算法工程师 （硕士，薪资12-20，六险一金，周末双休，年终奖是公司效益奖，不固定） 1. 熟悉深度学习算法相关基本原理，对图像识别、定位、分割、跟踪等常用模型有丰富使用经验和深入理解。对传统图像处理算法有一定了解。 2. 具备深度学习算法封装部署基本流程，熟悉至少一种深度学习推理框架（TensorRT，OpenCV-DNN等）使用，熟练使用C++进行算法接口设计和算法调用封装 3. 具备国产化NPU（如寒武纪、昇腾等）硬件环境下的算法模型迁移和部署经验 4. 具备算法容器化封装、编排等经验优先 5. 具备嵌入式和多路视频接入情况下视频硬解码和算法优化的经验优先

职位描述： 1. 从事工业数据的采集、传输、分析、集成等技术研究及开发应用； 2. 负责但不限于生产制造管理主题领域的指标体系、数据模型和治理逻辑设计，从业务应用的视角，构建数据驱动的运营管理平台方案； 3. 作为大数据专家角色，充分与内外部合作，负责项目数据类的方案架构设计和技术规划并确保最终落地， 4. 牵头项目关键架构设计和组织技术难点攻关； 5. 参与工业数据标准制订，并且推动团队应用标准； 任职要求 1. 计算机、软件工程及相关专业，本科及以上学历，至少3年以上大数据项目相关工作经验； 2. 掌握Hadoop、HBase、Kafka、Hive、Flink、Spark、datav等组件中至少2项的工作原理，熟悉Hadoop生态系统； 3. 精通Java，Python中的一种或多种语言，熟练掌握海量数据分析的相关模型、算法，有制造行业大数据分析模型经验者优先； 4. 熟悉数据库开发，精通面向对象设计、设计模式，熟练MySQL、Redis等数据库； 5. 有指标系统和数据可视化系统开发经验优先； 7. 具备开发项目管理经验。

一、公司简介 彩讯股份(创业板股票代码:300634)是一家软件互联网上市公司，是协同办公、 智慧渠道、云和大数据领域的龙头企业。拥有五地研发中心和遍布全国的运营网络，员工超过 3000 人。 公司坚持“以大场景运营效果为导向，全面数字化、智能化”的发展战略，持续加大在人工智能等领域的投入，将成为中国领先的智能数字化企业。 二、项目介绍： AI信创中心介绍： 彩讯股份“AI信创中心”是公司为抢占人工智能技术先机而成立的核心研发机构，是直接向CEO汇报的一级部门。中心汇集公司在人工智能、机器学习、知识图谱、自然语言处理等方面的人才,致力于将人工智能技术应用于公司各业务领域,实现产品、服务的智能化升级。 中心遵循“技术引领,应用驱动,市场导向”的发展策略,通过技术研究来挖掘人工智能的应用潜力,并在公司主营业务中进行示范与落地。 中心重点开展的技术和应用研究包括: 1）基于Transformer与BERT的对话系统与推荐系统。运用预训练语言模型与迁移学习技术,快速实现对话与推荐能力。 2）基于RL的智能决策与智能优化。研发强化学习技术在复杂决策环境中的应用,实现自动化智能决策。 3) 基于CVAE与StyleGAN等技术的智能创意与个性化推荐。生成图像、音乐、文本等创意素材,为个性化推荐提供丰富素材。 4）基于GAN与变分自编码器的客户画像与精准营销。利用生成对抗网络等算法,构建真实全面的数据与客户画像。 中心的研发重点在于企业级AI中间件与行业应用的研发,而非特定的机器学习模型。 中心的职责还包括: 1) 与高校、行业合作伙伴共建AI创新联合实验室,拓展产学研合作。 2) 发展与人工智能产业链上下游的合作伙伴关系,拓展公司的产业影响力。 3) 引领全公司各业务部门的产品与业务智能化转型升级。 4) 人工智能核心技术与产品的研发,不断提高公司的AI能力与实力。 中心将持续投入人工智能前沿技术与产品创新,以人工智能驱动公司各业务向智能化、个性化转型,实现产品服务的差异化和融合创新,为客户提供增强的体验与价值。中心必将成为公司实现产业升级与转型的核心动力之 三、岗位介绍： 【岗位职责】： 1、开源LLM的能力接入与部署； 2、负责LLM训练，模型微调； 3、SFT、RM、PPO等算法研究与优化； 4、负责前沿技术探索和落地。 【岗位要求】： 1.人工智能、计算机、数学/统计学等相关专业硕士及以上学历； 2.熟悉AI领域的前沿研究，具有丰富的研究经验，具备百亿级以上LLM 训练经验优先； 3.了解并行计算、CUDA、网络通信、系统优化、集群硬件架构等 HPC 相关的知识； 4.具有Prompt设计与微调经验优先； 5.熟悉SFT、RM、PPO原理，有实际实践经验者优先； 6.熟悉主流深度学习工具Pytorch，TensorFlow等； 7.具备良好的编程能力，熟练掌握 Python，数据结构和算法设计，熟悉 Linux / Unix 系统和 Shell 编程，熟练使用 Git； 8.在AI开源社区有贡献者优先； 9.在AI领域的核心期刊发表过论文优先； 10.有 TVM、TensorRT 等推理平台优化经验者优先； 11.了解并行推理技术的优先。 四、薪酬福利与职业发展： 我们提供竞争力的薪资待遇和福利待遇，包括期权激励、五险一金、带薪年假、节假日福利、健康体检、培训及晋升机会等。 同时，我们还为员工提供广阔的职业发展空间，鼓励员工在工作中不断成长和进步。 我们的团队充满活力、激情和创新精神，致力于打造一个开放包容、信任互助的工作环境，并定期举行各种团队建设活动，增强彼此之间的沟通和理解。 期待您的加入，一起探索未来无限可能！想更多了解彩讯股份，欢迎进入：https://www.richinfo.cn

