职位职责： ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、负责公司机器学习系统架构的设计开发，以及系统性能调优； 2、负责解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 3、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、任务编排、模型训练、模型推理、模型管理、数据集管理、工作流编排、ML for System等； 4、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、GPU优化技术的引入落地； 5、研究基于机器学习方法，实现对集群/服务资源使用情况的分析和优化。 职位要求： 1、2026届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、熟练掌握Linux环境下的C/C++/Go/Python/Java等1至2种以上语言； 3、掌握分布式系统原理，参与过大规模分布式系统的设计、开发和维护； 4、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分，良好的团队合作精神； 5、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力； 6、有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。 加分项： 1、熟悉Kubernetes架构，有丰富的云原生系统开发经验； 2、熟悉至少一种主流的机器学习框架（TensorFlow/PyTorch/MXNet）； 3、熟悉Django、Flask等相关技术，有其后端开发经验； 4、有以下某一方向领域的经验：AI Infrastructure，HW/SW Co-Design，High Performance Computing，ML Hardware Architecture (GPU, Accelerators, Networking)，Machine Learning Frameworks，ML for System，Distributed Storage； 5、有大规模云计算平台或私有云产品架构开发经验。

职位职责： ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、负责公司机器学习系统架构的设计开发，以及系统性能调优； 2、负责解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 3、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、任务编排、模型训练、模型推理、模型管理、数据集管理、工作流编排、ML for System等； 4、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、GPU 优化技术的引入落地； 5、研究基于机器学习方法，实现对集群/服务资源使用情况的分析和优化。 职位要求： 1、2026届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、熟练掌握Linux环境下的C/C++/Go/Python/Java等1至2种以上语言； 3、掌握分布式系统原理，参与过大规模分布式系统的设计、开发和维护； 4、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分，良好的团队合作精神； 5、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力； 6、有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。 加分项： 1、熟悉Kubernetes架构，有丰富的云原生系统开发经验； 2、熟悉至少一种主流的机器学习框架（TensorFlow/PyTorch/MXNet）； 3、熟悉Django、Flask等相关技术，有其后端开发经验； 4、有以下某一方向领域的经验：AI Infrastructure，HW/SW Co-Design，High Performance Computing，ML Hardware Architecture (GPU, Accelerators, Networking)，Machine Learning Frameworks，ML for System，Distributed Storage； 5、有大规模云计算平台或私有云产品架构开发经验。

职位职责： 团队介绍：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 课题介绍：大规模推荐系统正在越来越多的应用到短视频、文本社区、图像等产品上，模态信息在推荐系统中的作用也越来越大。 字节实践中发现模态信息能够很好的作为泛化特征支持推荐等业务场景，端到端的超大规模多模态推荐系统的研究具有非常大的想象空间。 期望在算法和工程CoDesign基础上，对多模态Cotrain、7B/13B大规模参数模型、更长序列端到端等方向进一步进行探索。 工程上研究方向包括多模态样本的表征、基于 pytorch 框架的高性能多模态推理引擎、高性能多模态训练框架的构建、异构硬件在多模态推荐系统上的应用；算法上的研究方向包括设计合理的推荐广告和多模态Cotrain结构、Sparse MOE、Memory Network、混合精度等。 1、负责机器学习系统架构的设计开发，以及系统性能调优； 2、负责解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 3、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、任务编排、模型训练、模型推理、模型管理、数据集管理、工作流编排、ML for System等； 4、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、GPU优化技术的引入落地； 5、研究基于机器学习方法，实现对集群/服务资源使用情况的分析和优化。 职位要求： 1、2026届及之后毕业，博士在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、熟练掌握Linux环境下的C/C++/Go/Python/Java等1至2种以上语言； 3、掌握分布式系统原理，参与过大规模分布式系统的设计、开发和维护； 4、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分，良好的团队合作精神； 5、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力； 6、有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。 加分项： 1、熟悉Kubernetes架构，有丰富的云原生系统开发经验； 2、熟悉至少一种主流的机器学习框架（TensorFlow/PyTorch/MXNet）； 3、熟悉Django、Flask等相关技术，有其后端开发经验； 4、有以下某一方向领域的经验：AI Infrastructure，HW/SW Co-Design，High Performance Computing，ML Hardware Architecture(GPU，Accelerators，Networking)，Machine Learning Frameworks，ML for System，Distributed Storage； 5、有大规模云计算平台或私有云产品架构开发经验。

