• 30k-60k·16薪 经验3-5年 / 本科
    居住服务 / 上市公司 / 2000人以上
    工作职责: 本职位负责在建筑领域实现定制化的三维渲染效果,需要精通3DMax软件的插件开发和脚本开发,满足特定的建模需求。 任职资格: ●深入研究3DMax的内部结构,开发定制化的3DMax软件插件。 ●使用MaxScript脚本语言,创建自动化的建模过程。 ●实现3D模型与地图坐标系的映射。 技能和资历要求: ●本科及以上学历,3年以上年工作经验 ●精通使用C++或.Net进行3DMAX插件编写。 ●熟练掌握3Dmax的脚本语言MaxScript。 ●有GIS、计算机图形学相关知识优先。 ●若有Houdini开发经验,将是加分项。
  • 金融 / 未融资 / 2000人以上
    工作职责 1、负责在金融等领域基于大模型在自然语言处理和用户画像挖掘的算法研究和开发; 2、针对业务应用场景分析业务需求,设计适配算法和调优工程方案; 3、负责LLM、机器学习等方向相关问题研究,跟进前沿技术动态。 任职要求 1、硕士及以上学历,计算机相关专业毕业; 2、具备 NLP 大模型的算法知识,熟悉常见的机器学习、NLP、网络挖掘相关算法和工具; 3、熟悉Pytorch、Huggingface、Deepspeed等深度学习工具,有Linux下的开发经验,有良好的数据结构和算法基础,具备扎实的编程功底; 4、了解大模型基础知识及常见微调手段,能够基于业务特点给出数据标注方案,熟悉ChatGLM、LLama等模型微调训练,在垂域场景有强化学习方式依据人类反馈优化语言模型的落地经验优先,有强化学习、强化联邦学习研发经验者优先; 5、对高性能大模型推理服务优化,针对更高效的推理速度和更低的显存占用有实际落地经验优先; 6、逻辑思维能力强,有较强的抗压能力,具备良好的团队合作和沟通能力,能够积极参与项目组的讨论和决策。
  • 30k-60k 经验不限 / 本科
    内容资讯,短视频 / D轮及以上 / 2000人以上
    职位职责: 1、参与大模型能力建设及大模型平台的前端功能设计和实现,提供全链路配置、中台化、内容引入,包括模型能力、数据标注/生成等业务,探索在通用业务场景的落地和实现; 2、参与平台工程技术体系建设,研发工具链打造DevOps解决方案、Node.js基础功能抽象、研发基础库和OpenAPI等内容; 3、参与前端性能优化、稳定性建设、代码重构及可视化等工具建设,提高页面加载速度和运行效率; 4、参与前端交互和体验优化,通过组件化、流程化、配置化与搭建能力等方式支持产品运营及研发提效工作; 5、关注前端技术发展,探索和引入新技术以提升产品竞争力。 职位要求: 1、本科及以上学历,计算机、软件、通信等相关专业,1年以上前端开发经验; 2、熟练掌握JavaScript、CSS、HTML、协议、安全、网络、性能优化等前端技术,对主流前端框架(React、Vue等)至少一种有深入应用并理解其设计原理; 3、对用户体验、交互操作流程及用户需求有一定了解; 4、具备良好的服务意识、责任心、较强的学习能力、优秀的团队沟通与协作能力; 5、有大模型行业经验/Node.js相关开发经验加分项,关注相关行业前沿技术者优先。
  • 金融 / 未融资 / 2000人以上
    工作职责 1、企业金融相关业务的风险模型开发; 2、探索各场景下机器学习算法的创新模型应用,包括但不限于预训练模型、各类神经网络等; 3、模型相关其他事宜,包括模型部署上线、监控、迭代等模型全生命周期流程的管理。 任职要求 1、2年以上风控模型经历,硕士及以上学历,统计学、数学、经济学、金融学、计算机等相关专业优先; 2、熟悉各类机器学习、深度学习理论及应用,有相关算法实践者优先考虑; 3、优秀的编程能力,精通Python、Spark SQL、Shell、TensorFlow/Pytorch 等。 加分项: 1、在kaggle、天池或其他较大型的机器学习竞赛中获奖; 2、在CCF A类会议发表论文。
