• 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、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。
  • 25k-40k·14薪 经验3-5年 / 本科
    软件服务|咨询 / B轮 / 150-500人
    if (your_passions.includes(‘data’)) { switch(your_stacks) { case ‘Python’: case ‘Spark’: case ‘Natural Language Processing’: console.log(‘Join AfterShip’); break; } } 岗位职责 1、负责海外物流相关数据的挖掘; 2、负责海外物流时效预测(Estimated Delivery Date) 相关的算法研发; 3、及时跟踪业界 AIGC 的研究进展,包括但不限于大语言模型、AI Agent 框架、语义理解和检索、多模态理解等技术,探索 AI Agent 方向的算法应用落地和系统研发工作。 岗位要求 1、本科及以上学历,4 年或以上算法工作经验,数学、 统计学、计算机、数据挖掘、机器学习等相关专业优先; 2、具备扎实的机器学习/深度学习和自然语言处理的基础理论能力,熟悉 Transformer、BERT 等常用算法,了解大语言模型和 AI Agent 相关的理论基础和常见框架; 3、熟练掌握 Python/ Scala/Java 等至少一种编程语言,熟悉 Hadoop、Spark 等实时和离线数据处理工具,熟练掌握 Tensorflow/Pytorch 等至少一种深度学习框架; 4、有丰富的算法落地经验,具有较强的 AI 应用整体方案设计能力; 5、具备较好的数据敏锐度,具有缜密的逻辑思维能力、业务洞察能力、沟通表达和抗压能力。 加分项 1、有英语听说能力,以及海外电商、物流、SaaS 服务工作经验优先; 2、具备开发能力,有使用 Docker、Kubernetes、AWS 或 GCP 云计算经验; 3、有写 Blog 的习惯,活跃技术社区,参与开源项目等; 4、有代码洁癖,对代码精益求精,对技术有极客热情。 为什么加入我们 1、朝阳行业:国际电商 SaaS 服务赛道,国际一线投资机构加持; 2、稳健发展:团队稳健扩张,业务规模及营收每年持续稳健增长; 3、多元文化:团队来自全球 20 多个不同城市,国际化视角、扁平化管理; 4、极客氛围:拥抱开源技术,实践敏捷开发,崇尚通过工具和自动化来解决问题; 5、特色福利:学习基金、 一对一帮带、内部商城、提供 MacBook 及可升降办公桌。
  • 内容资讯,短视频 / D轮及以上 / 2000人以上
    职位职责: 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。 课题介绍:大规模推荐系统正在越来越多的应用到短视频、文本社区、图像等产品上,模态信息在推荐系统中的作用也越来越大。 字节实践中发现模态信息能够很好的作为泛化特征支持推荐等业务场景,端到端的超大规模多模态推荐系统的研究具有非常大的想象空间。 期望在算法和工程CoDesign基础上,对多模态Cotrain、7B/13B大规模参数模型、更长序列端到端等方向进一步进行探索。 工程上研究方向包括多模态样本的表征、基于 pytorch 框架的高性能多模态推理引擎、高性能多模态训练框架的构建、异构硬件在多模态推荐系统上的应用;算法上的研究方向包括设计合理的推荐广告和多模态Cotrain结构、Sparse MOE、Memory Network、混合精度等。 1、负责机器学习系统架构的设计开发,以及系统性能调优; 2、负责解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关; 3、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作,包括:资源调度、任务编排、模型训练、模型推理、模型管理、数据集管理、工作流编排、ML for System等; 4、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入,比如:最新硬件架构、异构计算系统、GPU优化技术的引入落地; 5、研究基于机器学习方法,实现对集群/服务资源使用情况的分析和优化。 职位要求: 1、2026届及之后毕业,博士在读,计算机、软件工程等相关专业优先; 2、熟练掌握Linux环境下的C/C++/Go/Python/Java等1至2种以上语言; 3、掌握分布式系统原理,参与过大规模分布式系统的设计、开发和维护; 4、有优秀的逻辑分析能力,能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分,良好的团队合作精神; 5、有强烈的工作责任心,较好的学习能力、沟通能力和自驱力; 6、有良好的工作文档习惯,及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。 加分项: 1、熟悉Kubernetes架构,有丰富的云原生系统开发经验; 2、熟悉至少一种主流的机器学习框架(TensorFlow/PyTorch/MXNet); 3、熟悉Django、Flask等相关技术,有其后端开发经验; 4、有以下某一方向领域的经验:AI Infrastructure,HW/SW Co-Design,High Performance Computing,ML Hardware Architecture(GPU,Accelerators,Networking),Machine Learning Frameworks,ML for System,Distributed Storage; 5、有大规模云计算平台或私有云产品架构开发经验。
