• 20k-35k 经验3-5年 / 硕士
    金融 / 上市公司 / 2000人以上
    1.以金融、经济等业务为背景,负责落实模型的研发、测算、部署工作,对实际业务进行模拟仿真和优化。 2.参与金融科技交叉领域的科研工作,针对现有算法从理论或应用角度提出改进方法,撰写技术专利及科研论文。 任职资格 : 1. 数学、统计、计算机或相关专业优先,熟练掌握常见的数据挖掘算法 机器学习算法、时间序列模型、统计学习模型、图神经网络、NLP。 2. 熟练掌握python/R/Sql,对常用数据结构和算法有深刻理解。 3. 有扎实的数学功底,和数学模型构建能力。 4. 在金融、经济、统计、计算机、运筹学等交叉领域发表过高水平论文或参加过Kaggle、ACM等比赛并获奖同学优先。 5. 工作经历不限,有科研背景的优先。
  • 25k-50k·14薪 经验不限 / 硕士
    软件服务|咨询,数据服务|咨询,人工智能服务 / A轮 / 50-150人
    工作职责: 负责机器学习数据标注平台解决方案,针对自动驾驶领域视觉的物体检测、分割、目标跟踪等,完成深度学习和传统机器学习算法研发,包括模型实现及优化,模型部署,及行业技术调研,研究及引入本领域前沿技术。 任职资格: 1.熟悉自动驾驶感知技术领域,例如单目或多目视觉的3D物体检测、2D物体识别、图像分割、多目标跟踪等; 2.硕士及以上学历(优先),计算机相关专业,1年及以上相关经验(接受应届生); 3.掌握C++/C.Pvthon等至少一种编程语言,熟悉至少一种深度学习框架,例如tensorflow,pytorch、caffe等; 4.能够阅读相关英文文献,快速理解并应用新方法、技术或模型实现等; 5.具有良好的团队合作意识,乐于沟通,能够承担工作压力,学习能力强,求知欲强烈。
  • 20k-40k 经验3-5年 / 本科
    金融 / 不需要融资 / 2000人以上
    工作职责: 1、参与公司项目,让AI算法在保险业务中落地。包括个性化推荐系统、NLP文本挖掘、知识图谱、智能检测、风控系统和电商系统的建设等; 2、设计AI算法的整体落地方案,设计相关算法模型和评估方法; 3、独立完成系统的开发上线;独立完成算法模型的实现和调优; 4、应用机器学习,深度学习等技术,针对海量数据建模,挖掘潜在商业价值; 5、参与需求审核、开发流程管理和文档管理,协调各种资源促成项目成功,对开发进度进行管理。 任职资格: 1、计算机/统计等相关专业本科及以上学历,2年及以上算法研发工作经验; 2、在算法领域有较宽的知识面,在图像/风控/推荐/NLP等方向至少有1种或多种实际项目经验并熟悉模型优化技巧; 3、精通至少一门常用编程语言,如JAVA/Python,具有扎实的代码功底和实战工程能力,可以使用Spring boot/cloud框架进行接口实现; 4、熟悉至少一种主流深度学习框架(Caffe/Tensorflow/PyTorch);使用过大数据技术Hadoop、Spark、Flink中的一种或多种;掌握基础的hive sql技术,并能够用于数据分析; 5、具备较强的数据分析、问题分析、逻辑思维能力;良好的沟通及表达能力、团队协作能力;良好的自驱力和学习能力,对技术有追求;有一定的资源协调能力和项目管理能力。
  • 金融 / 上市公司 / 2000人以上