职位职责： 团队介绍：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 课题介绍：大规模推荐系统正在越来越多的应用到短视频、文本社区、图像等产品上，模态信息在推荐系统中的作用也越来越大。 字节实践中发现模态信息能够很好的作为泛化特征支持推荐等业务场景，端到端的超大规模多模态推荐系统的研究具有非常大的想象空间。 期望在算法和工程CoDesign基础上，对多模态Cotrain、7B/13B大规模参数模型、更长序列端到端等方向进一步进行探索。 工程上研究方向包括多模态样本的表征、基于 pytorch 框架的高性能多模态推理引擎、高性能多模态训练框架的构建、异构硬件在多模态推荐系统上的应用；算法上的研究方向包括设计合理的推荐广告和多模态Cotrain结构、Sparse MOE、Memory Network、混合精度等。 1、负责机器学习系统架构的设计开发，以及系统性能调优； 2、负责解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 3、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、任务编排、模型训练、模型推理、模型管理、数据集管理、工作流编排、ML for System等； 4、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、GPU优化技术的引入落地； 5、研究基于机器学习方法，实现对集群/服务资源使用情况的分析和优化。 职位要求： 1、2026届及之后毕业，博士在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、熟练掌握Linux环境下的C/C++/Go/Python/Java等1至2种以上语言； 3、掌握分布式系统原理，参与过大规模分布式系统的设计、开发和维护； 4、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分，良好的团队合作精神； 5、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力； 6、有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。 加分项： 1、熟悉Kubernetes架构，有丰富的云原生系统开发经验； 2、熟悉至少一种主流的机器学习框架（TensorFlow/PyTorch/MXNet）； 3、熟悉Django、Flask等相关技术，有其后端开发经验； 4、有以下某一方向领域的经验：AI Infrastructure，HW/SW Co-Design，High Performance Computing，ML Hardware Architecture(GPU，Accelerators，Networking)，Machine Learning Frameworks，ML for System，Distributed Storage； 5、有大规模云计算平台或私有云产品架构开发经验。

职位职责： ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、负责字节跳动AML机器学习训练框架的研究与开发，服务于全公司各个产品； 2、参与机器学习训练框架底层组件的抽象，设计，优化与落地； 3、与全公司算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化。 职位要求： 1、2026届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、熟练掌握Linux环境下的C/C++与Python语言； 3、接触过至少一种机器学习框架（Tensorflow/PyTorch/MxNet或其他自研框架）； 4、有以下至少一项的背景知识与经验：GPU编程，编译器，高性能网络，分布式存储，集群调度； 5、具有独立解决问题的能力，良好的团队合作精神； 6、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力；有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。 加分项： 1、深入研究过至少一种机器学习框架（Tensorflow/PyTorch/MxNet或其他自研框架）的底层架构和机制； 2、熟悉至少一种经典深度学习模型及其应用场景，如ResNet50，BERT，或者了解GAN，强化学习，图神经网络，AutoML等； 3、有研究生或博士阶段的计算机系统方向（包含分布式系统，并行计算，编程语言与编译器，网络，存储等）研究背景； 4、有软硬件联合设计的经验； 5、能使用数学工具分析深度学习训练中的优化算法。

职位职责： ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、负责字节跳动AML机器学习训练框架的研究与开发，服务于全公司各个产品； 2、参与机器学习训练框架底层组件的抽象，设计，优化与落地； 3、与全公司算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化。 职位要求： 1、2026届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、熟练掌握Linux环境下的C/C++与Python语言； 3、接触过至少一种机器学习框架（Tensorflow/PyTorch/MxNet或其他自研框架）； 4、有以下至少一项的背景知识与经验：GPU编程，编译器，高性能网络，分布式存储，集群调度； 5、具有独立解决问题的能力，良好的团队合作精神； 6、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力；有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。 加分项： 1、深入研究过至少一种机器学习框架（Tensorflow/PyTorch/MxNet或其他自研框架）的底层架构和机制； 2、熟悉至少一种经典深度学习模型及其应用场景，如ResNet50，BERT，或者了解GAN，强化学习，图神经网络，AutoML等； 3、有研究生或博士阶段的计算机系统方向（包含分布式系统，并行计算，编程语言与编译器，网络，存储等）研究背景； 4、有软硬件联合设计的经验； 5、能使用数学工具分析深度学习训练中的优化算法。