工作职责: 负责阅文集团智能推荐/搜索场景下的数据挖掘和算法调优及相关落地工作。 任职资格: 1、3-5年工作经验，计算机、大数据、智能等相关专业毕业优先； 2、熟悉机器学习方法，数据挖掘常用方法及流程，并有相关项目经验； 3、熟悉算法设计/数据结构；熟悉相关的数学理论知识； 4、有大数据处理和并行计算开发经验优先，有python、hive、tensorflow、C++开发经验者优先； 5、熟悉大语言模型相关理论，有一定实践经验和热情优先； 6、良好的团队合作精神，对数据敏感，有较好的抗压能力。

美团的使命是“帮大家吃得更好，生活更好”，公司聚焦“零售 + 科技”战略，和广大商户与各类合作伙伴一起，努力为消费者提供品质生活，推动商品零售和服务零售在需求侧和供给侧的数字化转型。 2018年9月20日，美团正式在港交所挂牌上市。美团将始终坚持以客户为中心，不断加大在科技研发方面的投入，更好承担社会责任，更多创造社会价值，与广大合作伙伴一起发展共赢。 岗位职责 1. 负责美团首页猜喜推荐排序算法的研发工作，设计和优化推荐算法模型，提高系统的推荐效果和用户体验； 2. 负责开发和维护推荐系统，包括数据采集、数据处理、特征工程等模块的开发和优化； 3. 参与团队技术讨论，提供技术解决方案和技术支持，协助团队成员解决技术难题； 4. 跟踪行业发展动态，在美团场景下落地生成式推荐，不断提升团队的技术能力和创新能力。 岗位基本需求 1. 硕士研究生及以上学历，计算机、统计学、数学或相关专业； 2. 具备至少3年以上的推荐算法开发经验，熟悉常用的推荐算法模型和技术； 3. 熟悉机器学习和数据挖掘算法，具备良好的数学基础和编程能力； 4. 熟悉使用Hive/Spark/Hadoop等大数据工具，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架，有深度学习实际项目经验； 5. 具备良好的团队合作意识和沟通能力，能够与产品、运营等团队紧密配合，完成项目目标。 具备以下者优先 1. 有推荐业务上大规模机器学习优化落地经验； 2. 有复杂业务场景下深度学习模型的算法研发及改进经验； 3. 密切关注业界最新进展，在SIGKDD、CIKM、ICML、ICLR、SIGIR、RECSYS等顶会发表过创新性论文或调研业界论文并成功应用于实践； 4. 在Kaggle等平台上取得较大型机器学习/深度学习竞赛靠前名次。 岗位亮点 1. 美团APP首页推荐，亿级DAU、海量的用户数据、复杂的业务场景，挑战算法的极限并提升个人技术能力。 2. 具备广阔的职业发展空间，可以在推荐算法领域不断深入研究和探索，成为业内有影响力的专家。 3. 团队氛围好，专注解决算法以及用户体验问题，可以跟组内优秀同事共同成长。

