岗位概述：正在寻找一名Python数据开发工程师加入我们的开发团队，您将与我们优秀的工程师和研究人员一起，负责开发和维护我们的高性能数据科学研究系统的相应组件。 岗位职责： 1、熟悉使用Python来开发数据应用，熟悉数据ETL； 2、高质量完成数据开发需求，充分测试，保证数据的准确些、一致性、及时性、完整性； 3、参与开发量化交易研究的回测系统组件，包括但不限于Tick数据采样、特征构造、特征选择、以及拟合等 4、开发可重用的代码和库；完成高质量的、可维护的代码； 5、可参与开发深度学习策略、自动化实盘交易系统等其他内部系统。 任职要求： 1、本科以上理工科类学历，学习过计算机体系结构、数据结构等计算机类专业课； 2、有2年以上Python开发经验，其中至少半年以上为数据处理类工作如爬虫、ETL等； 3、熟悉Linux环境下开发，熟悉常用的Bash指令； 4、熟悉Pandas/Polars等时序数据类库以及Numpy等科学计算库； 5、熟悉MongoDB等NoSQL数据库； 6、熟悉Python中基本的数据结构的使用方法，了解其计算复杂度； 7、自驱、认真负责、技术沟通和技术协作能力强。 加分项： - 有金融行业数据处理经验。 - 有容器化(Docker)开发部署经验。 - 有使用serverless系统开发的经验，例如阿里云FC，亚马逊Lambda。

岗位概述：正在寻找一名Python数据开发工程师加入我们的开发团队，您将与我们优秀的工程师和研究人员一起，负责开发和维护我们的高性能数据科学研究系统的相应组件。 岗位职责： 1、熟悉使用Python来开发数据应用，熟悉数据ETL； 2、高质量完成数据开发需求，充分测试，保证数据的准确些、一致性、及时性、完整性； 3、参与开发量化交易研究的回测系统组件，包括但不限于Tick数据采样、特征构造、特征选择、以及拟合等 4、开发可重用的代码和库；完成高质量的、可维护的代码； 5、可参与开发深度学习策略、自动化实盘交易系统等其他内部系统。 任职要求： 1、本科以上理工科类学历，学习过计算机体系结构、数据结构等计算机类专业课； 2、有2年以上Python开发经验，其中至少半年以上为数据处理类工作如爬虫、ETL等； 3、熟悉Linux环境下开发，熟悉常用的Bash指令； 4、熟悉Pandas/Polars等时序数据类库以及Numpy等科学计算库； 5、熟悉MongoDB等NoSQL数据库； 6、熟悉Python中基本的数据结构的使用方法，了解其计算复杂度； 7、自驱、认真负责、技术沟通和技术协作能力强。 加分项： - 有金融行业数据处理经验。 - 有容器化(Docker)开发部署经验。 - 有使用serverless系统开发的经验，例如阿里云FC，亚马逊Lambda。

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、参与火山方舟大模型平台的模型精调、强化学习、模型仓库等模块的产品建设与迭代，服务内外部开发者； 2、通过用户调研、市场调研、数据分析等方式了解和挖掘客户需求，产出需求文档并推进功能落地； 3、跟踪产品的上线效果、用户反馈，为产品功能的优化打磨提供合理建议； 4、通过培训、教学文档等方式为用户提供支持，确保用户能够高效使用火山方舟平台。 职位要求： 1、2026届本科及以上学历在读，计算机科学、信息技术、人工智能或相关专业背景优先； 2、逻辑清晰，具有良好的问题分析能力和问题解决能力； 3、良好的沟通和团队合作能力，能够与多个团队紧密协作； 4、有互联网产品实习经历，实习3个月及以上。

