职位职责： 1、负责直播业务的机器学习算法的模型建设，优化直播侧主播体验和增长； 2、负责提供直播业务场景下的策略解决方案，包括但不限于数据挖掘、序列识别、诊断归因、活动和任务策略设计等； 3、负责调研先进的机器学习模型，通过数据发现直播业务的增长问题并应用算法解决问题。 职位要求： 1、掌握机器学习、因果推断、概率统计等领域的基础知识，了解前沿算法； 2、熟悉常用机器学习、运筹优化算法，具备以下两种及以上能力：机器学习分类、聚类、序列识别、深度学习分类、回归、数学规划和启发式算法； 3、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底，至少熟练掌握C/C++/Go/Python一种开发语言； 4、熟悉常用的大数据开发工具 (Spark/Hive/Hadoop等)，模型开发框架(Tensorflow/PyTorch/Scikit-learn/XGBoost等)； 5、具有良好的团队合作意识、理解沟通能力及独立解决问题的能力。

职位职责： 1、负责端侧模型推理框架开发，包括模型压缩、优化技术，在端侧的接入、适配、算子开发工作，使之符合业务要求，提高性能收益； 2、负责探索和落地 AI 模型工程部署前沿技术，包括但不限于稀疏计算、编译优化。 职位要求： 1、具备扎实的计算机科学功底和编程能力，了解常见并行计算算法，具有良好的编程习惯； 2、熟悉transformers、stable diffusion等主流模型原理； 3、良好的团队协作能力； 4、创新性强，有良好的动手实现能力，对技术有热情； 5、加分项：了解模型剪枝、量化等优化方法原理，具备相关模型优化经验。

职责描述 1）紧跟量化和人工智能领域前沿，利用机器学习和深度学习框架进行特征挖掘, 模型搭建，策略研发，推动算法的改进等 2）其他与量化策略研究相关的工作 任职要求 1）数据科学、数理统计、金融数学、金融工程、计算机等专业名校硕士及以上学历 2）具有扎实的数理统计基础，熟悉机器学习和深度学习中的经典算法和网络结构 3）有丰富的编程经验，熟悉Linux操作系统，熟练运用Python/C++等编程语言，熟练使用tensorflow/pytorch等深度学习框架 4）热爱量化投资，具有自驱力、持续学习进化能力和团队协作能力，对待工作积极主动，有责任感；年龄35岁及以下 【加分项】 有机器学习/深度学习量化开发或量化私募基金从业经验 北京嘉沃资产，具有中国证券投资基金业协会颁发的私募证券基金管理人资格，是一家专注于股票、期货、期权衍生品的投资研究与交易的量化私募基金。公司团队成员均毕业于海内外名校，具有多年全球**量化对冲基金、互联网大厂从业经历。公司致力于践行“勤勉尽责，规范专业，量化价值”的理念，为投资人提供专业的投资管理服务。

工作职责： 预测方向： 负责构建高效的系统和算法帮助自动驾驶车辆理解复杂多样的周边环境，并针对 PB 级数据进行算法的测试、验证和快速部署。包括但不限于以下方面： 1. 跟踪复现顶会最新论文，对道路交通参与者(车辆、行人、自行车等)的意图、轨迹、分布进行分析和预测。 2. 构建模型理解交通参与者多样密集的复杂场景，包括但不限于测试区域、园区、城市道路。 3. 研发在线预测系统以及离线机器学习模型流水线。 仿真方向： 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. 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。 3. 熟悉数据结构算法，熟练使用 C++ 或 Python，熟悉某种深度学习框架。 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。

目前，团队招聘机器学习算法人才，专攻隐私计算机器学习算法的探索与落地，研究方向包括：基于多方安全计算的机器学习算法、联邦学习算法精度效率与安全性的提升、差分隐私在隐私保护机器学习中的应用、图像图谱推荐等基于场景的隐私保护机器学习算法探索、隐私计算场景下的安全对抗等等 1. 熟练掌握机器学习、深度学习相关算法原理 2. 对图像、图神经网络、推荐、对抗学习等领域有经验者优先 3. 对联邦学习、多方安全计算、差分隐私等方向有经验者优先 4. 有探索研究能力，在国际会议或期刊有论文发表者优先 5. 有python或C++等开发经验，了解主流机器学习框架（TensorFlow、Pytorch等）编程者优先 6. 有良好的学习能力与沟通能力，有探索专研精神