职位职责： 团队介绍 增长智能是字节跳动用户增长中台的算法技术团队，通过智能算法技术帮助各业务优化增长效率，为业务的持续高速增长提供有力支撑。我们支持了包括抖音、今日头条、番茄小说、西瓜视频、电商等业务，围绕投放获客、激励补贴、跨端联动、SEO等增长手段，利用机器学习、因果推断、运筹优化、AIGC等算法技术，帮助业务高效达成拉新拉活、提收变现、业务渗透等增长目标。 团队主要工作包括： 1、投放增长：通过因果推断建模、用户长期价值预估等方法，结合个性化出价、实时流量优选等手段，实现对全网超过十亿用户的精准触达，帮助业务高质量地获取新用户、召回老用户，并且利用AIGC、多模态理解等技术实现自动化的素材生产，提升投放效率和效果； 2、激励增长：针对抖音极速版、头条极速版、番茄小说/畅听等激励类App，使用因果推断、运筹优化等技术，设计并优化各类激励任务的数值策略，提升激励效果，优化营销资金效率； 3、电商增长：负责中国区电商的个性化营销策略优化，通过因果推断、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升个性化定价的准确性，落地应用因果推断、深度学习的前沿研究成果，为电商用户提供更精准的个性化补贴； 4、跨端联动：围绕字节跳动的App矩阵和流量池，结合推荐、内容生成、激励等手段，设计合理的跨端联动导量方案，在合适的时机将合适的用户引导到合适的App上，满足用户的不同需求，为字节系整体带来增长； 5、智能引擎：搭建智能增长算法高效落地的工程引擎，设计开发相关的工具和平台，支撑海量的数据流搭建、大规模的模型训练、高并发的在线预估、灵活的策略动调、精准的预算控制、可靠的资金安全保障等全链路各环节的高效运转。 团队由来自不同背景的优秀同学组成，不仅有具备深厚理论基础和丰富行业实践经验的老水手 (包括因果推断领域的统计学博士、来自国内外知名大厂的前员工、推荐/广告/搜索算法领域的大牛、长期深耕字节增长技术演进的专家等)，也有许多年轻高潜、成长迅速的superstar。团队技术氛围良好，既有充分的自由度进行前沿技术探索，又有大规模的业务场景进行落地验证，团队近年已有一些成果发表在KDD/ICML/AISTATS/JASA等顶会、期刊上。团队整体核心业务稳定，创新场景丰富，成长空间巨大，亟待更多优秀的同学加入做更多有挑战的事！ 职位要求： 1、掌握扎实的计算机科学基础知识 (数据结构/算法/网络等) ，具备优秀的编码能力 (至少熟练掌握 C++/Java/Python 等一种主流开发语言)； 2、掌握机器学习的理论基础，熟悉经典的算法模型 (GBDT/LR/FM/DNN等) 和相关工具框架 (Tensorflow/PyTorch等)； 3、具有敏锐的数据分析和洞察能力，熟悉常见的大数据开发工具(Spark/Hive/Hadoop等)； 4、具有出色的解决问题能力、良好的理解沟通能力和优秀的团队合作意识，有激情、不畏难、乐于挑战； 5、熟悉因果推断/强化学习/AIGC/CV/NLP等技术，具有一定的实践经验 (可选项)； 6、具有用户增长、智能营销、推荐、广告、搜索算法等领域的实践经验 (可选项)。

职位描述 1、参与快手同城页、TV版、PAD版亿级用户规模的视频和直播的推荐优化，提升停留时长、点击率、互动率、留存率等核心指标； 2、通过超大规模机器学习模型和系统，优化召回、粗排、精排、重排模块中的策略算法和模型； 3、参与搭建推荐系统框架，提供高并发，大数据，高效可靠的线上服务； 4、探索Listwise Rerank、强化学习、元学习、因果推断、迁移学习、知识蒸馏、图模型等前沿技术的落地。 任职要求 1、熟悉Linux环境，掌握C++、Java和Python中的至少两种，优秀的编码能力, 扎实的数据结构和算法功底； 2、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算，具备推荐/广告/搜索等信息检索相关领域实际工作经验； 3、善于阅读文献，快速学习 ，具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力。