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、参与火山方舟大模型平台的模型精调、强化学习、模型仓库等模块的产品建设与迭代，服务内外部开发者； 2、通过用户调研、市场调研、数据分析等方式了解和挖掘客户需求，产出需求文档并推进功能落地； 3、跟踪产品的上线效果、用户反馈，为产品功能的优化打磨提供合理建议； 4、通过培训、教学文档等方式为用户提供支持，确保用户能够高效使用火山方舟平台。 职位要求： 1、2026届本科及以上学历在读，计算机科学、信息技术、人工智能或相关专业背景优先； 2、逻辑清晰，具有良好的问题分析能力和问题解决能力； 3、良好的沟通和团队合作能力，能够与多个团队紧密协作； 4、有互联网产品实习经历，实习3个月及以上。

此职位在产品与研究部量化组下，负责面向金融投资与风险管理的量化分析模型的研发工作。范围包括计量模型、统计分析、机器学习、AI大语言模型的应用等。主要开发语言为python。 必备项： 1. 硕士以上学历，工作经验1-2年以上，计算机、应用数学、统计、金融工程等专业； 2. 在计算机或科学计算领域具备专业知识，熟悉python编程语言和SQL数据库 3. 具备一定金融市场与投资学理论基础，能够理解金融行业常用分析工具与模型； 4. 数学和统计学基础较为扎实，能够适应算法的开发任务 5. 良好的工程实现能力，代码具备高效率与高可靠性。 加分项 1. 深度参与过金融行业项目，有金融数据处理经验，或对金融市场、金融产品、证券投资与风险管理有专业知识储备； 2. 有机器学习、深度学习、时间序列等算法研究能力； 3. 有较强的面向对象开发能力； 4. 有大数据分析和AI大语言模型的开发经验； 5. 能够无障碍阅读英文文献。

岗位描述： 每一个可靠的中医大模型背后，是海量专业数据的淬炼，这要求我们从典籍脉络的解构中提炼辨证逻辑，从临床诊疗的推演中构建决策链条，这是一个中医学术体系与AI数据科学深度交叉的复杂工程。 我们的目标是让数据成为模型理解中医哲学、辨证逻辑与方剂应用的“源泉”，并推动其从文本生成向中医认知智能跃迁。 我们需要您利用预训练、微调、对齐技术，训练出可落地于实际诊疗场景的中医临床大模型。 岗位职责： 1. 大模型训练及优化 - 主导基座大模型的选型评估 - 设计训练策略，实现训练流程 - 执行中医临床大模型预训练、微调、对齐工作 - 基于多维度的大模型评估结果，持续性优化模型表现 2. 大模型业务落地工作 - 收集实际临床效果反馈数据，驱动模型迭代优化 - 研发基于大模型的中医智能体，针对特定任务提升应用效果 3. 数据工程与质量评估工作 - 建立训练数据质量评估方案，确保数据对模型学习的有效性 - 优化多源异构数据处理管道 职位要求： 1. 学历：计算机科学、人工智能、数学或医学相关专业硕士及以上学历 2. 经验： - 3年以上深度学习或大模型项目经验 - 有医疗AI、或其他领域成功落地经验，并全程参与 3. 技术要求： - 精通主流开源模型架构及其核心组件，深入理解不同模型的优缺点及适用场景 - 具备在多节点多卡环境下进行大模型训练及调优实战经验，熟练使用相关工具链 - 精通至少一种主流微调框架和推理框架，深度理解框架源码 - 熟练掌握Python编程，熟悉深度学习库、科学计算库及相关工具包 - 掌握Docker、Kubernetes等DevOps工具 4. 我们深知精通全部AI领域工程细节是不现实的，但如果您对以下某几个方面达到较高水平，将更有竞争力： - 需要您具有各个开源大模型的逆向解析能力，充分了解权重归因，并具备知识定位经验及故障诊断经验 - 需要您具备精准的算力资源规划能力，对硬件计算极限、网络通信带宽瓶颈算有着充分的认知和优化策略 - 需要您对训练数据的筹备有丰富的经验，能够协同数据团队筹备由浅至深、分布均匀领域数据，并构建并泛化特定任务的高质量训练数据 - 需要您对推理过程有丰富的优化经验，具备平衡`精度 - 成本 - 响应延迟`三角关系的能力 加分项目： - 有强化学习项目经验，能根据业务场景设计奖励函数及策略 - 对中医有一定程度的了解，有中医临床经验，或在中医医疗机构中具有工作经验会优先录取