负责对工业数据进行深入分析和处理，帮助客户优化生产流程、预测设备故障、提高运营效率。 应用时序分析、异常检测、机器学习等技术，并在必要时使用深度学习方法进行复杂数据的处理和分析。 需要对因果分析有深入了解，并能够解析工业数据协议。 岗位职责 收集、清洗和处理工业数据，确保数据质量和一致性。 应用时序分析技术分析工业数据中的趋势和模式。 进行异常检测，识别和分析数据中的异常情况。 利用机器学习技术进行数据建模和预测，提升业务决策能力。 在需要时，应用深度学习方法处理复杂数据。 对样本处理和集成有独特见解，优化数据处理流程。 执行深入的因果分析，帮助客户理解数据背后的驱动因素，建立因果模型，解释变量之间的因果关系。 解析和理解工业数据协议，确保数据处理的准确性和有效性。 任职要求 计算机科学、统计学、应用数学或相关专业本科及以上学历。 至少3年以上数据分析相关工作经验，有工业数据分析经验者优先。 熟练掌握时序分析、异常检测、机器学习和数据处理相关技术和工具。 对深度学习有基本了解，并能够在需要时应用。 对样本处理和集成有深入理解，能够优化数据处理和集成流程。 对因果分析方法有深入理解和实践经验，能够进行因果关系建模、分析和解释。 熟悉因果推断技术。 熟悉工业数据协议解析，了解常见的工业通信协议。 熟练使用Python、其他数据分析编程语言，掌握常用的数据分析和机器学习库 （如pandas、numpy、常见分类 回归 聚类 异常检测算法、TensorFlow等）。 具备优秀的分析能力和解决问题的能力，能够独立完成数据分析任务。 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与团队成员和客户进行有效沟通。 加分项 有工业物联网（IIoT）项目经验。 熟悉边缘计算和大数据处理技术。

职责描述： 1.利用机器学习/深度学习/强化学习方法进行量化投资策略研发； 2.紧跟相关领域前沿，推动基础研究； 3.通过设计开拓性的新的深度神经网络等方式改进已有的机器学习算法，对二级市场标的进行特征/价格预测； 4.构建科学、严谨的算法评测体系； 5. 协助相关交易策略程序的编写、维护、调试、优化。 任职资格： 1.海内外知名高校硕士或博士学历，计算机、数学、统计等机器学习相关专业，有扎实的理论功底，掌握机器学习领域常用算法，曾发表高水平学术论文者优先； 2.在机器学习/深度学习/强化学习方面有一年以上的研发经验，在语音、图像识别等方面有研发经验，有量化研究经历者优先； 3.熟练掌握Python以及相关的开发工具包，精通tensorflow、kears； 4.熟练使用Hadoop、Hive、SQL、Spark进行数据处理和分析； 5.有较强的学习能力、自我驱动力、业务理解和解决问题的能力。

职位描述： 1、深度参与云原生机器学习平台的基础架构和产品化研发,并部署到多个数据中心； 2、深度参与大规模模型训练、推理服务、任务调度、workflow等机器学习相关产品功能的研发； 3、深度支撑业务快速发展的同时，打磨机器学习产品，降低AI业务落地成本； 4、跟进云原生社区的新技术，进行技术验证及应用落地。 职位要求： 1、扎实的编程基础，熟练掌握go/C/C++/java/python语言（至少一种）； 2、对以Kubernetes为核心的云原生技术栈应用及生态有深入的理解 ； 3、对机器学习、深度学习算法原理和应用场景有基本的了解 。 加分项： 1、熟悉至少一种主流深度学习框架（TensorFlow/Pytorch/MXNet），熟悉其底层架构和实现机制； 2、熟悉至少的一类典型分布式存储系统的架构(如,HDFS, ElasticSearch,Etcd),有一定的运维/开发经验 ； 3、有过开源社区贡献经历

工作职责 1.参与主流机器学习框架与摩尔线程软硬件栈的对接，模型优化和部署； 2.参与机器学习单GPU以及分布式训练技术的研究与实现，如各种并行与异构计算技术的设计、开发以及与性能优化； 3.参与研究并实现适合摩尔线程自研GPU的模型优化和压缩方法。 任职资格 1.熟悉Linux开发环境，精通C++和Python，具备良好扎实的算法基础、良好的编程风格和系统设计能力； 2.深入理解典型的深度学习算法（如CV和NLP模型），主流深度框架（如TensorFlow、PyTorch、MxNet、Caffe、PaddlePaddle等）开发或优化经验； 3.或有深度学习编译器（如XLA、TVM、Glow、NGraph）等软件栈的开发经验； 4.精通分布式训练技术，有参数服务器、多维并行、显存交换等技术的深入研究与开发者可优先考虑； 5.有机器学习模型性能调优和模型压缩（量化、剪枝、蒸馏、NAS等）经验者可优先考虑； 6.精通并行计算通信库（如MPI），有丰富的CUDA并行编程和典型机器学习算子开发经验者可优先考虑； 7.有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力。