职位职责： ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、负责字节跳动AML机器学习在线服务框架的研究与开发，服务于公司各个产品； 2、高效部署，优化计算机视觉、语音识别、语音合成、自然语言处理等字节跳动业务模型； 3、与公司各算法部门深度合作，分析业务性能瓶颈和系统架构特征，软硬件结合优化，实现极致性能。 职位要求： 1、2026届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、熟练掌握Linux环境下的C/C++、Python语言； 3、具备扎实的计算机科学功底和编程能力，熟悉常见算法和数据结构，具有良好的编程习惯； 4、能够熟练使用至少一种主流的机器学习框架(TensorFlow/PyTorch等)，熟悉框架内部实现； 5、熟悉至少一种经典深度学习模型及其应用场景，如ResNet、BERT等； 6、有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。 加分项： 1、对深度学习训练和推理模型调试、调优有实操经验； 2、理解GPU硬件架构，理解GPU软件栈（CUDA，cuDNN)，具备GPU性能分析的经验； 3、熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节； 4、熟悉并行计算算法，擅长各类并行编程； 5、熟悉模型剪枝、量化等优化方法； 6、熟悉TVM、MLIR、XLA等模型优化工具； 7、了解GAN，强化学习，图神经网络，AutoML等。

职位职责： ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、负责字节跳动AML机器学习在线服务框架的研究与开发，服务于公司各个产品； 2、高效部署，优化计算机视觉、语音识别、语音合成、自然语言处理等字节跳动业务模型； 3、与公司各算法部门深度合作，分析业务性能瓶颈和系统架构特征，软硬件结合优化，实现极致性能。 职位要求： 1、2026届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、熟练掌握Linux环境下的C/C++、Python语言； 3、具备扎实的计算机科学功底和编程能力，熟悉常见算法和数据结构，具有良好的编程习惯； 4、能够熟练使用至少一种主流的机器学习框架(TensorFlow/PyTorch等)，熟悉框架内部实现； 5、熟悉至少一种经典深度学习模型及其应用场景，如ResNet、BERT等； 6、有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。 加分项： 1、对深度学习训练和推理模型调试、调优有实操经验； 2、理解GPU硬件架构，理解GPU软件栈（CUDA，cuDNN)，具备GPU性能分析的经验； 3、熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节； 4、熟悉并行计算算法，擅长各类并行编程； 5、熟悉模型剪枝、量化等优化方法； 6、熟悉TVM、MLIR、XLA等模型优化工具； 7、了解GAN，强化学习，图神经网络，AutoML等。

职位职责： ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、负责字节跳动AML机器学习在线服务框架的研究与开发，服务于公司各个产品； 2、高效部署，优化计算机视觉、语音识别、语音合成、自然语言处理等字节跳动业务模型； 3、与公司各算法部门深度合作，分析业务性能瓶颈和系统架构特征，软硬件结合优化，实现极致性能。 职位要求： 1、2026届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、熟练掌握Linux环境下的C/C++、Python语言； 3、具备扎实的计算机科学功底和编程能力，熟悉常见算法和数据结构，具有良好的编程习惯； 4、能够熟练使用至少一种主流的机器学习框架(TensorFlow/PyTorch等)，熟悉框架内部实现； 5、熟悉至少一种经典深度学习模型及其应用场景，如ResNet、BERT等； 6、有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。 加分项： 1、对深度学习训练和推理模型调试、调优有实操经验； 2、理解GPU硬件架构，理解GPU软件栈（CUDA，cuDNN)，具备GPU性能分析的经验； 3、熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节； 4、熟悉并行计算算法，擅长各类并行编程； 5、熟悉模型剪枝、量化等优化方法； 6、熟悉TVM、MLIR、XLA等模型优化工具； 7、了解GAN，强化学习，图神经网络，AutoML等。

职位职责： ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、负责机器学习训练推理架构设计和开发； 2、参与设计系统技术方案，核心代码开发和系统调优； 3、参与制定代码规范、测试规范，建立起开发质量控制方法； 4、协助团队攻克各种高并发、数据隔离、系统解耦等方面的技术难关； 5、参与各专项技术调研，新技术引入等前瞻项目； 6、参与机器学习训练推理，异构计算调度，模型即服务系统研发。 职位要求： 1、2026届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、熟悉Linux开发环境，良好的系统编程、数据结构、算法基础、系统设计能力； 3、乐于挑战没有明显答案的问题，快速理解业务场景，从具体问题中抽象出通用的解决方案； 4、有实际的大规模分布式系统相关经验者优先； 5、对机器学习系统(Tensorflow/Pytorch)有经验者优先； 6、对隐私增强技术有了解优先。

