工作职责 1、负责微粒贷等线上金融信贷产品全流程风险模型开发。基于互联网、金融行业相关数据，通过聚集性发现、回归分析、集成学习、复杂网络、深度学习等算法技术，挖掘群体行为特征及信用风险评估； 2、擅长高维度、非结构化、网络结构等复杂数据的挖掘和建模，能够基于互联网大数据，挖掘客户360度特征，对客户身份识别、社区发现设计有效算法，将成果应用在信用评价、欺诈侦测、异常行为识别等场景； 3、负责数据挖掘前沿技术的探索和调研，通过实验、创新等方式引入到风控模型建设中，改进创新方法以解决非常规化问题。 任职要求 1、计算机（机器学习、人工智能等方向）、数学、统计或相关专业硕士及以上学历； 2、数据数据挖掘、概率统计、机器学习、自然语言处理、模式识别或信息检索等专业领域知识，并对其中擅长领域理解透彻； 3、三年以上机器学习和算法实施相关工作经验，具有较强的数据理解能力、数据分析能力、业务感知能力，熟悉社会网络分析方法，有推荐系统、社团发现、大规模数据挖掘项目实施经验优先； 4、熟练使用Python/SAS/R等数据挖掘工具，有数据可视化经验者及开源数据挖掘工具实战经验者优先； 5、熟悉Hadoop/Spark/Storm/Hive等至少一种分布式计算技术，具有海量数据处理经验； 6、积极创新、有开拓精神、乐于面对挑战、有较强的执行能力，具有高度的责任心和良好的团队合作精神。

工作职责 1、负责在多业务场景下完成对话机器人、搜/广/推等平台策略规划和产品设计工作； 2、推动对话机器人策略在多个业务的应用和落地，跨业务团队协作，配合业务方策略接入、上线和迭代，提升中台在业务中的影响力。 岗位要求 1、本科及以上学历，2年以上策略制定、智能对话等策略产品工作经验； 2、善于深度思考问题，具备优秀的逻辑思维及分析能力，能快速学习、全面系统性思考； 3、较强的分析、沟通能力与数据挖掘能力，擅长从评估数据中发现有价值的产品改善建议，并能推动落地； 4、熟悉画像标签平台、投放平台、机器学习平台或算法平台等产品优先。

岗位描述： 1、负责支持各业务场景的业务安全及生态安全算法能力建设，为治理指标和结果负责； 2、熟悉黑产运作模式和各类欺诈/作弊手段，能够通过数据分析挖掘异常发布及行为特征，引导并辅助算法工程师构建用户风险模型引擎； 3、能够制定风控算法模型的改进和优化方向，设计相关策略评估体系和方法； 4、协调各方资源，与多个团队协作推进业务的落地，并不断优化合作流程； 5、建立风控内外部门的长效合作与沟通机制，推动风控效果的触达与反馈； 岗位要求： 1、本科及以上学历，5年及以上互联网AI产品工作经验，理工科专业； 2、计算机/信息安全/统计学/数学及相关专业优先，有技术背景优先； 3、具有较强的数据分析能力和逻辑判断能力，目标导向； 4、拥有强烈的责任心和团队合作精神，出色的学习能力，擅长建立合理指标和评估体系；

工作职责： 1、负责算法相关产品建设，根据应用场景和业务输入，完成需求分析、产品规划、功能和原型设计； 2、深入了解业务流程、方向和痛点，结合算法团队能力与积累，发现新的有价值的算法需求、推动算法在业务场景的合理应用，推动算法模型产品化； 3、与算法开发团队和业务团队沟通，建立可快速迭代的算法效果指标和体现业务价值的交付指标，把控指标评测过程，辅助分析和拆解算法问题，促进算法能力的快速迭代和升级，达到业务智能化体验。 任职资格： 1、对大数据的基本原理和工具有一定了解，熟悉基本的数据分析方法，了解常用的NLP、CV、机器学习算法应用场景和基本原理； 2、对数据敏感，能独立结合产品和算法进行数据分析； 3、有责任心，目标导向，能承受一定的程度的压力； 4、优秀的沟通协作和项目管理能力，能够在复杂的环境下灵活调整策略，推进项目顺利进行； 5、熟悉营销或供应链领域业务优先。