    参与自然语言处理算法 (传统机器学习方法和深度学习) 的设计及产品研发,包括但不限于: 1. 自然语言处理基础算法研究及落地,包括实体抽取、关系抽取和情感分析等; 2. 自然语言理解核心算法研究及落地,包括知识图谱、文本语义表示和深度语义匹配等; 3. 自然语言生成核心算法研究及落地,包括语言模型、语句生成和语句规划等; 4. 自动问答和领域对话等语义交互产品研发。参与自然语言 任职资格 : 1. 自然语言处理/数据挖掘/机器学习以及相关专业的硕士及以上学历,具有3年以上NLP相关工作经验; 2. 熟悉机器学习基础理论和常用算法,包括但不限于LR,SVM,xgboost等,熟悉深度学习常见算法,包括但不限于CNN、LSTM、Transform、BERT和GPT等; 3. 熟悉自然语言处理基础理论和常用算法,有多轮对话、知识问答、信息抽取或知识图谱等项目经验者优先; 4. 熟练掌握Java/Python至少一种语言,熟悉Tensorflow,Pytorch等深度学习框架的使用; 5. 参加知名NLP相关比赛并取得优异成绩或者在学术知名会议或期刊发表论文者优先; 6. 实践能力强,有较强的自主学习能力和抗压能力。
  • 15k-30k 经验3-5年 / 本科
    金融 / 未融资 / 500-2000人
    工作职责 1、 运用NLP与深度学习算法进行领域相关项目开发,如智能保险顾问、智能客服辅助系统、智能核保与理赔等,根据项目要求进行算法开发与优化; 2、 运用NLP与深度学习算法开发问答系统、知识图谱、文本挖掘、信息抽取、情感分析、阅读理解等功能; 3、 研发NLP基础语法与语义分析算法,包括但不限于分词、词性标注、命名实体识别、依存分析、语义角色标注、主题模型等; 4、 及时跟踪了解NLP新算法以及智能问答、知识图谱应用领域的技术动态与热点,提升公司相关产品与服务的竞争力。 跟进最新的研究和算法开发方法。 任职要求 1、 国内双一流高校/学科或国外名校本科及以上学历优先,计算机、信息、应用数学等相关专业毕业,NLP方向硕士研究生学历优先; 2、 三年以上NLP算法相关工作经验,熟悉业界主流的NLP算法平台与框架,能基于此类平台/框架进行算法再开发与调优; 3、 具备机器学习、深度学习算法、信息检索等方面的理论基础和研发经验; 4、 精通python、Java或C++中的一种, 熟悉常用数据结构; 5、 良好的沟通和团队协作能力,较强的动手与逻辑分析能力,对解决具有挑战性问题充满激情。 6、 有问答系统、信息抽取、知识图谱以及文本挖掘等相关的研发经验者优先; 7、 发表过相关高水平学术论文,或参加过学术界和工业界相关竞赛并取得好成绩的优先。
  • 20k-30k 经验3-5年 / 本科
    金融 / 未融资 / 500-2000人
    工作职责1 熟悉nlp领域常见任务,包括但不限于意图识别,实体抽取,指代消歧,句对匹配等2 掌握nlp常见算法模型,包括传统语言模型,深度学习,预训练模型等,对模型的使用和理解有较深入的探究3 深度参与nlp工程项目,对模型算法部署有实际经验,具有对话系统工作经验尤佳,包括但不限于对话系统的各个模块;4 代码逻辑清晰,熟悉常见的数据结构和算法,熟练掌握python、java等编程语言中的一种或多种5 对于常见的深度学习框架PyTorch/TensorFlow等,熟练使用至少一种。任职资格1. 计算机、数学、统计等相关专业,硕士及以上学历;2. 熟悉并熟练应用常用机器学习算法,熟悉NLP/知识图谱相关技术,有3年及以上相关经历;3. 熟练掌握Python,熟悉SQL, 熟悉Linux环境,具备扎实的开发和调试能力;4. 熟悉深度学习技术,有基于Tensorflow/Keras/Pytorch等研发深度学习算法经验;5. 有知识图谱及推理、问答系统相关经历的优先;6. 逻辑清晰,善于思考和总结,能够快速响应,积极完成任务;7. 具有良好的团队和沟通能力。
  • 30k-60k·16薪 经验1-3年 / 硕士
    软件服务|咨询,数据服务|咨询,人工智能服务 / A轮 / 50-150人