职位职责： ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、负责机器学习训练推理架构设计和开发； 2、参与设计系统技术方案，核心代码开发和系统调优； 3、参与制定代码规范、测试规范，建立起开发质量控制方法； 4、协助团队攻克各种高并发、数据隔离、系统解耦等方面的技术难关； 5、参与各专项技术调研，新技术引入等前瞻项目； 6、参与机器学习训练推理，异构计算调度，模型即服务系统研发。 职位要求： 1、2026届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、熟悉Linux开发环境，良好的系统编程、数据结构、算法基础、系统设计能力； 3、乐于挑战没有明显答案的问题，快速理解业务场景，从具体问题中抽象出通用的解决方案； 4、有实际的大规模分布式系统相关经验者优先； 5、对机器学习系统(Tensorflow/Pytorch)有经验者优先； 6、对隐私增强技术有了解优先。

职位职责： ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、负责机器学习训练推理架构设计和开发； 2、参与设计系统技术方案，核心代码开发和系统调优； 3、参与制定代码规范、测试规范，建立起开发质量控制方法； 4、协助团队攻克各种高并发、数据隔离、系统解耦等方面的技术难关； 5、参与各专项技术调研，新技术引入等前瞻项目； 6、参与机器学习训练推理，异构计算调度，模型即服务系统研发。 职位要求： 1、2026届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、熟悉Linux开发环境，良好的系统编程、数据结构、算法基础、系统设计能力； 3、乐于挑战没有明显答案的问题，快速理解业务场景，从具体问题中抽象出通用的解决方案； 4、有实际的大规模分布式系统相关经验者优先； 5、对机器学习系统(Tensorflow/Pytorch)有经验者优先； 6、对隐私增强技术有了解优先。

工作职责 1.协助利用机器学习方法构建投资组合，并尝试建立多因子机器学习组合优化方案 任职要求 1.重点院校硕士及以上学历，计算机、数学、人工智能、数据科学等相关专业； 2.数理基础扎实，编程能力突出，熟悉机器学习算法，如神经网络、树模型、强化学习等，熟练使用Pytorch/Tensorflow等基本框架； 3.了解运筹优化算法和组合优化，熟悉常用优化方法。 加分项： 1.量化行业机器学习或互联网大厂算法相关实习经验； 2.高性能计算、CUDA加速、并行计算等相关实习经验； 3.ACM、kaggle、量化比赛、算法比赛、建模大赛等竞赛经历并取得优异成绩； 4.顶会或学术期刊论文发表； 5.对市场微观结构（包含股票，比特币，债券）有深入了解，参与过因子开发、组合开发和组合优化等。

岗位要求： 1. 机器学习和图像基础扎实，熟悉深度学习计算机视觉中的经典应用，包括图像分类、检测、分割等。 2. 编程能力强，数据结构与算法基础扎实。 3. 全职实习一周至少4天，包括周中3天+周六。 4. 熟悉Caffe/TensorFlow/PyTorch/Keras等深度学习框架者优先。在相关会议、期刊发表过文章的优先。参加ACM竞赛并取得名次者优先。 岗位职责： 参与实验室图像工作

职位描述： 1. 基于大数据和机器学习的特征提取:对遥感卫星数据、气象站数据、风电场数据等多源数据做数据分析与特征提取； 2. 对不同时间、空间尺度，不同确定性的数据进行融合分析； 3. 利用深度学习技术搭建合适的模型对风功率进行概率预测； 4. 利用强化学习、在线学习等先进模型对风机控制动作实时优化； 4. 与大型、多样化的团队研究人工智能与真实场景的交叉应用。 职位要求： 1. 熟练掌握常用的的机器学习算法，熟悉原理并有利用相关技术解决实际问题的能力或经验； 2. 具有扎实的编程基础（熟练掌握Python），对数据结构和算法设计有较为深刻的理解； 3 . 良好的自驱能力、有较强的上进心和求知欲，擅于学习和运用新知识，对技术研究和应用抱有浓厚的兴趣； 4. 良好的逻辑思维能力，对数据敏感，能够发现关键数据、抓住核心问题，较强的沟通能力和逻辑表达能力，具有良好的团队合作精神和主动沟通意识。 你将获得： 1.没有职场烦心事的团队氛围，公司全员90后，采取扁平化管理； 2.国际领先技术水平的发展平台，我们的技术团队来自清华姚班，在多智能体，智能控制领域拥有国际**的技术能力，在这里你可以和来自清华的**团队一起工作，可以和老师学习讨论，共同进步； 3.工作时间灵活，不耽误学业，公司在中关村地铁站旁，交通便利； 4. 提供转正机会。