职位描述: 1、广告投放算法、策略、机制的研究和开发工作； 2、广告主端分析、优化、投放控制、流量预估系统的研发； 3、CXR预估算法及系统的研发； 4、视频广告的模式、机制的探索； 5、广告反作弊系统及策略研发。 任职要求: 1、熟练掌握linux下面向对象编程； 2、熟悉Java or C++， 熟悉机器学习、数据挖掘知识； 3、对数据敏感，有较强数据分析和解决问题能力； 4、有创业者基因：你渴望一个能够共同成长的团队，而不是找一份养家糊口的工作； 5、有开发高品质产品、编写高质量代码的自我要求 。 加分项： 1、理解广告算法&业务&技术架构，具备一年以上搜索广告或展示广告相关经验； 2、对技术有热情，动手能力强，参加过各类竞赛并取得较好成绩； 3、有高并发情况下的系统设计及实践经验。

岗位职责： 1、个性化推荐技术研究：包括推荐引擎架构研究、内容召回技术研究、效果预估技术研究等，从泛社交泛娱乐的业务需求出发，积极探索前沿机器学习技术并结合产品业务落地，持续优化面向多场景的个性化推荐系统的效果； 2、用户理解技术研究：基于异构异质数据的用户画像研究，涉及行为类数据、文本类数据、图像类数据等，对公司核心业务和创新业务起到支撑作用； 3、内容理解技术研究：以自然语言理解技术、图像处理技术研究为主，涉及目标导向的Embedding 技术、面向业务的内容分类研究、图像文本交叉领域研究等，不断提高公司基础研究领域的技术深度。 岗位要求： 1、**本科计算机相关专业； 2、熟悉以下至少一个领域的主流算法并有实践经验：机器学习、自然语言理解、计算机视觉、数据挖掘； 3、熟练掌握以下至少一门编程语言：C/C++/Java/Python，熟悉 Linux 开发环境，可以胜任算法的实现与开发； 4、熟悉 Hadoop、Spark 等批处理引擎技术，有在分布式集群进行海量数据处理的开发经验； 5、对技术与研究有热情，愿意挑战新的算法和新的领域，对前沿研究领域保持敏感； 6、具有优秀的逻辑思维能力、良好的沟通能力和团队合作精神。

职位职责： 1、负责字节跳动财经反作弊的通用算法建设，为支付、电商、消金的营销等反作弊场景提供支持； 2、支持风险数据梳理和通用特征建设； 3、对多类风险问题进行算法调研和新算法开发，形成算法库，为算法平台提供支持； 4、建设自动对抗系统，为多产品线提供通用解决方案； 5、利用海量电商内容，结合机器学习、深度学习等算法，优化电商社区生态各个指标。 职位要求： 1、2年以上算法研发经历，计算机相关专业本科及以上学历，算法基础扎实； 2、熟悉Scala/Python/Go，具备优秀的编码能力，至少熟悉一种常见的机器学习/深度学习平台； 3、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、自然语言处理、分布式计算等相关技术，并具备1年以上相关工作经验； 4、有图计算、知识图谱相关经验优先； 5、有大规模数据挖掘经验者优先；在互联网广告技术、NLP、图像识别、反欺诈&风控、反作弊等方面有工作经验者优先。