职位职责： 团队介绍：平台治理算法团队2020年9月成立，主要职责是通过优化算法，和电商业务团队配合，对字节跳动电商产品进行全方位的质量/生态的治理，既包括低质/风险/违规问题的打击，也包括画风优化、优质内容扶持、电商生态建设等。 平台治理算法团队使命：经营带货有保障，所见所得皆好物； 愿景：打造安全合规的平台秩序，建立用户信赖的健康生态。 1、负责运用算法挖掘、识别和预测电商场景中的风险和低质的商家/商品/带货主播，并配合业务进行管控； 2、负责运用算法挖掘影响商品体验和履约时效体验的事件和行为，建设数据模型，协助构建良好的生态体验环境，为业务提供支持； 3、参与构建挖掘电商直播、商品、商家和带货主播等多种实体的数据，对大规模网络/海量特征序列进行建模，支撑内容理解/多模态表征/社区挖掘等业务场景解决问题，并为商品/直播/视频治理提供支持； 4、参与构建大规模的图存储和图学习平台，完善电商社区内商家/商品/带货主播的关系建设，并赋能治理业务； 5、探索和调研机器学习/图学习/序列学习和相关方向前沿技术，并落地于真实业务场景。 职位要求： 1、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如 pytorch、tensorflow、DGL、pyg、sklearn 等； 2、熟悉机器学习/图学习/序列学习算法中的一项或者多项，如图建模、时序信号建模、节点/子图分类、社区挖掘、表征学习、自监督/半监督学习等，有一定深度和广度； 3、熟悉相关算法在数据挖掘、搜索推荐、内容理解、治理风控的应用者优先； 4、熟练使用 numpy、pandas 等独立进行建模实验，熟悉大数据工具 Hive、Spark、Hadoop 者优先； 5、在数据挖掘、机器学习（KDD、ICML、NIPS、VLDB等）等领域**会议有文章发表者，或在数据挖掘竞赛（Kaggle、天池）优胜者优先。

岗位职责： 研究、设计并实现推荐系统的算法和模型，包括协同过滤、内容推荐、深度学习模型等。 分析用户行为数据和产品内容特征，提取关键特征并构建推荐模型，优化推荐结果。 不断优化推荐算法，提升推荐质量和准确性，满足用户个性化需求。 参与推荐系统的架构设计和优化，提高系统的扩展性和性能。 与团队成员合作，进行实验和测试，评估推荐算法的效果并提出改进方案。 跟踪最新的推荐算法和技术，探索并引入新的方法来提升推荐系统的性能和效果。 岗位要求： 本科及以上学历，计算机、统计学、数学等相关专业优先； 5年及以上机器学习相关工作经验，其中至少3年推荐算法排序经验； 熟悉协同过滤算法，熟悉LR、FM、XGBoost等常用机器学习模型，熟悉DNN； 具备大数据的分析能力、大数据挖掘能力，数据各种数据平台的使用，例如：Hive/HBase/Spark/； 熟练使用python语言，熟悉Tensorflow框架优先； 了解AB实验流程，熟悉电商推荐常用的评估指标； 具备较好的工程基础和良好的代码风格； 具有良好的沟通能力，英语听力良好。

职位描述 1、参与亿级用户规模的视频推荐优化，提升停留时长、点击率、留存率等核心指标； 2、参与机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于神经元网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等； 3、分析海量用户行为数据和视频数据，增加有效的特征，挖掘用户兴趣，优化排序机制； 4、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的检索和排序手段，优化社区生态，优化快手的推荐效果； 5、针对海量用户行为数据，提供分布式的算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 6、参与搭建推荐系统框架，提供高并发，大数据，高效可靠的线上服务； 7、参与全域流量博弈的机制设计，协助拓展业务边界； 8、参与前沿问题的探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。 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、熟悉Linux，C++，Java和Python，优秀的编码与代码控制能力, 扎实的数据结构和算法功底； 3、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算，具备实际工作经验； 4、善于阅读文献，快速学习 ，具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力。 如果你还满足以下要求，我们会优先考虑： 1、有推荐系统、机器学习、信息检索、自然语言理解、计算广告学及算法博弈论相关领域研究及实践经验； 2、有实际线上的高并发架构开发和调优的经验； 3、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际**会议上有文献发表； 4、有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。