    工作职责: 负责机器学习数据标注平台解决方案,针对自动驾驶领域视觉的物体检测、分割、目标跟踪等,完成深度学习和传统机器学习算法研发,包括模型实现及优化,模型部署,及行业技术调研,研究及引入本领域前沿技术。 任职资格: 1.熟悉自动驾驶感知技术领域,例如单目或多目视觉的3D物体检测、2D物体识别、图像分割、多目标跟踪等; 2.硕士及以上学历(优先),计算机相关专业,1年及以上相关经验; 3.掌握C++/C.Pvthon等至少一种编程语言,熟悉至少一种深度学习框架,例如tensorflow,pytorch、caffe等; 4.能够阅读相关英文文献,快速理解并应用新方法、技术或模型实现等; 5.具有良好的团队合作意识,乐于沟通,能够承担工作压力,学习能力强,求知欲强烈。
  • 40k-60k 经验5-10年 / 硕士
    金融 / 未融资 / 500-2000人
    工作职责 1.负责ai平台规划设计,研发NLP基础词、句、篇章语法与语义分析算法,包括但不限于分词、词性标注、命名实体识别、依存分析、语义角色标注、情感分析、主题模型等; 2.运用NLP与机器学习算法开发文本挖掘、信息抽取、预测分析、阅读理解等高级功能; 3.能够根据项目需要,运用NLP与机器学习算法进行保险领域相关项目开发,如对话系统、产品推荐、智能投资、知识图谱等,并根据不同的产品属性进行算法的优化; 4.及时跟踪了解NLP以及智能问答、知识图谱应用领域的技术动态与热点,提升公司相关产品与服务的竞争力。究和算法开发方法。 任职要求 1.研究生及以上学历优先,7年及以上NLP算法相关工作经验,至少3年及以上团队管理经验; 2.有算法工程经验优先,在机器学习、计算机视觉、数据挖掘等相关方向拥有扎实的理论基础; 3. 熟悉业界主流的NLP算法工具,能基于此类工具进行算法再开发与调优; 4. 具备机器学习/强化学习、深度学习算法、信息检索等方面的研发经验和基础; 5. 精通python或Java, 熟悉常用数据结构; 6. 有过问答系统、知识图谱、文本挖掘、推荐系统相关的研发经验者优先; 7. 良好的沟通和团队协作能力,较强的动手与逻辑分析能力,对解决具有挑战性问题充满激情。
  • 20k-30k 经验3-5年 / 本科
    金融 / 未融资 / 500-2000人
    工作职责1.依托公司千万级用户数据,挖掘重点场景,利用AI/机器学习,优化算法,总结客户洞察,增加客户忠诚度,提升客户价值;2.参与大部门大数据算法平台建设工作,搭建开源的算法平台;3.跟踪物流行业的机器学习、深度学习算法理论进展,并将优秀的算法应用到业务场景中,提升业务数据应用价值。任职资格本科以上学历,计算机/数学/人工智能/统计/运筹学专业,有扎实的数据结构和算法功底;有特征工程、数据建模、机器学习等相关基础。1、5年以上算法开发经验,熟练/精通Python/Java语言,熟悉基本的Linux指令,有扎实的编码能力将算法落地工程化;2、熟悉常用数据挖掘算法(聚类/分类/回归/关联规则/图模型)等算法原理,具备实际的建模经验,熟悉常用机器学习算法原理,如朴素贝叶斯/决策树/随机森林/逻辑回归/SVM等,并具备相关应用经验;3、熟悉hadoop/spark分布式计算平台,具有基于hive/hbase/spark的实际开发经验;熟练使用spark mlib框架;4、具备较强的商业和数据敏感度,尤其对于物流行业业务有较好了解,有良好的理解能力,沟通表达能力和独立专业报告的能力;5、有AIOps、OCR、NLP、知识图谱相关项目经验者优先考虑。
  • 15k-30k 经验1-3年 / 硕士
    人工智能服务 / B轮 / 150-500人
    工作职责: 负责仿真算法研发,以实现更合理的行为推演和交互场景构建。包括但不限于以下方面: 1. 跟踪复现顶会最新论文,使用机器学习方法对场景的自动生成、行为推演、场景构建和仿真评估进行研发; 2. 构建分布式仿真算法平台,实现高效并发的场景仿真。 任职要求: 1. 具有计算机、自动化、通信工程等相关专业背景; 2. 熟悉数据结构算法,熟练使用 C++ 或 Python; 3. 对传统机器学习、深度学习、优化理论一项或多项有深入研究; 4. 有机器学习相关论文发表、竞赛获奖者优先; 5. 有自动驾驶/机器人系统算法开发经验者优先。