职位职责： 1、结合信贷风控模式和信贷流程，开发并优化互联网信贷风控的反欺诈、信用评分、用户画像等模型 2、搭建各业务环节的机器学习模型，并负责模型部署应用、维护、监控和升级迭代； 3、推动自有数据、三方数据的特征挖掘，并对数据挖掘结果进行评估和校验； 4、负责建模流程优化，提升模型开发和部署效率，降低模型维护成本； 5、研究前沿机器学习算法在领域的实践和应用； 6、跟进配合产品和策略同学的数据模型辅助和名单生成规则等工作； 7、根据规则配置决策引擎，灵活响应业务的调整需求。 职位要求： 1、数学或计算机专业本科及以上学历，扎实的计算机算法基础；熟悉机器学习基本理论； 2、熟练掌握Python/Java等建模语言，熟练使用SQL/Hive/SAS/Spark等数据统计工具； 3、精通LR，DT，SVM等常用统计学习方法，熟悉GBDT、LSTM等机器学习算法，良好的编码习惯和工程优化能力； 4、2年以上互联网公司的数据挖掘或机器学习的工作经历； 5、Hadoop分布式模型搭建或者维护经验，自然语言处理、关系网络、强化学习、深度学习经验，大型互金、银行数据智能工作经验优先。

【工作职责】 1、承担平台智能边缘控制软件、光性能、光调测等核心模块及子系统的软件需求分析、设计及开发； 2、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； 3、参与AI算法研究、AI软件技术研究及技术规划，及新技术原型验证，负责AI新技术能力传递 【任职要求】 业务技能要求： 1、具有软件开发1年以上经验，熟悉Python、C++至少一种编程语言，熟悉Linux，具备扎实的编程基础和良好的编程习惯； 2、熟悉常用数据处理和数据分析方法，有一定的统计学基础，熟练使用pandas、numpy等进行数据处理，具备大数据处理相关经验； 3、熟练使用sklearn、tensorflow/keras/caffee等进行机器学习或者深度学习算法处理优先。 专业知识要求： 1、***本科及以上学历；计算机科学技术、自动化控制、模式识别、图像处理、应用数学和统计学等相关专业； 2、熟悉常用分类和回归算法：线性回归、svm、决策树、k-means、kNN等算法原理； 3、熟练使用python语言，可以使用sklearn、tensorflow/keras/caffee等进行机器学习或者深度学习算法处理。

工作职责 1. 负责研究适用于医疗应用场景的统计和机器学习算法（如图神经网络、多模态数据融合、时序分析等），提高AI在疾病预测、保险理赔、医保控费、健康服务推荐等方面的能力； 2. 参与医疗AI产品的研发，与产品团队、开发团队合作完成创新技术向应用成果的转化； 3. 参与和外部研究机构的学术合作，共同研发创新AI算法； 4. 基于上述工作发表AI领域**论文，申请发明专利。 任职要求 1. 计算机、统计学、数学、自动化、生物信息学等相关专业硕士或以上学历； 2. 对人工智能和机器学习算法有浓厚的兴趣和深入的研究经验； 3. 具有丰富的算法设计与编程开发经验，熟练掌握Python或R编程； 4. 具有良好的沟通能力与多学科团队协作能力； 5. 在人工智能领域**期刊、会议上发表过学术论文者优先； 6. 在医疗人工智能领域有相关研究经验者优先； 7. 对商业保险、社会医保（如临床路径、DRGs）体系有相关经验者优先。

工作职责 1.搭建、维护团队亿级中英文文本检索的召回框架 2.分析用户行为、构建标签体系与用户画像，升级个性化搜索体验 3.维护、优化团队全量业务数据流程 4.基于知识图谱和自然语言处理技术，主导搭建医学文献搜索算法平台 5.与开发工程团队一起，落地文献搜索应用系统 任职要求 1.计算机相关专业硕士，扎实的数据结构和算法功底 2.深厚的编码功底，熟悉Linux开发环境，熟练掌握Python/Java/C++语言 3.对搜索引擎体系架构与算法有较深入的了解，熟悉分词、召回、全文检索等相关技术 4.对业界成熟的搜索算法有深入理解与落地经验，如DNN、DSSM、EGES等，对前沿的基于图神经网络的搜索召回算法有一定了解 5.对基于Lucene的底层搜索召回排序机制有所了解，具备一定的组件定制化能力 6.熟练掌握深度学习框架，如Tensorflow/Pytorch/Keras 7.对Spark等大数据平台有一定了解，熟练掌握Docker等容器化工具 8.良好的英文读写能力，可撰写领域相关论文，顶会发表过论文者优先 9.对于医疗应用场景有一定的了解 10.乐观积极，有良好的自驱力，良好的沟通和团队融合能力