负责算力服务产品（AI算力、算力应用等）在多个行业（如院校、科研、政府、互联网、医疗等）的销售和市场推广。 拓展合作伙伴资源，挖掘、建立、维护和跟进商机，推动云计算、人工智能、科学计算等行业的广泛应用，促成商业订单的签订。 提供行业生态解决方案和支持服务，协同客户、研发和合作伙伴，有效推进项目进展，拓展解决方案和服务的商机。 收集并分析用户、市场和相关行业信息，做出趋势判断。  任职要求： 本科及以上学历，人工智能、计算机、电子、通讯或自动化相关专业。 5年以上人工智能及算力领域相关行业的业务拓展经验，独立开发客户和维护客户的能力，有云计算应用项目经验者优先。 熟悉云计算、大数据、人工智能、企业数字化建设等领域的基本知识。 对上述行业客户在信息化、数字化、智能化建设过程中对IT、云计算、大数据、AI等产品需求有较好的认知，能够促进客户需求与解决方案的有效结合。

岗位职责： 1.负责开发基于Python的智能选股模型与量化策略系统; 2.构建金融数据库，实现股票数据（历史行情、财务指标、量价数据等）的采集、清洗与存储; 3.对接证券数据接口（如Tushare、AKShare、Wind等），设计高效的数据获取方案; 4.开发量化分析模块，实现技术指标计算、因子分析、回测系统等功能 运用机器学习/深度学习算法进行股票收益预测与策略优化; 5.设计并维护MySQL/MongoDB数据库，确保数据安全与高效查询 编写规范的API接口，支持策略的实时监控与可视化展示; 任职要求： 1.计算机/金融工程/统计学相关专业本科及以上学历; 2.精通Python编程，熟悉Pandas/NumPy/Scipy等科学计算库; 3.熟悉常用数据库开发（MySQL/PostgreSQL/MongoDB等）; 4.掌握量化投资基础知识，了解股票市场交易规则与常用分析指标; 5.具有金融数据处理经验，熟悉证券数据API对接与清洗转换; 6.掌握至少一种量化框架（Backtrader/Zipline等）和回测系统开发； 7.具备良好的数学建模能力，熟悉机器学习框架（Sklearn/TensorFlow/PyTorch）者优先； 8.有Alpha因子挖掘、组合优化或量化实盘经验者优先； 9.有一定的个人金融投资经验者优先

岗位职责： 1) 运用深度学习、计算机视觉、自然语言处理等人工智能技术设计并开发新的算法（包括大模型及传统小模型），以解决特定行业图像处理、目标检测、视频分析、状态推演等方向的实际问题； 2) 对现有人工智能算法进行评估和分析，测试和评估算法的性能，找出性能瓶颈和改进空间，确保其在不同场景和数据集下的准确性和稳定性； 3) 与软件工程师合作，参与团队技术讨论和决策，将算法与软件和硬件相结合，将算法功能集成到产品和项目中，确保整体一致性和可用性。 4) 跟踪最新的人工智能和大模型技术进展，保持对领域趋势的敏感性，并在工作中应用新的技术和方法。 岗位要求： 1) 在计算机视觉、自然语言处理、科学计算及多模态等某一方向有扎实的理论基础和实践经验，人工智能、计算机科学、信号与信息处理、模式识别、机器学习等相关专业，本科生及以上学历； 2) 2年以上视觉(图像分类/检索、目标检测/跟踪、图像分析等)、自然语言处理、机器学习(深度学习)等领域项目经验； 3) 具有较强的编程能力，熟练使用c++/python/Java/.Net中的两项，熟悉PyTorch/TensorFlow等开源框架； 4) 在计算机视觉领域发表过高质量论文、或者视觉领域比赛中取得过名次的优先考虑； 5) 具有良好的沟通能力和良好的团队合作精神，有创新意识更佳。

