职位职责： ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 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。 1、负责机器学习训练推理架构设计和开发； 2、参与设计系统技术方案，核心代码开发和系统调优； 3、参与制定代码规范、测试规范，建立起开发质量控制方法； 4、协助团队攻克各种高并发、数据隔离、系统解耦等方面的技术难关； 5、参与各专项技术调研，新技术引入等前瞻项目； 6、参与机器学习训练推理，异构计算调度，模型即服务系统研发。 职位要求： 1、2026届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、熟悉Linux开发环境，良好的系统编程、数据结构、算法基础、系统设计能力； 3、乐于挑战没有明显答案的问题，快速理解业务场景，从具体问题中抽象出通用的解决方案； 4、有实际的大规模分布式系统相关经验者优先； 5、对机器学习系统(Tensorflow/Pytorch)有经验者优先； 6、对隐私增强技术有了解优先。

职位职责： ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 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。 1、负责公司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届本科及以上学历在读，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。

核心职责： * AI模型开发与部署: 负责设计、开发、训练和部署多种AI模型，包括但不限于预测模型（如CTR/CVR预估）和强化学习模型。 * 智能决策算法: 将强化学习等高级算法应用于复杂决策问题，如动态预算分配和实时竞价策略，以实现长期目标最大化。 * AIGC能力构建: 探索和应用前沿的生成式AI技术（如大型语言模型、扩散模型），并将其集成到业务流程中，实现自动化内容生成能力。 * 数据科学与模型优化: 负责数据探索性分析和特征工程，深入挖掘数据洞察，并根据实际投放效果对模型进行持续监控、评估和再训练，以应对模型漂移问题。 * 模型可解释性: 研究和应用可解释性AI（XAI）技术，提升AI决策的透明度，帮助业务团队理解模型逻辑。 技能要求： * 编程语言: 精通Python，有扎实的机器学习和深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）实践经验。 * AI与机器学习: 深刻理解机器学习、深度学习、强化学习和自然语言处理（NLP）的核心原理。 * 模型部署: 具备将AI模型从实验环境部署到生产环境的经验，熟悉模型服务化和部署架构。 * 数据处理: 熟悉大数据处理技术（如Kafka, Flink）和流式数据处理框架，能够处理和清洗大规模数据集。 * 算法创新: 具备对前沿AI技术和论文的快速学习能力，能够将其转化为实际的业务解决方案。

核心职责： * AI模型开发与部署: 负责设计、开发、训练和部署多种AI模型，包括但不限于预测模型（如CTR/CVR预估）和强化学习模型。 * 智能决策算法: 将强化学习等高级算法应用于复杂决策问题，如动态预算分配和实时竞价策略，以实现长期目标最大化。 * AIGC能力构建: 探索和应用前沿的生成式AI技术（如大型语言模型、扩散模型），并将其集成到业务流程中，实现自动化内容生成能力。 * 数据科学与模型优化: 负责数据探索性分析和特征工程，深入挖掘数据洞察，并根据实际投放效果对模型进行持续监控、评估和再训练，以应对模型漂移问题。 * 模型可解释性: 研究和应用可解释性AI（XAI）技术，提升AI决策的透明度，帮助业务团队理解模型逻辑。 技能要求： * 编程语言: 精通Python，有扎实的机器学习和深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）实践经验。 * AI与机器学习: 深刻理解机器学习、深度学习、强化学习和自然语言处理（NLP）的核心原理。 * 模型部署: 具备将AI模型从实验环境部署到生产环境的经验，熟悉模型服务化和部署架构。 * 数据处理: 熟悉大数据处理技术（如Kafka, Flink）和流式数据处理框架，能够处理和清洗大规模数据集。 * 算法创新: 具备对前沿AI技术和论文的快速学习能力，能够将其转化为实际的业务解决方案。