  • 30k-60k·14薪 经验3-5年 / 硕士
    IT技术服务|咨询,人工智能服务 / 天使轮 / 50-150人
    职责描述: 1.负责环境高精度重建相关算法预研和开发; 2.算法上进行技术攻坚,研究内容包括但不限于SLAM,SfM,MVS,网格处理,纹理贴图等;
 3.现有算法产品化推进,包括性能优化,移动端移植,分布式云端移植。 任职要求: 1.硕士及以上学历,两年以上工作经验,计算机,测绘,数学、物理等相关专业优先 ; 2.(熟悉以下任一条及以上均可) a.熟悉基于点,体素,和网格的渲染或者可微渲染,或者NERF; b.熟悉图形学(几何处理,渲染,动画仿真),有项目经历或者发表论文经历的优先 c.熟悉传统的SFM,MVS的算法或者最新的基于深度学习的算法 d.熟悉常见的图形学库,如CGAL, VCGLib, Open3D, OpenMesh, libigl 等 e.熟悉多视图几何,优化理论,数值算法 f.熟悉高性能计算,如多线程,CUDA
  • 2k-3k 经验在校/应届 / 本科
    人工智能服务 / 上市公司 / 2000人以上
    工作职责 1、协助团队进行NLP相关方向研发,同时完成不限于项目文档撰写、数据处理、专利材料整理、竞赛调研等工作; 2、与正式员工一同参加论文研讨会。 任职要求 1、具有tensorflow或pytorch框架使用经验; 2、有良好的编程能力,熟悉Python/C++/Java中的至少一种; 3、了解机器学习与深度学习基本理论与算法模型,熟悉NLP经典方法; 4、 加分项:有独立完成阅读理解/实体识别/文本分类/多语言学习/多模态学习等任务的经验;有NLP相关竞赛经验;有NLP领域CCF推荐论文/期刊发表经验。
  • 30k-60k·15薪 经验3-5年 / 硕士
    物流|运输 / A轮 / 2000人以上
    岗位职责: 1. 负责仿真策略与算法研发,包括但不限于仿真评价算法、交通流模型、驾驶行为模型、行人行为模型、车辆运动学、动力学模型、3D建模等方向; 2. 跟踪、研究自动驾驶领域的新技术和新论文; 3. 与团队协作,推进仿真新技术和新模型应用,提升自动驾驶研发效率。 任职要求: 1. 计算机、车辆、交通、控制、数学、物理相关专业,硕士及以上学历,2年以上工作经验; 2. 编程、算法、计算机基础良好,编码规范良好,动手能力强; 3. 良好的沟通表达和团队协作能力; 4. 对Linux、C++、Python有扎实的掌握和应用;良好的开发、调试能力; 加分项: 1. 具备无人装备感知、定位、预测、路径规划、运动控制等方向研究背景; 2. 具备ROS、Gazebo、Perscan、Carsim、Carmaker、VTD等相关经验; 3. 具备交通仿真或自动驾驶仿真研发背景; 4. 具备运筹优化、强化学习等研究背景; 5. 具备Unreal、Unity、3D游戏、渲染、建模等相关经验;
  • 40k-60k 经验不限 / 不限
    消费生活 / 上市公司 / 2000人以上
    为了更好地提升城市即时配送的效率与体验,美团于2017年启动了无人机配送服务的探索,通过科技创新推动履约工具变革,加快建设空地协同的本地即时配送网络,致力于为用户提供3公里、15分钟的标准配送服务。通过发展飞行器、导航控制、AI算法、航线管理、通讯系统五大自研技术能力,并适应社区、商场、写字楼等多种场景,让无人机与骑手形**机协同的配送,真正实现“万物到家”。 截至2022年6月,美团无人机已在深圳落地10个社区,4个商圈,完成面向真实用户的订单超6.2万单,并在北京、深圳等地测试机场完成了超过40万架次的飞行测试,配送飞行总时长1万小时以上。