我公司目前正在参与“中国石油昆仑大模型在油气田、炼化行业具体应用场景建设”，以及国家工信部基于人工智能在石油化工行业的深度应用“国拨”项目，侧重大模型在油气勘探开发、炼油与化工、油品销售等业务场景的数据治理、语料标注、模型训练。 基于以上两个项目，拟招聘“大模型研发工程师”和“数据治理高级专家”等岗位。招聘的人选入职公司后，先参与以上两个项目的建设，基于以上两个项目的积累和沉淀、逐步形成我们“自主可控、并具有核心竞争力的产品”。以此锻炼我们的技术团队，逐步组建赛思科技人工智能研究院。 人选核心要求：1、对国内主流大模型很熟悉，属于大模型领域的专家；2、对油气田、炼化行业很熟悉；二者必占其一，否则不适合岗位要求，请勿投递。 岗位职责： 1.模型研发与优化：利用大模型技术开发创新的业务应用，将其无缝集成到客户现有信息系统体系中，提升智能化水平。包括但不限于模型架构设计、算法开发、训练策略优化、数据治理等。 2.需求分析与实现：与产品团队紧密合作，深入理解业务需求，设计并实施基于大模型的解决方案。 3.技术创新与应用：探索最新的深度学习技术，推动模型在自然语言处理、图像识别、语音识别、多模态、科学计算等领域的创新应用。 4.性能评估与迭代：构建高效的数据处理管道，进行模型性能评估，根据评估结果不断迭代优化模型。 5.技术文档撰写：编写详细的技术方案和开发文档，确保团队成员能够理解和复现研发成果。 6.团队协作：与产品、工程等部门紧密合作，将模型技术转化为实际产品功能，提升用户体验。 任职要求： 1. 教育背景：计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业硕士及以上学历。 2. 专业技能：熟练掌握Python编程，深入理解机器学习、深度学习原理，有Transformer模型研究经验者优先。 3. 项目经验：具有大型深度学习项目开发经验，熟悉TensorFlow、PyTorch等框架。 4. 创新能力：具备优秀的逻辑思维能力和创新意识，能够独立解决复杂技术问题。 5. 沟通能力：良好的团队合作精神，能够有效沟通技术方案，推动项目进展。 6. 加分项：有顶会论文发表、开源项目贡献或相关领域竞赛获奖经历者优先考虑。

岗位职责： 1) 运用深度学习、计算机视觉、自然语言处理等人工智能技术设计并开发新的算法（包括大模型及传统小模型），以解决特定行业图像处理、目标检测、视频分析、状态推演等方向的实际问题； 2) 对现有人工智能算法进行评估和分析，测试和评估算法的性能，找出性能瓶颈和改进空间，确保其在不同场景和数据集下的准确性和稳定性； 3) 与软件工程师合作，参与团队技术讨论和决策，将算法与软件和硬件相结合，将算法功能集成到产品和项目中，确保整体一致性和可用性。 4) 跟踪最新的人工智能和大模型技术进展，保持对领域趋势的敏感性，并在工作中应用新的技术和方法。 岗位要求： 1) 在计算机视觉、自然语言处理、科学计算及多模态等某一方向有扎实的理论基础和实践经验，人工智能、计算机科学、信号与信息处理、模式识别、机器学习等相关专业，本科生及以上学历； 2) 2年以上视觉(图像分类/检索、目标检测/跟踪、图像分析等)、自然语言处理、机器学习(深度学习)等领域项目经验； 3) 具有较强的编程能力，熟练使用c++/python，熟悉PyTorch/TensorFlow等开源框架； 4) 在计算机视觉领域发表过高质量论文、或者视觉领域比赛中取得过名次的优先考虑； 5) 具有良好的沟通能力和良好的团队合作精神，有创新意识更佳。

