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。

1. 基于内容/图像场景，负责用户个性化推荐, 提升用户体验, 2. 负责召回、粗排、精排、策略各个环节的模型研发, 提升推荐效果 3. 负责推荐相关数据挖掘, 构建离线特征, 数据归因分析 4. 负责推荐相关的内容画像、用户画像建设 任职资格 1. 扎实的推荐算法/机器学习/数据挖掘/向量数据库的技术基础 2. 三年及以上推荐算法工作经验, 有系统/模型落地经验 3. 熟悉 Python, 常用工具包, 以及 TensorFlow 或 PyTorch 机器学习框架 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、较强的沟通能力和逻辑表达能力,具备良好的团队合作精神和主动沟通意识

1.负责深度学习算法开发，包括通用算法模型库的开发和优化，以及面向应用业务的领域算法设计与实现，涉及研究成果的工程化。 2.负责深度学习算法的理论分析、形式化验证、性能测试等工作。 3.与后台系统组件及AI引擎开发人员配合，实现软件各组件的功能对接。 4.负责基于大模型的应用开发，持续改进应用效果。 5.参与软件工程相关文档资料的编写整理工作。 任职资格 1.熟悉Python等语言，熟悉数据处理和算法领域常用的开发库。 2.熟悉经典机器学习算法及其数学原理、神经网络模型、常用神经网络的实现及优化技术；熟悉一种或多种深度学习引擎（TensorFlow、PyTorch）的使用方法及其外部生态；开源贡献者优先。 3.理解服务器端软件开发的全流程，并具有基本的软件架构设计能力。 4.熟悉Python开发相关的工具链，了解软件工程规范和流程。 5.具有较强的学习、理解和团队合作能力，乐于探索新技术、新方法，追求知识和能力的进步。 6.在人工智能或相关领域有2年以上工作经验者优先；熟悉人工智能应用业务知识者优先。 7.大学本科或以上学历，能够熟练阅读理解英文材料。

职位描述： 1.负责深度学习算法开发，包括通用算法模型库的开发和优化，以及面向应用业务的领域算法设计与实现，涉及研究成果的工程化。 2.负责深度学习算法的理论分析、形式化验证、性能测试等工作。 3.与后台系统组件及AI引擎开发人员配合，实现软件各组件的功能对接。 4.负责基于大模型的应用开发，持续改进应用效果。 5.参与软件工程相关文档资料的编写整理工作。 任职资格 1.熟悉Python等语言，熟悉数据处理和算法领域常用的开发库。 2.熟悉经典机器学习算法及其数学原理、神经网络模型、常用神经网络的实现及优化技术；熟悉一种或多种深度学习引擎（TensorFlow、PyTorch）的使用方法及其外部生态；开源贡献者优先。 3.理解服务器端软件开发的全流程，并具有基本的软件架构设计能力。 4.熟悉Python开发相关的工具链，了解软件工程规范和流程。 5.具有较强的学习、理解和团队合作能力，乐于探索新技术、新方法，追求知识和能力的进步。 6.在人工智能或相关领域有2年以上工作经验者优先；熟悉人工智能应用业务知识者优先。 7.大学本科或以上学历，能够熟练阅读理解英文材料。

岗位描述 — 负责追踪和研究AIGC方向的前沿，包括但不限于图像，语言，语音，3D，以及多模态生成等的研发工作 — 参与大规模生成模型训练，相关算法的实现，及最终的落地 — 持续跟进研究MLOps前沿解决方案，配合研发团队设计稳健的机器学习平台 岗位要求 — 本科及以上学历，数学、计算机、人工智能或其他相关专业 — 熟悉机器学习和深度学习的基本原理，掌握常见的生成模型的算法，包括VAE，GAN，AE，NF，扩散模型等 — 具有扎实的编程功底，熟练go/python/c++种至少一种编程语言，并熟悉Linux开发环境 — 熟练使用主流的的数据分析处理，及机器学习/深度学习的框架，如Numpy，Scipy，Pandas, Scikit-learn, Tensorflow，Pytorch等 — 了解容器的管理相关的工具，包括docker，k8s — 了解机器学习工程化MLOps相关工具，包括MLFlow，Metaflow，DVC，Feature Store等 — 有良好的学习能力和创新思维，能分析和解决实际问题，具备钻研精神，及较好的团队协作和沟通能力