工作职责 1.参与主流机器学习框架与摩尔线程软硬件栈的对接，模型优化和部署； 2.参与机器学习单GPU以及分布式训练技术的研究与实现，如各种并行与异构计算技术的设计、开发以及与性能优化； 3.参与研究并实现适合摩尔线程自研GPU的模型优化和压缩方法。 任职资格 1.熟悉Linux开发环境，精通C++和Python，具备良好扎实的算法基础、良好的编程风格和系统设计能力； 2.深入理解典型的深度学习算法（如CV和NLP模型），主流深度框架（如TensorFlow、PyTorch、MxNet、Caffe、PaddlePaddle等）开发或优化经验； 3.或有深度学习编译器（如XLA、TVM、Glow、NGraph）等软件栈的开发经验； 4.精通分布式训练技术，有参数服务器、多维并行、显存交换等技术的深入研究与开发者可优先考虑； 5.有机器学习模型性能调优和模型压缩（量化、剪枝、蒸馏、NAS等）经验者可优先考虑； 6.精通并行计算通信库（如MPI），有丰富的CUDA并行编程和典型机器学习算子开发经验者可优先考虑； 7.有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力。

base嘉兴 岗位职责 1、负责深度对抗攻击、深度伪造等算法开发与验证 2、负责建设深度对抗攻击项目的发展规划和研究思路 3、负责深度对抗方向的项目申报书编写以及调研工作 任职要求 1. 熟悉主流的对抗攻击技术和对抗防御算法，了解目标检测、目标跟踪等方向对抗攻击的算法落地场景； 2. 具有扎实的编程能力，有pytorch或tensorflow任一深度学习框架熟练使用经验；有经典开源算法框架开发经验者优先； 3. 在计算机视觉/机器学习相关领域顶会或期刊发表论文，或获得相关国际比赛优秀成绩，可加分 4. 熟练掌握Python等编程语言 5.有较强的科研能力以及团队协作能力；

base嘉兴 岗位职责 1、负责深度对抗攻击、深度伪造等算法开发与验证 2、负责建设深度对抗攻击项目的发展规划和研究思路 3、负责深度对抗方向的项目申报书编写以及调研工作 任职要求 1. 熟悉主流的对抗攻击技术和对抗防御算法，了解目标检测、目标跟踪等方向对抗攻击的算法落地场景； 2. 具有扎实的编程能力，有pytorch或tensorflow任一深度学习框架熟练使用经验；有经典开源算法框架开发经验者优先； 3. 在计算机视觉/机器学习相关领域顶会或期刊发表论文，或获得相关国际比赛优秀成绩，可加分 4. 熟练掌握Python等编程语言 5.有较强的科研能力以及团队协作能力；

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。

岗位职责 1. 负责正畸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，牙齿分类分割，自动排牙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。

岗位职责： 1、研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术,并用于实际问题的解决和优化； 2、大规模机器学习算法研究及并行化实现,为各种大规模机器学习应用研发核心技术； 3、通过对数据的敏锐洞察,深入挖掘产品潜在价值和需求,进而提供更有价值的产品和服务,通过技术创新推动产品成长。 任职要求： 1、硕士及以上学历，热爱互联网，对技术研究和应用抱有浓厚的兴趣，有强烈的上进心和求知欲，善于学习和运用新知识； 2、具有以下一个或多个领域的理论背景和实践经验：机器学习/数据挖掘/深度；学习/信息检索/自然语言处理/机制设计/博弈论； 3、至少精通一门编程语言，熟悉网络编程、多线程、分布式编程技术，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解； 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； 5、强烈的上进心和求知欲，较强的学习能力和沟通能力，具备良好的团队合作精神。 加分项： 1、具有以下一个或多个领域的理论背景和实践经验，包括机器学习/深度学习/强化学习/自然语言处理/推荐系统/信息检索等； 2、深入理解机器学习常用组件（全连接神经网络，CNN等）的原理，有1年以上机器学习相关项目或研究经验； 3、熟练掌握常用数据结构及算法； 4、熟悉JAVA/C++等语言编程，有一定编程经验； 5、熟练使用至少一门脚本语言，如python，linux shell等； 6、熟悉linux操作系统，能胜任在linux操作系统上工作； 7、熟练使用sql语言进行常用的数据库操作； 8、有强烈的责任心和团队配合意识及能力，并有较强的解决问题能力； 9、熟悉海量数据处理、最优化算法、分布式计算或高性能并行计算，有相关项目经验。