岗位内容： 1. 通过自然语言处理技术，研发chatbi相关产品 2. 负责自然语言处理算法的设计和开发，包括分词、命名实体识别、句法分析，等； 3. 参与自然语言处理相关产品的需求分析和功能设计； 4. 跟踪业界的最新技术动态，对公司核心产品进行技术改进。 任职要求： 1. 熟悉自然语言处理、机器学习、数据挖掘等相关技术，具备较强的创新和解决问题的能力； 2. 熟练使用至少一种自然语言处理工具包，如NLTK、Stanford NLP等； 3. 精通Python编程语言和相关的科学计算库，如numpy、pandas等； 4. 熟悉sql开发，有相关chatbi相关经验最佳； 5. 具备良好的团队合作、沟通和文档编写能力。

工作职责 1.负责公司的运筹算法或者机器学习算法的建模、优化、工程落地，从而实现降本增效； 2.需要与业务、产品团队密切沟通，推进项目的进展，为算法落地效果负责； 3.持续追踪业界前沿算法，并应用到公司产品中。 任职要求 1.*****本科及以上学历，统计/数学/计算机/机器学习/运筹优化相关专业，并实际工作5年以上； 2.精通运筹或者机器学习之一即可。对运筹学领域常见问题、理论工具及常用解决方法，对LPMIP、Meta-Heuristics有较深入了解。对机器学习领域常规算法能熟练应用，包括聚类分类预测类均可； 3.具有较强的编程能力，精通C/C++/Java/Python/Matlab中至少一种语言Python优先，熟练使用科学计算库和优化求解韶； 5.有供应链或物流运营场景 (VRP、调度、选址、供应链优化，销量预测等场景中的一种或多种)中机器学习或运筹优化的项目经历，和模型优化经验； 6.对模型优化，算法落地具有强烈自驱力，具有较强的学习能力和责任感，具有较强的业务感流； 7.具有中大厂经验者优先。

岗位职责： 1、基于隐私计算的应用算法（如联合统计、机器学习模型训练、预测等）的开发、优化、测试、维护； 2、结合具体业务场景，分析需求，利用相关算法解决问题，必要时对算法进行优化和改进，帮助团队解决客户实际问题。 任职资格： 1、计算机相关专业，本科及以上学历； 2、精通Python语言，具备扎实的编码能力、良好的编码风格； 3、熟练使用Python的科学计算库numpy、数据分析库pandas、机器学习库scikit-learn库； 4、熟悉linux系统，具备linux下的软件开发经验； 5、具有良好的学习能力、沟通能力、团队合作意识，强烈的责任心与主动性。

（1）有一定的大数据处理能力，能熟练运用ORACLE/MY SQL/HIVE等获取分析所需数据； （2）有一年以上使用python等脚本语言数据处理经验，能够熟练进行EDA分析； （3）参与2项及以上数据分析课题研究与应用；并在课题中负责逻辑回归、聚类分析、随机森林、XGBT等算法模型代码开发； （4）具备良好的沟通能力、团队合作精神及抗压能力，能独立高效完成复杂分析项目； （5）符合招标人业务及相关制度管理等方面的要求。 1.熟悉决策树、随机森林、Kmeans、XgBoost等机器学习算法，可熟练使用机器学习算法建立模型应用于实际项目，例如搭建风控模型项目等 2.了解ResNet，VGG等经典的深度学习CNN网络模型,了解Keras、Pytorch深度学习框架;能够开发基于深度学习模型或者机器学习模型的预测系统 3.熟悉Python科学计算库numpy、scipy、pandas以及机器学习中的sklearn库函数；并能够灵活运用这三大库函数与机器学习相结合进行小规模数据的可视化分析