AI算法工程师【岗位职责】 1、负责平台相关业务的AI算法研发、数据处理、模型训练、模型调优和训练流程自动化; 2、参与AI算法研究、AI软件技术研究及技术规划、新技术原型验证，负责AI新技术能力传递。【岗位要求】 1、具备大型项目实际经验，独立承担过子模块的开发工作; 2、熟悉TensorFlow/scikit-learn/xgboost/Caffe/Mindspore等主流深度学习框架的使用，具备AI算法开发及应用经验优先。

岗位职责： 1.负责深度学习及机器学习相关算法的开发和应用 2.负责深度学习相关技术栈及算法的预研和选型 3.算法团队建设管理 任职要求 1.***硕士及以上学历，计算机、数学或相关专业 2.5年以上深度学习相关的工作经验 3.熟悉linux系统，熟悉Python，熟悉tensorflow等深度学习框架 4.熟悉道路图像，点云处理识别算法 5.具备极强的编程能力、学习能力

岗位职责： 1、负责AI训练、推理平台的开发和日常迭代； 2、基于Kubernetes完成算法工程化的全流程研发，保证线上服务的稳定性； 3、深入主流人工智能框架，进行定制开发； 4、基于GPU的深度学习分布式训练研发及优化。 任职要求： 1、本科及以上学历，熟练掌握 C/C++，Python，Java，Vue中至少两门语言, 熟悉常用数据结构及设计模式； 2、对Linux操作系统和网络有深入理解； 3、对Docker，Kubernetes, CUDA用过等技术有深入理解的优先； 4、对大规模分布式训练框架熟悉的优先； 5、熟悉人工智能框架（TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等）的优先。 6、需要具备嵌入式开发部署的经验，例如xavier NX，海思平台或A311D等相关嵌入式平台 7、具备优秀的分析、解决问题能力和文档撰写能力，能够快速学习新知识，具有团队合作精神。传感器数据处理

岗位职责： 1、负责AI训练、推理平台的开发和日常迭代； 2、基于Kubernetes完成算法工程化的全流程研发，保证线上服务的稳定性； 3、深入主流人工智能框架，进行定制开发； 4、基于GPU的深度学习分布式训练研发及优化。 任职要求： 1、本科及以上学历，熟练掌握 C/C++，Python，Java，Vue中至少两门语言, 熟悉常用数据结构及设计模式； 2、对Linux操作系统和网络有深入理解； 3、对Docker，Kubernetes, CUDA等技术有深入理解的优先； 4、对大规模分布式训练框架熟悉的优先； 5、熟悉人工智能框架（TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等）的优先。 6、需要具备嵌入式开发部署的经验，例如xavier NX，海思平台或A311D等相关嵌入式平台 7、具备优秀的分析、解决问题能力和文档撰写能力，能够快速学习新知识，具有团队合作精神。

工作职责 1.进行大数据场景下的数据统计、数据挖掘，包括数据清洗、模型建立、评估优化等； 2.解决业务的痛点，用数据科学/人工智能/机器学习的技术来解决实际业务问题，实现业务价值； 3.推动各类数据应用产品的研发和落地，能够将通过数据分析和建模的数据结果，指导业务的使用，促进业务改进。 任职资格 1.研究生及以上学历，理工类相关专业，有统计，分析，建模等相关学术项目经验； 2.熟悉Fab业务，对异常具有一定的理解以及分析能力； 3.有较强的自主学习能力，责任心强，具备良好沟通能力与团队合作意识； 4.善于接受新事物、敢于自我挑战。

工作地点杭州之江实验室新园区 岗位职责： 1、自然语言处理相关核心技术算法等研究工作，包括但不限于如下方向：知识图谱、NLP/NLU、人机会话等； 2、负责对话任务的文本特征提取、语义理解、关键信息提取、对话结果生成等算法研究及实现； 3、应用NLP技术实现实体识别、意图识别、情感分析等对话系统中的相关工作； 4、将深度学习、强化学习等最前沿的AI技术应用于人机交互的各个方面，包括：问答系统，上下文理解，知识图谱，情绪识别与应对，语义识别等。 5、调研NLP/知识图谱等相关新技术在机器人领域的应用。 岗位要求： 1.硕士及以上学历，计算机、数学、信息管理等相关专业，有两年以上相关领域工作经验； 2.具备优秀的工程实现能力，精通Python、Java、Perl等至少1门语言；对目前主流的深度学习平台尤其是tensorflow熟练掌握； 3.精通自然语言处理或知识图谱领域的2到3个核心技术，熟悉深度学习及常见机器学习算法的原理与算法，能熟练运用聚类、分类、回归、排序等模型解决有挑战性的问题，有大数据处理的经验； 4.有强烈的求知欲、对人工智能领域相关技术有热情