  • 35k-60k·16薪 经验3-5年 / 硕士
    居住服务 / 上市公司 / 2000人以上
    工作职责: 1. 负责贝壳核心房产业务AI能力建设,利用AIGC相关能力推进业务智能化重塑; 2. 深入业务调研熟悉需求场景,参与和业务、产品、工程研发等横向交流学习; 3. 保持对业务的学习能力和持续热情,能探索调研业务实际场景痛点; 4. 结合业务需求,从Prompt优化,模型finetune等方面优化AI模型效果,解决面向业务场景的应用落地问题; 任职资格: 1. 计算机、人工智能等相关专业***硕士研究生及以上学历,2-5年NLP算法模型实践经验; 2.熟练掌握NLP和深度学习模型算法,熟悉Pytorch/Tensorflow等算法框架,掌握大语言模型SFT/LoRA/RLHF等技术; 4. 沟通表达能力强,逻辑思维和抽象思维能力优秀;有NLP顶会论文或国际NLP比赛奖项者优先;
  • 内容资讯,短视频 / D轮及以上 / 2000人以上
    职位职责: 团队介绍:飞书作为先进企业协作与管理平台,是字节跳动在B端与企业服务领域的重要布局之一。飞书整合即时沟通、日历、视频会议、云文档、企业邮箱、服务台功能于一体,助力团队高效协同,彻底告别零散的多套系统和割裂的协作体验。在组织管理层面,飞书还打造了飞书OKR、飞书招聘、飞书绩效等多款产品,助力组织成长。目前,飞书已成为众多先进团队的第一选择,服务了小米、“蔚小理”、华润、元气森林、三一重工等企业。 1、和团队一起开发AI驱动的下一代企业应用引擎; 2、参与GUI、CUI应用后端的核心模块开发,制定技术方案,高质量交付、提升用户体验; 3、参与解决方案的制定,推动产品的稳定性、性能、开放性和扩展性建设。 职位要求: 1、本科及以上学历,计算机、软件相关专业,有后端研发工作经验; 2、有扎实的编程能力和代码品位,良好的数据结构和算法基础; 3、熟悉常见的设计模式并能熟练运用; 4、熟悉并能合理运用后端研发常用技术包括而不限于:存储、缓存、消息、搜索、微服务等; 5、良好的团队沟通和协作能力,有良好的责任心,有良好的自驱力和学习能力; 6、有AIGC/LLM、服务和流程编排、大数据平台、零代码/低代码平台、企业级应用架构设计经验者优先。
  • 30k-40k·15薪 经验3-5年 / 本科
    科技金融 / 上市公司 / 500-2000人
    职位描述: 1、结合API渠道风险数据特性,整合海量多元数据,设计建立风险模型,以满足渠道风险的贷前、贷中及贷后的全流程的各类决策模型需求; 2、与风险策略、产品、技术等合作部门沟通协作,根据业务发展推动模型在具体业务层面的应用; 3、监控与优化风险模型的执行情况和效果,持续探索新数据源与建模方法。 任职要求: 1、4年以上相关工作经验,经济、金融、数学、统计、计算机等相关专业本科以上学历; 2、对特征选择方法、数据建模过程有深入理解,懂得常用机器学习算法(逻辑回归、随机森 林、提升树、神经网络)的原理、优劣与参数调整方法。扎实的编程和数学基础; 3、英语口语及读写能力佳和精通Python、R、SQL或SAS之一的优先; 4、勤奋踏实,善于分析思考问题,具有优秀的沟通能力、团队合作精神和抗压能力; 5、有大中型消费信贷或信用卡机构建模经验的优先考虑。
  • 25k-50k 经验3-5年 / 硕士
    消费生活 / 上市公司 / 2000人以上