工作职责 -负责商业变现各场景中的点击率、转化率建模技术研究 -结合各行业广告投放新形势，设计和研发转化建模的新技术和业务形态，支持行业投放效率优化，撬动投放增长 -追踪最新深度学习技术前沿进展，创新研发工业场景的点击率、转化率建模新技术能力，提升模型效率 -探索通用模型中内容理解、人群泛化表征等新技术能力 任职资格 -拥有以下一个或多个领域的理论背景和实践经验：机器学习/深度学习/数据挖掘/自然语言处理 -精通和掌握JAVA/C++等至少一门编程语言，并具备一定的研发经历。熟悉脚本语言如python，linux shell等 -良好的逻辑思维能力，对数据、技术敏感，能够独立解决核心业务和技术挑战 -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沟通能力，有较强的owner意识和责任感

职位描述： 1. 分布式深度学习训练、推理系统核心技术研发； 2. 分布式系统优化，底层性能（GPU计算、存储、通信）优化； 4. 深度学习框架、超大规模分布式训练、推理等前沿问题的探索与研究，实现技术创新与突破。 职位要求： 推理优化或者分布式训练相关人选，精通CUDA的优先

职位描述： 1. 分布式深度学习训练、推理系统核心技术研发； 2. 分布式系统优化，底层性能（GPU计算、存储、通信）优化； 4. 深度学习框架、超大规模分布式训练、推理等前沿问题的探索与研究，实现技术创新与突破。 职位要求： 推理优化或者分布式训练相关人选，精通CUDA的优先

【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。

我们正在寻找两名熟悉人工智能方面的大学生实习生。该职位需要有良好的编程技能和数学基础，以及对自然语言处理和机器学习算法的理解。 正在攻读计算机科学、数据科学或相关专业的本科生或研究生； 熟练掌握Python编程语言； 熟悉自然语言处理和机器学习算法； 具备良好的数学基础； 能够独立思考和解决问题； 有数据处理和分析经验者优先考虑。

[职位介绍] 本岗位为灵活的远程兼职，适合想利用**时间增加收入的朋友。地点不限、时间自由，无论在家还是在校，只要在规定时间内完成项目即可。公司为正规单位，无需押金，无隐性费用。我们欢迎具有责任心和技术热情的伙伴加入，按需求完成编程和算法分析项目。 [工作流程] 我们负责项目来源，将任务发布至工作群。您可根据个人时间和意愿选择项目，按工作量报价。接单后需要负责项目交付，确保质量和时效。公司与您四六分成，您获得60%的收入。项目交付后，提供7天短期售后支持并及时结算。 [岗位职责及要求] 1. 精通以下至少一项或多项技术：Python、机器学习、深度学习、目标检测、图像处理、算法复现、神经网络、计算机视觉、自然语言处理、表情识别、SLAM算法等。 2. 熟练使用Matlab/Simulink，并在以下至少一项或多项技术方向有深入理解：电气工程、电路设计、电力系统、通信技术、光伏风电、无人机、运动控制、动力学建模、机械臂、数值模拟、电磁场、区块链等。 [发展机会] 1. 成为平台资深兼职算法工程师，积累项目经验与技能。 2. 有机会参与平台自研的NLP和CV模型。 3. 将来可选择成为平台的全职AI算法工程师（支持远程或驻场）。 4. 更多职业发展机会与成长规划。 [我们的优势] 1. 收益透明：您直接向客户报价，客户确认交付后，款项当晚结算。 2. 稳定的项目来源：平台提供丰富的客户资源，无需自行寻找项目。 3. 优质客户筛选：平台筛选优质客户群体，为您降低沟通成本。 4. 接单自由：可选择性接单，无强制要求，灵活安排工作时间。 5. 权益保障：提供专业交付服务支持和客服服务，确保您的权益。

【岗位职责】 创销宝AI产品 1. 负责语言模型算法的研究与开发，包括但不限于自然语言处理、机器学习、深度学习等技术； 2. 构建和维护大规模语言模型，提升模型的性能和准确性； 3. 跟进业界最新的语言模型技术动态，进行技术调研和方案设计； 4. 与团队协作，完成项目需求，提供算法支持和优化建议； 5. 撰写技术文档，对内部培训和外部交流提供支持； 6. 参与公司产品的设计、开发和优化，提升产品竞争力。 【任职要求】 1. 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、数学等相关专业； 2. 具备3-5年语言模型算法相关工作经验，熟悉自然语言处理领域的基础知识和常用算法； 3. 熟练掌握Python、C++等编程语言，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架； 4. 具有良好的数学基础，熟悉线性代数、概率论与数理统计等基本理论； 5. 具备较强的解决问题和创新能力，能够独立分析和解决技术难题； 6. 具有良好的团队合作精神和沟通能力，能够承受工作压力； 7. 具备较强的英语阅读和写作能力。 【薪资待遇】 1. 薪资范围：面议，根据个人能力及经验水平； 2. 享有五险一金、年终奖、股权激励等福利； 3. 提供完善的培训体系和职业发展通道； 4. 舒适的工作环境和良好的团队氛围。 工作地址

