挖掘全流程工作，独立进行模型训练，能独立对交付结果负责加分哦； 5. 具备较强的问题分析及解决能力、沟通协调及抗压能力； 6. 有信贷/互联网风控数据挖掘、建模经验，数据/算法服务乙方经验优先考虑哦~ 7. 有金融行业实习经验的优秀应届毕业生也可撩~ 【福利待遇】 五险一金、全勤奖金、带薪年假、年终奖金、不定期团建、下午茶、生日会等~ 【晋升通道】 双通道晋升：专家序列/管理序列 【工作时间】 上下班时间：09:00/09:30-18:30/19:00 可弹性半小时 周末双休（午休1.5小时） 【工作地址】 深圳市福田区梅林街道卓悦汇二期B座1309 附加信息： 候选人加分项：有信贷/互联网风控数据挖掘、建模经验，数据/算法服务乙方经验 工作时间：周末双休 上下班时间：09:30-19:00

岗位职责： 1、参与银行理财投研、风控系统相关功能模块的开发； 2、完成数据分析、算法建模等相关业务需求； 3、调研学习和复现前沿论文中的算法模型； 4、在业务场景中，持续引入和落地业内先进智能技术和算法，提升业务关键效率指标。 任职要求： 1、大学本科或以上学历，计算机、金融工程等理工科相关专业； 2、一年以上金融数据处理和算法建模经验，有银行、资管、券商、公私募等金融量化研究工作经验者为佳； 3、熟练使用Python和相关工具库如pandas、numpy、matplotlib、scikit等，除Python外，至少掌握C++、Java、C#中一门编程语言； 4、逻辑清晰、有较强学习能力，英语读写能力较好，具备阅读学科前沿论文和模型复现能力。 加分项： 有参加国内外算法比赛（如天池、Kaggle、KDD、CCF等）且获得优秀名次者为佳。

岗位职责： 1. 基于各类风控数据，通过分析、挖掘结构化及非结构化数据，构建模型并提升模型表现； 2. 钻研前沿机器学习方法，进行新模型技术落地实现，引入能解决风控实际问题的创新方法； 3. 对现有标准建模流程进行效果和效率等方面优化工作。 任职资格： 1. 本科及以上学历，包括但不限于计算机，电子信息，自动化，数学，统计等专业； 2. 熟悉一门或多门编程语言，如Python（必须）、C++（可选）等，熟练运用pandas、numpy等工具； 3. 熟悉常用数据结构和算法，有一定的技术积累和项目实践经验； 4. 对机器学习模型有扎实基础，熟悉常规机器学习模型的基本原理和建模过程； 加分项： 1. 有深度学习、自然语言处理、迁移学习、半监督学习、图计算项目经验者； 2. 编程能力强（主要指c++和数据结构），则对机器学习经验可放松；

职责描述： 1．运用自然语言处理NLP、深度学习技术挖掘各类风控、质检等非结构化信息，实现海量数据的自动学习与理解，进行创新研究，将AI技术大规模应用于金融风控领域； 2．应用先进的机器学习、统计建模、数据挖掘、文本挖掘等方法建立数据模型，并负责实施技术落地，解决实际业务问题； 3．工作范围为风控时序数据挖掘、命名实体识别、情感分析、舆情分析、智能质检、智能对话等； 3. 有顶会论文、算法竞赛(如 Kaggle、天池等)获奖者优先。 任职要求： 1. 硕士及以上学历，包括但不限于计算机，电子信息，自动化，数学，统计等专业； 2. 熟悉Python（必须）、C++（可选）等编程语言，熟悉基本数据结构，有较强的工程实现能力； 3. 熟练运用Pytorch/TensorFlow至少一项，对NLP主流模型有丰富的训练和调参经验； 4. 对NLP技术充满热情，具有较好的独立思考和推断能力，较好的沟通表达能力。 加分项： 1. 有丰富的NLP领域的理论基础和实践经验； 2. 多项NLP模型的研发设计与实现，最好风控相关

风控建模工程师岗位职责： 1、通过数据挖掘技术，分析客户行为，开发风险预测模型； 2、协调各相关部门，推动模型的上线、投产、追踪、评估等工作； 3、负责同外部机构合作数据实验室、共同建模工作； 4、负责业务部门数据采集和分析工作，并定期出具风险报告，监控公司信贷资产质量； 岗位要求： 1、本科或以上学历，金融、数学、计算机、统计类相关专业毕业； 2、熟悉基本的数据挖掘模型，如回归、决策树、聚类、GBDT等算法模型； 3、3年以上数据挖掘工作经验，有消费信贷评分卡开发经验； 4、熟悉MySQL、Oracle等数据库； 5、熟悉Python语言，了解numpy， sicpy者优先； 6、工作积极主动，抗压能力强；能够熟练阅读英文专业资料优先； 7、可能涉及短期出差。

工作职责：1、开发信贷风险计量模型，包括但不限于信贷额度模型、信贷评分模型、反欺诈模型； 2、负责模型监控和维护工作、编写监控分析报告以及风险报告等，持续优化模型； 3、负责编写模型的开发需求，协调整个模型上线实施流程； 4、将模型和现有风控政策结合，提供基于数据分析的策略优化建议； 5、开展特征挖掘工作，负责特征库需求的提出及整理。 任职资格：1、本科及以上学历，计量经济学、统计学、数学或金融专业优先； 2、有数据分析和信贷模型背景，3年以上银行、互联网金融、数据咨询等行业相关工作经验； 3、熟悉业界常用的数据分析模型及算法，对逻辑回归、决策树、神经网络、GBDT、SVM模型有深度了解； 4、能够熟练使用HIVE SQL进行数据获取和分析，完成分析报告； 5、熟练使用Python或R等统计软件； 6、具有独立完成项目的能力，思维清晰，逻辑性强，并有良好的沟通能力、自学能力和团队协作精神。 工作地址

岗位职责 1. 负责医疗场景通用机器学习任务核心算法开发，包括图像分类，多模态，多层次分类，多代理强化学习等； 2. 深入业务场景，探索实现接诊风控，分类分割等方向的算法设计和实现。 任职要求 1. 具备2D/3D机器视觉（CV），自然语言处理（NLP），强化学习，图学习等机器学习方向的项目经验； 2. 掌握主流机器学习和深度学习方法，熟练使用至少一种深度学习框架，如Tensorflow/Pytorch等； 3. 熟练使用至少一种编程语言，如C++/Python/Java等，具备良好的算法基础和代码习惯； 4. 熟悉Hadoop/Spark等大数据处理工具； 5. 具备一定的算法工程能力； 6. 具备独立分析并解决问题，良好的沟通协调和团队合作能力。