    美团平台汇聚美食、外卖、酒店旅游、电影、打车、共享单车、休闲玩乐、美容美发等200多个品类和900万活跃商家,是具有全国影响力的零售科技平台。 我们团队不仅负责美团App的用户增长、大前端技术基础设施建设、公司语音和智能交互技术及产品研发,还承担了多条业务线的产品设计及品牌营销职责,同时整合地图服务部、客户服务和体验部等部门,致力于用科技提升美团数亿消费者、数百万商家、骑手、司机和团长的服务体验。美团平台拥有高并发、多业务的复杂场景,为技术深度优化提供了最佳实践可能。这里有简单、讲逻辑、有爱的团队,更是一块理想的实战场地,舞台广阔,欢迎你来尽情施展。 岗位职责 1、负责端到端开发新的 AI 功能,在整个 ML stack 中身兼数职。 2、负责训练新的模型,在效果、规模和推理速度方面迭代到先进的技术水平。 3、设计能够评估模型不同角度的评估方案。 岗位基本需求 1、5+ 年使用深度学习框架(如 Pytorch、Tensorflow、Jax)的经验。 2、Python 能力优秀 具备以下者优先 之一即可 1、有训练过 generative models 的经验。 2、在设计、训练、评估和部署机器学习模型(尤其是LLM)方面有深刻的理解。 3、具有使用 CUDA 或 Triton 编写 GPU 内核的经验。 4、有使用现代类型化语言(如Golang)编写高性能服务的经验。 5、具备数学或者物理背景 岗位亮点 1、获得在业内最前沿的大模型认知和技术积累,包括且不限于对 Scaling law、MoE、RLHF 、Long context 、CharacterAI 等技术方向的全新理解。 2、丰富的数据和GPU资源。
  • 23k-35k 经验3-5年 / 硕士
    软件服务|咨询 / 上市公司 / 2000人以上
    一、公司简介 彩讯股份(创业板股票代码:300634)是一家软件互联网上市公司,是协同办公、 智慧渠道、云和大数据领域的龙头企业。拥有五地研发中心和遍布全国的运营网络,员工超过 3000 人。 公司坚持“以大场景运营效果为导向,全面数字化、智能化”的发展战略,持续加大在人工智能等领域的投入,将成为中国领先的智能数字化企业。 二、项目介绍: AI信创中心介绍: 彩讯股份“AI信创中心”是公司为抢占人工智能技术先机而成立的核心研发机构,是直接向CEO汇报的一级部门。中心汇集公司在人工智能、机器学习、知识图谱、自然语言处理等方面的人才,致力于将人工智能技术应用于公司各业务领域,实现产品、服务的智能化升级。 中心遵循“技术引领,应用驱动,市场导向”的发展策略,通过技术研究来挖掘人工智能的应用潜力,并在公司主营业务中进行示范与落地。 中心重点开展的技术和应用研究包括: 1)基于Transformer与BERT的对话系统与推荐系统。运用预训练语言模型与迁移学习技术,快速实现对话与推荐能力。 2)基于RL的智能决策与智能优化。研发强化学习技术在复杂决策环境中的应用,实现自动化智能决策。 3) 基于CVAE与StyleGAN等技术的智能创意与个性化推荐。生成图像、音乐、文本等创意素材,为个性化推荐提供丰富素材。 4)基于GAN与变分自编码器的客户画像与精准营销。利用生成对抗网络等算法,构建真实全面的数据与客户画像。 中心的研发重点在于企业级AI中间件与行业应用的研发,而非特定的机器学习模型。 中心的职责还包括: 1) 与高校、行业合作伙伴共建AI创新联合实验室,拓展产学研合作。 2) 发展与人工智能产业链上下游的合作伙伴关系,拓展公司的产业影响力。 3) 引领全公司各业务部门的产品与业务智能化转型升级。 4) 人工智能核心技术与产品的研发,不断提高公司的AI能力与实力。 中心将持续投入人工智能前沿技术与产品创新,以人工智能驱动公司各业务向智能化、个性化转型,实现产品服务的差异化和融合创新,为客户提供增强的体验与价值。中心必将成为公司实现产业升级与转型的核心动力之 三、岗位介绍: 【岗位职责】: 1、开源LLM的能力接入与部署; 2、负责LLM训练,模型微调; 3、SFT、RM、PPO等算法研究与优化; 4、负责前沿技术探索和落地。 【岗位要求】: 1.人工智能、计算机、数学/统计学等相关专业硕士及以上学历; 2.熟悉AI领域的前沿研究,具有丰富的研究经验,具备百亿级以上LLM 训练经验优先; 3.了解并行计算、CUDA、网络通信、系统优化、集群硬件架构等 HPC 相关的知识; 4.