此外,2022年5月下旬,美团无人机开始在杭州进行常态化核酸样本运输,截至7月中旬,已配送超200万人次的核酸样本。 我们的使命是建设高效便捷的城市低空物流网络。加入我们,一同探索广阔蓝天,把路修到天上去,用科技帮大家吃得更好,生活更好。 岗位职责 1.深入分析无人运营各流程环节,对设备布局和操作流程等运营要素进行全面优化,提升运营效率; 2.利用美团全域数据对各区域无人机需求进行预测,对机场可行性进行判断,并据此建立机场选址模型,设计航网结构; 3.对无人机运营的整体计划和各关键环节进行仿真建模,测算不同颗粒度的运营效率,为关键决策提供支撑。 岗位基本需求 1.5年以上工作经验,在机器学习算法、数据挖掘、仿真建模等领域有较为深入的实践经验,掌握在物流配送领域的应用和调优方法; 2.有较好的业务感,愿意深入了解业务,并与业务同学一同优化业务效率; 3.优秀的协同能力,能够跨团队、跨角色协调各方共同达成目标; 4.对新事物有热情和好奇心,对无人机行业有初步了解,对无人机低空物流行业有热情。 具备以下者优先 具有LBS算法、商业选址、物流系统仿真等相关项目经验。 岗位亮点 1.见证美团无人机业务的建设过程、深入了解无人机配送的关键技术,拥有科技改变社会的历史使命感和自豪感; 2.有机会与无人机领域的各方面专家一起合作,深入交流,共同解决问题; 3.有机会与美团的各个业务团队的专家一起交流,共同成长; 4.项目涉及的业务范围广,对技术要求高,提供了很大的个人成长空间。
  • 40k-65k 经验不限 / 不限
    消费生活 / 上市公司 / 2000人以上
    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. 负责美团骑行资产治理算法,通过算法来提升美团骑行各个环节效率:具体工作包括但不限于资产状态识别预测、时空场景挖掘、智能定价、智能排序等; 2. 深耕业务特点和骑行场景,从业务中抽象问题,并选择合适的算法解决问题,探索小样本学习、图神经网络、可解释性推荐、多模态学习等模型算法落地; 3. 与业务、产品团队密切合作,支撑支持美团骑行业务。 岗位基本需求 1. 计算机、数学等相关专业硕士以上学历,3年以上互联网公司机器学习算法研发工作经验; 2. 在机器学习、深度学习、数据挖掘、搜索/广告/推荐、数据科学等领域有较好的工业界经验或学术积累; 3. 熟练掌握海量数据处理技术,有使用Hadoop/Hive/Spark分析海量数据的能力和经验,熟悉常用的算法工具和框架包括XGBoost、LightGBM,以及TensorFlow、PyTorch等; 4. 良好的沟通能力、自我驱动力和团队合作精神,有与产品、架构、数据开发等多方密切配合的经验和意识,驱动协调多个团队达成目标。 具备以下者优先 1、有长链路复杂业务场景下深度学习模型的算法研发及改进经验; 2、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优先。 岗位亮点 美团骑行算法团队,负责整个骑行事业部的人工智能算法研发。这里有海量AI+IOT数据,新颖的的算法研究场景,复杂且具有挑战性的业务算法问题,主要工作包括时空与地理画像挖掘,流量与需求预估,地点推荐,收益预测,车辆调度,决策运筹,路径优化,探索利用,图仿真等内容。通过探索城市用户空间行为模式与人地关系,针对海量数据的用户短途出行,建立各类地理画像模型,地点推荐模型,时空预测模型,资产状态模型,运筹优化模型等。预测用户行为,满足用户骑行需求;同时提升运营效率,降低资产损失。利用时空环境数据和IOT数据,将智能模型与线下业务结合,优化各个环节的效率,降本增效,成为未来互联网以及AI应用越来越重要的方向。无论是搜索广告推荐,还是图像、自然语言处理、数据科学或运筹优化等技术方向,都能发现其在骑行算法中的应用场景。算法策略作为核心,影响着数百个城市车辆的运作效率,以及数亿用户的每日出行。