  • 10k-20k 经验1-3年 / 本科
    数据服务 / 上市公司 / 2000人以上
    【岗位描述】 1. 利用深度学习和机器学习算法,针对电信业经营、管理场景,进行机器学习、AI因果推理以及模型可解释的模型开发优化; 2、建设联通用户数据分析体系,并对用户行为、产品数据进行统计分析、预测,为企业经营分析提供有效策略和建议; 3. 利用NLP以及机器学习技术,针对意图识别、人机对话、特征提取、机器学习等场景,在企业经营管理页面上实现智能问答、智能预测; 4. 跟踪业界前沿技术的发展,探索深度学习等前沿技术在企业智能场景下的应用前景,包括不限制于大模型的微调等。 【岗位要求】 1. 数学类、统计学、计算机科学或相关专业的本科及以上学历,2年以上机器学习或数据分析工作经验; 2. 扎实的数据结构和编程基础,至少精通一种编程语言,如Python,Java,SCALA等; 3. 熟悉深度学习(如DNN、CNN、RNN、LSTM、Bert等)以及常见机器学习算法(LR、SVM、xgboost、贝叶斯等)的原理与算法,并有相关算法的实践经验; 4. 熟悉TensorFlow、Pytorch、nltk其中一种深度学习框架; 5. 良好的英语阅读能力,有强烈求知欲,关注业界前沿技术和人工智能相关的学术研究动态; 6. 加分项: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。
  • 10k-20k 经验3-5年 / 本科
    企业服务 / 未融资 / 50-150人
    岗位职责: 1 完成AI人工智能方向相关培训课程的研发和教学任务; 2 完成高校合作实训方案的撰写; 3 积极参与公司内部培训,保持技术先进性; 4 参与专业教材开发。   任职资格: (1) 扎实的数学基础和逻辑思维能力,人工智能/统计学/大数据/计算机/数学等相关专业优先; (2) 熟悉PYTHON和JAVA开发,熟悉Linux操作系统,2年以上人工智能开发工作经验; (3) 熟悉深度学习开源平台,如TensorFlow、Torch、Caffe、MxNet等,并且至少具有一个平台上的项目开发经验; (4) 对统计机器学习、自然语言处理、知识图谱、计算机视觉、语音识别及合成等至少一个领域有较为深入的研究; (5) 有一定的团队管理能力,需具备良好的思维能力,自学能力,创新能力,团队协作能力以及较强的责任心;
  • 15k-30k 经验3-5年 / 本科
    消费生活 / 未融资 / 50-150人
    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。
  • 15k-30k 经验3-5年 / 本科
    数据服务、人工智能 / 未融资 / 150-500人
    职责描述: 1、承担大数据分析与机器学习融合方案的软件设计、模型选型与代码开发 2、参与AI框架的研究和搭建,完成相关算法的验证与开发工作 专业技能: 1、计算机、应用数学、人工智能、统计学等相关专业,本科及以上学历 2、熟悉Python、C/C++等开发语言,熟悉主流机器学习算法 3、具备AI相关的知识,熟悉机器学习和深度学习的相关内容,具备开源工具的使用和集成经验;
  • 20k-35k 经验1-3年 / 硕士
    移动互联网,医疗丨健康 / 不需要融资 / 500-2000人
    主要职责: 1、负责对传感器算法的研发、维护和迭代优化(PPG、ECG、红灯、红外、九轴传感器、GNSS等) 2、负责运动、健康类算法的研发、维护和迭代优化 3、负责数据建模,算法设计、实现和维护,问题分析处理 4、负责算法文档的编写、专利申请、技术交流及培训 5、持续跟进可穿戴设备领域的算法趋势 任职要求: 1、教育背景: 硕士及以上学历,计算机、通信、数学、统计、自动化电子相关专业 2、工作经验: 2年及以上相关工作经验,或优秀的应届毕业生 3、相关能力 1))有扎实的编程基础,调试能力和架构设计能力 2)有一定的C语言基础;熟悉Python和MATLAB;数学知识扎实,具有一定数字信号处理基础;了解常用的机器学习和深度学习方案的原理; 3)逻辑思路清晰,工作认真负责,有进取心、钻研精神,善于思考,较强的分析和解决问题能力;团队协作精神;有较强的自驱力;
  • 20k-40k·14薪 经验1-3年 / 硕士
    移动互联网,文娱丨内容 / B轮 / 50-150人
