岗位要求： 1. 熟悉计算机视觉(CV)领域的相关技术，熟练掌握Python等至少一种语言； 2.具备计算机视觉领域的项目经验，对项目的方案设计及落地实施有一定的见解； 3.了解图像处理的基本理论知识，熟悉分类、检测、分割、拼接等常见视觉任务模型，熟悉各方案的应用场景和优化方法； 4.掌握常用的算法设计，熟悉常用的算法框架，如Tensorflow、OpenCV等； 5.良好的沟通能力和团队合作能力。 岗位职责： 1.参与计算机视觉相关的项目方案设计，协助项目实施、维护和优化； 2.参与攻坚项目中与计算机视觉相关的难题，编写相应的代码； 3.自行调研计算机视觉领域的新技术，推动新技术在实际项目中的应用； 4.负责训练相关的机器学习(包括深度学习)模型。

用机器学习相关技术解决相关问题，例如涉及基本的NLP问题，包括但不限于如文本分类聚类、意图识别、知识抽取、摘要生成、智能问答等； 2. 结合机器学习及NLP技术进行知识抽取、知识图谱构建等； 3. 熟悉NLP预训练模型技术，熟悉大语言模型相关原理及开发； 4. 机器学习相关模型的研究和开发； 5. 完成领导交办的其它工作； 任职要求： 1、本科以上学历，计算机、人工智能、自动控制等相关专业； 2、2年以上工作经验； 3、具有较强的python或java等语言编程能力； 4、具有扎实的数学建模能力及编程能力，熟练掌握机器学习技术，并至少熟练掌握一种常见的深度学习框架，譬如TensorFlow和PyTorch等； 5、熟悉各种深度神经网络模型，并掌握相关实现及优化方案，有深度学习及NLP项目及相关优化经验者优先； 6、了解科学的数据获取方法论，能运用数据处理工具； 7、精通机器学习、深度学习原理及技术，并有应用模型解决实际问题的经验，熟悉监督学习、半监督学习或强化学习方法，具备创新研究能力。 8、具有较强的英语读写能力。 9、有NLP领域的相关论文或专利者优先。

岗位要求： 1. 熟悉自然语言处理(NLP)领域的相关技术，熟练掌握Python等至少一种语言； 2.具备NLP领域的项目经验，对项目的方案设计及落地实施有一定的见解； 3.在分词、命名实体识别、情感分析、文本分类、句法分析、意图识别、知识图谱等方向有一定的积累； 4.掌握常用的算法设计，熟悉常用的机器学习框架，如Tensorflow、Pytorch等。 5.良好的沟通能力和团队合作能力。 岗位职责： 1.参与NLP相关的项目方案设计，协助项目实施、维护和优化； 2.参与攻坚项目中与NLP相关的难题，编写相应的代码； 3.自行调研NLP新技术，推动新技术在实际项目中的应用； 4.负责训练相关的机器学习(包括深度学习)模型。

岗位职责： 1. 负责智能客服的自然语言处理算法研发工作，提升智能客服的准确性和用户体验； 2. 深入了解智能问答相关算法，针对不同场景和需求进行算法优化和改进； 3. 参与知识问答、问题推荐等领域的项目开发，实现业务需求； 4. 负责垂直域大模型的训练与优化，提高模型性能和效率； 5. 关注NLP领域的前沿技术，为团队提供技术支持和创新思路。 职位要求： 1. 硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、自然语言处理等相关专业； 2. 三年以上自然语言处理相关工作经验，有实际项目经验者优先； 3. 对智能问答相关算法有一定了解，具备知识问答、问题推荐等领域的项目经验； 4. 具备大模型训练与优化相关经验，熟悉主流的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等； 5. 对NLP领域的前沿技术有一定了解，具备较强的学习能力和创新精神； 6. 具备良好的团队合作精神，沟通能力强，能承担一定的工作压力。

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。

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。

工作地点杭州之江实验室新园区 岗位职责： 深度学习相关算法的代码实现、测试及验证 任职要求： 1. 机器学习、统计、应用数学、信号处理、人工智能、运筹优化或相关专业硕士或博士学历； 2. 熟练掌握至少一门编程语言，包括但不限于Python、MATLAB； 3. 能熟练运用至少一种深度学习架构进行深度学习的算法实现和大数据分析； 4. 有运用算法处理、分析至少一类数据的实战开发经验（数据类型包括但不限于语音、图像、文本、网络、时间序列等）‘ 5. 具备严谨的科学态度，良好的沟通表达能力及团队合作意识； 6. 在机器学习、NLP、语音、机器视觉、统计学、大数据等相关重要学术刊物或会议上发表过学术论文者、熟悉贝叶斯方法者优先。

本岗位工作地点浙江省嘉兴 单位优势：新型研究院，事业单位，一线城市的薪酬、二线城市的房价、花园式的工作环境，人才房票，包吃住，五险一金全额，平台大，技术前沿，团队年轻扁平化 岗位介绍： 深度学习/脉冲神经网络算法 1）研发与当前人工神经网络结合的新型网络结构和新型网络训练方法及学习理论； 2)研究包括但不限于以下深度学习领域中的一个: i)注意力机制模型Transformer/Bert ii)图神经网络 GNN/GCNN iii) 强化学习 iv)自监督学习 v)知识图谱推理 3）超大规模类脑神经网络学习理论研究及算法研究； 4）研究通用人工智能学习理论与技术。 5)紧密跟踪当前类脑计算研究进展与相关算法;" 岗位要求： 1）类脑计算、人工智能、信号处理或计算机相关专业硕士及以上学历，在相关领域发表过顶会论文或期刊论文。 2）希望从事类脑智能研究，紧密跟踪当前类脑计算研究进展与相关算法； 3）熟练使用Python或C/C++编程语言，熟悉CUDA编程者优先； 4）熟悉包括但不限于以下深度学习领域中的一个的优先： i)注意力机制模型Transformer/Bert ii)图神经网络 GNN/GCNN iii) 强化学习 iv)自监督学习 v)知识图谱推理 5）熟悉至少一种TensorFlow/Keras/PyTorch等主流深度学习框架者优先；

本岗位工作地点浙江省嘉兴 单位优势：新型研究院，事业单位，一线城市的薪酬、二线城市的房价、花园式的工作环境，人才房票，包吃住，五险一金全额，平台大，技术前沿，团队年轻扁平化 岗位介绍： 1）负责大规模脑仿真系统的软件平台构建，脑仿真软件框架适配； 2）负责类脑容器云平台设计、研发和调优工作； 岗位要求： 1）熟练掌握至少一种编程语言，如Python、C、C++等，具备专业编程实现能力者优先，熟悉cuda编程、即时编译者优先； 2）学习能力强者优先； 3）有深度学习相关开发经验，熟悉深度学习框架（如paddle paddle，TensorFlow、PyTorch等）、熟悉深度学习相关算法者优先； 4）精通Python/Golang/Python 中的任意一种语言，具有丰富的开发、调试和性能优化等经验。