具有Prompt设计与微调经验优先; 5.熟悉SFT、RM、PPO原理,有实际实践经验者优先; 6.熟悉主流深度学习工具Pytorch,TensorFlow等; 7.具备良好的编程能力,熟练掌握 Python,数据结构和算法设计,熟悉 Linux / Unix 系统和 Shell 编程,熟练使用 Git; 8.在AI开源社区有贡献者优先; 9.在AI领域的核心期刊发表过论文优先; 10.有 TVM、TensorRT 等推理平台优化经验者优先; 11.了解并行推理技术的优先。 四、薪酬福利与职业发展: 我们提供竞争力的薪资待遇和福利待遇,包括期权激励、五险一金、带薪年假、节假日福利、健康体检、培训及晋升机会等。 同时,我们还为员工提供广阔的职业发展空间,鼓励员工在工作中不断成长和进步。 我们的团队充满活力、激情和创新精神,致力于打造一个开放包容、信任互助的工作环境,并定期举行各种团队建设活动,增强彼此之间的沟通和理解。 期待您的加入,一起探索未来无限可能!想更多了解彩讯股份,欢迎进入:https://www.richinfo.cn
  • 工具 / 上市公司 / 2000人以上
    岗位职责 -开发测试工具和自动化测试脚本,提高测试效率和准确性 -进行系统测试和分析,确保软件系统的质量和稳定性 -参与测试需求分析,制定测试计划和测试用例,并组织实施 -跟踪测试结果,及时报告问题,并协调修复 -提供技术支持和培训,帮助团队成员提高测试技能 -探索和落地前沿测试技术 任职资格 -本科及以上学历,计算机相关专业 -熟悉Python、C++等至少一种编程语言 -熟悉C++系统的质效保障体系,并有一定的相关系统的质效保障工作经验 -对模型技术方向和相关质效保障方法有一定了解,能够主动挖掘业务痛点问题,并通过技术能力解决 -有良好的沟通和团队写作能力,有较好的用户体验意识 -具备快速学习和自我优化能力,富有创新精神
  • 30k-60k·15薪 经验1-3年 / 本科
    科技金融 / 上市公司 / 2000人以上
    1.基于公司海量的保险销售对话数据,负责探索chatgpt相关算法研究; 2 负责公司在保险领域智能对话算法开发; 3. 跟踪与探索NLP业界前沿技术,具有快速复现及落地的能力。 职位要求 1. 本科及以上学历,计算机、人工智能,自动化等相关专业,985-211优先,2年以上工作经验; 2. 熟悉机器学习/深度学习/自然语言处理/计算机视觉常用算法原理; 3.了解tansformer,mask_attention机制,seq2seq相关模型,gpt,T5,unilm,beam_search解码算法 4. 熟悉Linux平台,熟悉Python语言及至少一种深度学习框架(如Tensorflow/Pytorch等,数据处理工具pandas,numpy,awk,sed等。
  • 金融 / 不需要融资 / 500-2000人
    岗位职责: 1、负责行内数据类系统的数据模型和指标等整体设计和管理工作,确保行内数据模型、数据指标的持续性管理。 2、完成金融数据仓库模型需求分析及设计工作。 3、完成金融数据仓库模型开发工作。 4、指导行内员工及供应商开展模型设计及开发工作。 5、完成领导交付的其他工作。 任职要求: 1、35周岁以下,计算机或金融相关专业。 2、具有3年以上金融数据模型分析设计及开发工作经验。 3、具有良好的沟通能力,能独立分析和解决问题,强烈的责任心和良好的团队合作精神。 4、数据Erwin等主流数据建模工具。 5、掌握数据范式建模和维度建模知识理论,并具有相关实际建模经验。 6、熟悉零售指标集市指标、对公指标等指标集市建设工作。 7、熟悉银行零售业务和对公业务。 8、具备大型银行相关工作经验者优先考虑。
  • 25k-50k 经验1-3年 / 硕士
    消费生活 / 上市公司 / 2000人以上