工作职责 1. 本科以上学历，5年以上相关工作经验。 2. 具备扎实的算法基础理论，精通主流的机器学习算法（如SVM、随机森林）、深度学习框架（如PyTorch、Transformers）等。 3. 具备良好的算法工程能力，熟练掌握Python或C++等至少一种开发语言；熟悉主流的数据平台，能熟练处理和分析大规模数据。 4. 自驱力和责任心强，积极主动，较强的沟通表达能力，能够与非技术团队成员有效沟通。 5. 熟悉保险、医学相关领域经验优先。 任职要求 "1. 理解保险业务+医疗健康领域的智能应用需求，设计并应用各类数据科学和AI应用技术方案，提升业务效能。 2. 负责具体的算法设计与开发，利用算法处理和分析保险业务流程和医疗健康数据，实现工程化落地。 3. 追踪前沿的AI应用技术，结合公司业务场景，探索并推动数智化场景落地。

岗位职责： 1、负责视频/直播内容理解，多标签等相关算法的研发和落地； 2、负责乐我无限短视频、直播、商业化等场景的多模态内容理解工作，应用计算机视觉、NLP等技术，提升短视频、直播及商业化的推荐、搜索的效果和体验； 3、负责视频相关的语义理解、标签识别等工作，基于视频内容和用户行为构建embedding特征，持续优化并时刻保持技术先进性，将业界SOTA模型落地并改进以获取业务线上收益，并保持独立创新； 4、负责相关的文本理解、视觉检索、视频生成等工作。 任职要求： 1、硕士及以上学历，计算机/信号处理/统计等相关专业毕业，至少3年以上相关工作经验，在图像处理，计算机视觉，深度学习方面有深入研究。 2、算法基础扎实，动手能力强，有较强的算法理解和实现能力，熟悉掌握C/C++,Python等编程语言以及常用数据结构算法； 3、有视频分类，目标检测，文本视觉相关性，视频生成等项目经验优先； 4、熟悉掌握深度学习框架，包括但不限于Tensorflow, Pytorch, Caffe, MXNet等，有一定框架使用及模型训练经验； 5、富有创造性思维，具备良好的服务意识和高效的团队沟通与协作能力。

1.负责计算机视觉相关的技术研发工作，包括但不限于：人脸识别、人脸关键点识别、人体分割、图像风格化、视频分析、图像视频的编辑合成、3D视觉； 2.负责相关算法技术落地工作，以行业领先为目标，满足业务产品使用规模化需求。 职位要求 1.**本科，5年以上工作经验，至少2年视觉相关工作经验； 2.熟练使用python和C++，熟练掌握PyTorch或TensorFlow等常用框架，熟练掌握深度学习相关知识技能； 3.完成过计算机视觉的项目落地； 4.在CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、NeurIPS等会议、在IEEE Transaction系列相关领域期刊发表过文章，在计算机视觉领域国际学术竞赛获得过奖项者优先。

职位描述： 1、负责图像算法的设计和研发。包括但不限于：图像分析，图像识别，图像检测、图像搜索等方向； 2、负责业务环节中图像相关应用问题的需求发掘，设计，技术研发，以及推动上线落地和不断迭代优化； 3、跟踪前沿的算法理论，并且将优秀的算法应用到业务场景中，提升业务效果。 任职要求： 1、有良好的图像处理，机器学习研究背景，有代表性的成果或论文； 2、至少对于以下领域之一有良好的实际项目经验积累：使用深度学习解决图像中的目标检测和识别、图像分类、图像分割、字符识别、图像检索、图像内容理解等等； 3、熟悉机器视觉领域的常见开发包如OpenCV等； 4、熟悉tensorflow/keras/pytorch等框架使用