主要职责： 算法设计与研发： 负责分类、聚类、匹配和转换等机器学习算法的设计和研发，提升数据分析和智能应用的效果。 研究前沿的机器学习算法和技术，应用于实际项目中，解决复杂的业务问题。 模型训练与优化： 进行大规模数据的处理和分析，训练和优化机器学习模型，提升模型的准确性和鲁棒性。 进行特征工程和数据预处理，提升模型的输入质量。 技术实现与应用： 将机器学习算法和模型应用于实际业务场景，开发高效的解决方案。 与产品和工程团队紧密合作，确保算法和模型的高效实现和部署。 项目管理与实施： 负责机器学习项目的管理和实施，协调各部门资源，确保项目按时交付。 跟踪项目进度，及时解决项目中出现的问题和挑战。 技术文档与报告： 编写详细的技术文档和报告，记录算法和模型的设计、实现和优化过程。 向团队和管理层汇报项目进展和成果，提供技术支持和培训。 任职要求： 教育背景： 计算机科学、人工智能、统计学等相关专业硕士及以上学历，博士优先。 工作经验： 5年以上机器学习算法研发相关工作经验，有分类、聚类、匹配和转换算法研发经验者优先。 技术能力： 精通机器学习和深度学习的基本原理和常用算法，具备扎实的编程能力。 熟悉常用的机器学习和深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。 项目经验： 有实际的机器学习项目经验，能够独立完成从数据处理到模型部署的全流程工作。 有分类、聚类、匹配和转换算法的项目经验者优先。 软技能： 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够在跨部门团队中有效协作。 具备较强的学习能力和创新意识，能够快速掌握新技术和新方法。

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。

职位描述 1、负责快手一站式机器学习平台的设计研发与迭代改进，为业务提供稳定易用、高性能、高性价比的AI中台解决方案； 2、业内机器学习系统与平台前沿技术进展跟进与调研、落地； 3、参与模型训练，模型服务，模型管理，资源调度等机器学习相关问题的开发。 任职要求 1、计算机基础知识与编程基本功扎实，熟悉Go/Python/C++至少一种； 2、参与过大规模分布式系统的开发和维护； 3、良好的沟通能力和团队协作精神，严谨的工作态度与高质量意识 ； 4、善于学习新的知识，动手能力强，有进取心。 加分项： 1、了解行业内典型的调度系统架构、混部系统架构，了解优缺点； 2、了解分布式系统、调度、容器相关领域技术，熟悉Kubernetes/docker/Yarn等原理与实现，有Yarn/K8s二次研发经验优先； 3、熟悉计算机体系结构和Linux操作系统，了解 GPU 架构、Cuda编程； 4、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情； 5、对机器学习系统(Tensorflow/Pytorch/Jax)和算法(transformer/bert)有认识/经验者优先。

机器学习/MLE（偏DE,MLOPS方向） 职位描述： 1.熟悉Machline Learning 及其相关概念和开发工具 2.熟悉使用notebook, pandas,docker ,git 3.良好的计算机基础，优秀的编程能力，具备较强的问题排查和解决能力 4.熟练掌握深度学习相关算法，有一个或多个AI应用方向的研发经历 5.熟悉使用常用的关系型数据库Mysql或者Postgre,以及非关系型数据库 Redis MongDB 6.熟悉Airflow以及DAGS相关编写的经验和能力 7.熟悉使用CI/CD, Devops相关的工具比如，Docker，Jenkins 8.流利的英语听说读写能力，有留学经历更佳 公司福利： 15天年假 周末双休 不加班 五险一金 每年体检+旅游 每周下午茶