    美团平台汇聚美食、外卖、酒店旅游、电影、打车、共享单车、休闲玩乐、美容美发等200多个品类和900万活跃商家,是具有全国影响力的零售科技平台。 我们团队不仅负责美团App的用户增长、大前端技术基础设施建设、公司语音和智能交互技术及产品研发,还承担了多条业务线的产品设计及品牌营销职责,同时整合地图服务部、客户服务和体验部等部门,致力于用科技提升美团数亿消费者、数百万商家、骑手、司机和团长的服务体验。美团平台拥有高并发、多业务的复杂场景,为技术深度优化提供了最佳实践可能。这里有简单、讲逻辑、有爱的团队,更是一块理想的实战场地,舞台广阔,欢迎你来尽情施展。 岗位职责 1、参与端到端开发新的 AI 功能,在整个 ML stack 中身兼数职。 2、训练新的模型,在效果、规模和推理速度方面迭代到先进的技术水平。 3、设计能够评估模型不同角度的评估方案。 岗位基本需求 1、3+ 年使用深度学习框架(如 Pytorch、Tensorflow、Jax)的经验。 2、Python 能力优秀 具备以下者优先 之一即可 1、有训练过 generative models 的经验。 2、在设计、训练、评估和部署机器学习模型(尤其是LLM)方面有深刻的理解。 3、具有使用 CUDA 或 Triton 编写 GPU 内核的经验。 4、有使用现代类型化语言(如Golang)编写高性能服务的经验。 5、具备数学或者物理背景。 岗位亮点 1、获得在业内最前沿的大模型认知和技术积累,包括且不限于对 Scaling law、MoE、RLHF 、Long context 、CharacterAI 等技术方向的全新理解。 2、丰富的数据和GPU资源。
  • 电商平台 / C轮 / 2000人以上
    岗位职责: 1. 参与千亿级参数的深度学习分布式训练系统开发,支持离线训练和在线学习。 2. 参与推荐/搜索/广告等大规模稀疏场景的批训练、流式训练的性能优化。 3. 参与训练框架层面的模型效果优化。 4. 参与业界新算法模型和特性的预研和实现。 任职要求: 1. 计算机、数学或相关专业本科及以上学历, 3年及以上工作经验。 2. 熟悉Python/C/C++语言编程,对数据结构和算法设计有较为深刻的理解;有良好的编程习惯。 3. 熟悉网络编程、多线程编程技术,有大规模系统后台服务设计与开发经验者优先。 4. 了解工业界的深度神经网络;了解常用的深度学习算法优化技术;了解分布式训练特性;了解推荐系统。 5. 对深度学习框架TensorFlow、Pytorch等,以及Parameter Server其中一个或多个有开发或使用经验者优先。 6. 有Cuda编程经验者,有Tensorflow/Pytorch算子开发经验者优先。
  • 工具 / 上市公司 / 2000人以上
    工作职责: -负责百度AI开发平台和大模型平台上的模型开发、效果调优,使平台上的模型算法保持领先 -负责平台客户的场景建模任务,将模型算法落地到客户的业务场景中 -负责LLM、深度学习、机器学习等方向相关问题研究,跟进前沿技术动态 -负责分布式深度学习平台以及深度学习框架加速等建设 任职资格: -本科及以上学历,计算机相关专业优先,良好的沟通与表达和团队协作能力 -熟悉至少一种深度学习框架(PaddlePaddle、PyTorch、TensorFlow、Caffe等) -熟练使用Linux系统,熟练使用c++、python等语言,精通常用算法和数据结构,对常见的机器学习、深度学习算法有较强的实践能力 -熟悉LLM相关技术,如transformer, prompt tuning, RLHF, langchain等,对相关技术落地有自己的理解 -了解常见的和大模型的分布式训练方法,如parameter server、ring all reduce等,再如混合精度训练、ZeRO、梯度压缩等加速方式
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