    岗位职责 1. 负责开发基于机器学习、深度学习的高性能图像与视频处理算法,以应用于智能视频分析,目标对象检测分类,人脸识别,图像描述,文字检测与识别等。 2、根据项目要求,提出、验证并实现算法模型; 3、负责根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发,解决项目开发过程中的技术问题; 4、独立负责技术开发方案的设计、应用与实现(包括机器学习、深度学习的图像处理算法)。 任职要求 1、计算机、电子信息类、自动化、应用数学等相关专业,国家**重点院校或国外知名院校硕士以上学历,具备深度学习工作经验。 2、对CNN等方法有深入理解和研究,对计算机视觉相关的机器学习、深度学习有完整的认识与理解。 3、理解并具备手动复现经典神经网络或目标检测框架的能力;具备复现其他深度学习模型的能力,熟练掌握深度学习模型训练。 4、熟悉以下之一:人脸识别、目标检测、图像分类、文字检测与识别等模型,能独立承担模型设计和实现。 5、熟悉深度学习、计算机视觉开源框架,如TensorFlow、PyTorch、OpenCV等,至少在一种深度学习框架下进行大规模数据训练经验,具有落地项目经验。 6、精通Python等脚本语言与工具,熟悉Shell、C/C++编程,具有良好的代码风格。 7、具备较好的心理素质和工作承压能力,富有想象力和学习能力,具有较强的沟通和团队合作精神,对技术富有钻研精神,认真、踏实、责任心强。 8、加分项:发表知名刊物/会议文章。
  • 3k-4k 经验不限 / 博士
    信息安全 / B轮 / 50-150人
    岗位要求: 1,熟悉主流编程语言:C/C++,Java,Python等 2,熟悉机器学习基础算法,熟悉大模型原理 3,熟练阅读英文文献 岗位职责: 1,阅读论文,进行总结并复现 2,改造开源安全算法,实现算法原型 3,定期总结漏洞挖掘人工智能方法最新学术进展 4,可以大部分时间段远程实习,每周去公司1~2天现场沟通交流
  • 15k-30k·13薪 经验3-5年 / 本科
    人工智能服务,数据服务|咨询 / A轮 / 150-500人
    岗位职责: 1、负责NLP LLM训练,Prompt微调,强化学习等算法研究与优化 2、负责LLM模型ICL能力的扩展,优化与提升 3、探索LLM大模型的CoT思维链能力 4、负责Prompt/CoT核心数据的构建与相关技术的探索,完成模型实验和训练策略优化 任职要求: 1、具有自然语言处理、计算机、模式识别等相关专业硕士及以上学历; 2、熟悉自然语言处理领域的前沿研究,具有丰富的研究经验,具备百亿级以上LLM 训练经验优先; 3、具有Megatron、deepspeed调试训练10B以上模型经验优先; 4、具有Prompt设计与微调经验优先 5、熟练使用Python, 熟悉主流深度学习工具Pytorch,TensorFlow等 6、具有良好的团队合作精神,能承受一定的工作压力; 7、具有高度的创新精神和科学研究能力,能够不断推动领域的发展。
  • 20k-40k 经验1-3年 / 本科
    数据服务|咨询,IT技术服务|咨询 / B轮 / 150-500人
    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。
  • 50k-80k·18薪 经验不限 / 硕士
    金融 / 不需要融资 / 15-50人
    【岗位职责】 1、熟练利用各类机器学习方法对金融数据建模,发掘数据的内在规律; 2、能够紧跟领域前沿,探索各种新的机器学习算法应用在金融领域的应用。 【任职要求】 1、毕业于国内外一流名校,计算机、统计、数学、物理等相关专业; 2、熟悉机器学习算法的基本原理。在相关领域有一定的建模经验,能够持续对模型进行优化; 3、具有良好的编程能力,能够熟练使用C++/ python,能够基于pytorch/ tensorflow等框架开发模型。 应届生加分项 1、在AI领域的顶会发表相关论文,包括但不限于ICML, COLT, NeurIPS, IJCAI等; 2、在各类学科竞赛中获奖; 3、在Kaggle等比赛中获得优秀成绩。 职位信息
  • 25k-45k 经验3-5年 / 本科
    科技金融 / A轮 / 50-150人
    职位描述: 1、负责进行机器学习平台的设计、研发和维护工作; 2、负责机器学习算法开发,实现高效率高可用、支持分布式的机器学习算法; 3、参与模型训练,模型服务,样本管理,资源调度等机器学习相关问题的开发; 4、对新技术和方案进行调研、评估和引进,用技术提升业务效率; 5、追踪业绩前沿技术,结合产品需求进行创新,拓展模型应用场景; 6、与业务部门协作分析和挖掘业务优化机会点,提出优化建议,促进业务持续优化和取得收益。 岗位要求: 1、3年及以上工作经验,熟悉大数据平台生态圈,有大数据平台搭建经验者优先; 2、编程能力优秀,熟练掌握C/C++/Java/Python,可以胜任快速原型实现与开发; 3、对前沿、有价值的研究领域保持敏感,有能力判断或选定探索的方向; 4、强烈的目标驱动,对技术与研究有热情,愿意挑战新的算法和新的领域; 5、熟悉了解深度学习框架/分布式训练(tensorflow/pytorch)优先。
  • 20k-35k 经验1-3年 / 本科
    区块链,人工智能 / A轮 / 15-50人
    机器学习算法工程师-岗位职责:1、 基于海量数据和真实客户需求,对客户业务问题进行准确定义、数据分析、方案制定及实施;2、 参与相关机器学习、深度学习、强化学习或运筹优化模型的研发、设计和部署等工作,配合工程团队产出企业级的算法产品。任职要求:1、本科以上学历,计算机、数学、统计学等相关专业 2、熟练掌握java/python/C/C++等编程语言中至少一种,熟悉各种数据库及sql使用;3、熟练掌握常见的机器算法模型及原理,如线性回归、逻辑回归、Boosting、Bagging、SVM、Clustering、PCA,GBDT、XGBoost等 4、具备一定的深度学习理论基础,熟练使用至少一种深度学习框架(Caffe,Keras,pyTorch,Tensorflow),喜欢研究前沿技术;5、熟悉金融行业、互联网行业或有相关工作经验者优先。