工作职责： 1. 参与贝壳大数据平台建设，研发大数据相关的基础服务和中间件，包括实时计算平台/查询引擎/任务调度系统/权限平台等大数据生态服务，提升系统的稳定性和可扩展性; 2. 负责解决大数据离线（Hive/Spark) 和 实时( Spark Streaming/Flink)等技术领域的相关难题，提升系统的稳定性和性能； 3. 跟进和调研大数据领域的前沿技术，包括OLAP引擎、Data Lake 等，并推动其在贝壳业务的应用落地； 任职资格 ： 1. 计算机相关专业本科以上学历，3-4年以上相关工作经验； 2. 具有扎实的专业基础，较强的编码能力，熟悉常见的数据结构与算法； 3. 精通Java编程，理解IO、并发、网络等基础框架，熟悉JVM原理； 4. 精通大数据处理技术栈中的一个或多个平台/框架，包括但不限于：Hadoop/Hive/Spark/Flink/Kafka/ClickHouse/StarRocks等， 深入了解其原理优先； 5. 具有较强的问题解决能力和技术钻研精神；

工作职责： 1.ctr server、标签系统、用户画像、内容推荐等相关方向的研发工作； 2.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.**本科及以上学历，计算机/数学相关专业，1-3年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.熟悉大数据和分布式系统相关技术栈，包括HDFS/YARN/HIVE/HBASE/SPARK/STORM/KAFKA/REDIS等； 4.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.较强的个人自驱力、团队协作能力、优秀的领导力； 3.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。

岗位职责： 1.    参与机器视觉人工智能核心技术研发、优化 2.    参与大数据平台的数据挖掘、机器学习相关算法研究、开发和调优工作； 3.    应用机器学习、深度学习等技术，针对图像分析、大数据建模，结合业务需求，研发创新产品和技术平台； 4.    结合具体业务，对算法进行优化，提出独立见解和解决方案，解决实际问题；     岗位要求： 1.    对AI项目有浓厚的兴趣，独立完成完整图像识别或者其他类深度学习项目或者分支项目有限。在国际级期刊发表过相关论文者优先 2.    熟悉图像处理算法者优先 3.    能够使用Python/C++/Java实现预定的算法逻辑，并进行调优工作； 4.    熟悉机器学习算法（分类、聚类、回归等），熟悉数据可视化优先； 5.    具备分布式算法设计和实现经验优先； 6.    熟悉主流深度学习平台 7.    学历要求：人工智能研究的硕士优先

工作职责： 1. 使用大数据处理架构、机器学习模型进行海量数据挖掘，筛选高质量数据用于大语言模型训练； 2. 开发基于Hive、Spark、Slurm、K8s的大数据文本处理工具； 3. 负责大语言模型的量化，提升推理效率和稳定性。 任职资格： 1. 计算机、数学、统计、NLP等相关专业硕士及以上学历； 2. 有大数据处理、数据挖掘、NLP等相关项目两年以上工作经验； 3. 熟悉常用NLP算法，如GPT、BERT、FastText等； 4. 精通Linux、Hive、Spark、K8s，熟练使用Pytorch； 5. 具备扎实的专业基础和项目经验，良好的沟通能力和团队合作，认真负责、主动积极。

岗位职责: 1.负责红旗车型项目车端数据埋点设计/开发、云端数据解析、数据管理体系建设 2.负责红旗车联网企业级数据中台的平台架构设计与建设，在平台内的数据的接入、解析、存储、服务、应用 3.负责红旗车型研发各领域内的数据分析、挖掘工作，为产品的设计、迭代提供数据支撑 4.负责红旗各车型车载DMS/OMS产品的自主算法开发、算法集成、产品测试 5.负责车载语音前端降噪、语音识别、自然语言处理、语音合成等算法设计、开发、测试集成 6.参与AI大数据研究与业务开发、技术选型、风险把控、关键节点评审 任职要求: 1.学历要求：**大学本科及以上学历，英语CET-4及以上 2.工作经验：具有4年及以上车联网/大数据/算法开发领域工作经验，特别优秀者可适当放宽 3.其他： ① 计算机、数学类、信息技术类、模式识别、车辆工程等相关专业优先 ② 至少具备其中1项技术栈： 1）掌握C++，Python、SQL等编程语言，熟悉Linux开发环境 2）熟悉Tensorflow或Pytorch至少一个深度学习框架 3）熟悉Hadoop、Hive、Spark、Flink、Kafka等大数据技术使用经验 4）熟悉MQTT、HTTP、Websocket等物联网协议，具备车载嵌入式开发经验优先 ③ 良好的团队合作精神和沟通能力，善于学习新知识，主动性强，有责任心 ④ 有相关汽车领域工作经验者优先