【岗位职责】 1、 负责知识增强大语言模型研发(RAG)，包括但不限于大模型领域知识适配，知识对齐，知识增强等算法研究工作； 2、 深入整合高速行业知识，在不同业务场景下完成车辆追踪、车路协同、数据融合、AI视频分析等相关算法的设计与实现； 3、 使用交通仿真工具（SUMO/VISSIM）验证算法效果，迭代优化模型； 4、 探索业界最新的研究成果，结合实际业务，落地到创新产品。 【任职要求】 1、 本科及以上学历，3年以上算法研发经验，具有自然语言处理、模式识别或者机器学习相关专业； 2、 熟悉常用的机器学习、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）； 3、 熟练掌握Python、C++等编程语言，具备扎实的算法和数据结构基础； 4、 熟练掌握时空序列预测（LSTM/Transformer）、目标检测（YOLO系列）及多模态融合技术； 5、 有大语言模型训练、调优或大模型函数调用、AIAgent、对话系统经验者优先； 6、 有交通行业、高速公路行业相关经验者优先。

有大模型项目经验优先考虑 【任职要求】： 1.本科及以上学历，计算机、软件工程或相关专业背景，2年相关工作经历； 2.精通机器学习、深度学习算法，如神经网络。 3.掌握机器学习基本算法和技术，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、聚类算法等； 4.扎实的编程基础，熟练掌握至少一种常见的深度学习框架，譬如Caffe、TensorFlow、PyTorch和Keras，熟悉或接触过算法的定浮点转化方法； 5.能够熟练使用MSSQL、PostgreSQL、Redis等开源数据库，有大数据的存储、索引优化经验者优先； 6.英语CET4以上，（1）有NLP、深度学习、机器学习项目经验者优先；（2）具备多模态AIGC大模型训练经验者优先； 福利待遇： 上班时间：【9:00-12:00 13:30-18:30】 五天八小时工作制，周末双休，法定节假日休，五险一金，节假日福利。 丰富多彩的员工活动：员工聚餐、节日晚会、旅游活动、优秀员工表彰活动等

职位描述   负责大数据集的采集、清洗、存储与管理，构建高效的数据处理流程。运用深度学习算法（如 CNN、RNN、Transformer 等）进行模型设计、训练与优化，解决复杂业务问题，包括但不限于图像识别、自然语言处理、预测分析等领域。协同团队进行算法的工程化实现，优化模型性能以满足大规模数据和高并发场景的需求，持续跟踪前沿技术，将新技术应用于实际项目，提升产品的智能性与竞争力。   任职要求   硕士及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业。熟练掌握 Python、C++等编程语言，具备扎实的编程功底和数据结构算法基础。熟悉 Hadoop、Spark 等大数据生态系统，有丰富的大数据处理经验。深入理解深度学习原理和框架（如 TensorFlow、PyTorch），在相关领域有实际项目经验和成果，能够独立承担算法研发任务，具备良好的团队协作、沟通能力与问题解决能力，较强的学习能力和自我驱动力，能紧跟技术发展趋势。   欢迎有志之士加入，共同探索大数据与深度学习在半导体制造产业的无限可能，推动技术创新与业务发展。

岗位要求： 1. 负责针对飞秒激光器产品可靠性与稳定性的智能算法的设计与实现； 2. 负责激光器产品相关运行数据分析与处理，以对智能控制器的控制算法进行迭代优化； 3. 进行关键指标分解与核心算法设计，完成核心算法代码实现与测试； 4. 进行AI算法+仿真与实际部署，编写算法相关论证测试报告； 5. 参与研发项目各阶段评审工作； 任职资格： 1. 硕士及以上学历，具备各类智能算法研制开发能力，熟练掌握Matlab/C++/TensorFlow/Pytorch/Python等框架和语言编程能力； 2. 熟练AI算法的开发技能，能够针对产品稳定性、可靠性做全局优化算法设计，熟悉像PID、自适应控制、智能控制，模糊控制等多种控制算法； 3. 熟练使用matlab等仿真及分析软件，精通simulink控制系统建模及仿真; 4. 熟练掌握神经网络、SVM等经典机器学习算法，熟练掌握各类数据挖掘经典算法；熟练掌握深度学习算法；熟悉迁移学习、对抗学习等算法； 5. 有使用机器学习算法对设备系统进行设计优化、产品优化、试验方法优化等经验者优先； 6. 有激光器或光通信行业智能控制系统开发经验优先； 7. 有光电信号采集、处理、特征提取等工作经验，熟练数字滤波，信号分析（时域、频域），有一定数据分析能力，具有设备故障诊断或健康监测方面的技术经验优先；