1、负责目标检测、目标识别、视频跟踪、图像分割、以图搜图等算法研究，设计先进的算法，并能根据业务的特点进行算法优化； 2、收集研究行业内新的技术、算法，不断提高系统对图像识别的效率与准确率； 3、负责深度学习的生产项目工程化的开发、部署和运维； 职位要求： 1、机器学习、图像算法、应用数学及相关专业***硕士及以上学历，博士优先； 2、两年以上深度学习算法开发经验； 3、对卷积神经网络（如图像识别、人脸检测识别、目标检测和跟踪、图像分割增强等）有深度的研究； 4、至少精通一种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）； 5、对对抗网络有实际的经验，包括并不限于图像结构化识别、人脸（人体）属性识别等方向优先； 6、具备查找、阅读英文文献、技术文档的能力； 7、参与过一个或者多个深度学习的生产项目工程化落地的开发； 8、极强的自学能力和独立思考能力，善于表达自己的想法，具备良好的团队合作精神；

岗位职责： 1、熟悉数据需求及痛点，应用数据挖掘、机器学习、软件工程等方法，搭建合理的模型，进行特征构建及筛选，解决不同业务场景中的问题； 2、提炼数据需求，与团队协作进行数据建模工作，沉淀部门内相应的数据挖掘方法、标准及流程。 任职资格： 1、 机器学习、计算机、数学和统计学相关专业本科及以上学历 2、 熟悉C++、JAVA、python中的一种或多种编程技术，编程能力强，学习能力强。 3、 极强的数据敏感性，善于学习，思维活跃，善于从数据中发现/思考并解决问题，熟悉数据挖掘常用算法优先 ； 4、 良好的逻辑思维能力和沟通表达能力，对解决具有挑战性问题充满激情，较强的责任心和主动性，良好的沟通协作和抗压能力。

【岗位职责】 1. 负责AIGC关的算法研究以及应用； 2. 开发利用AIGC和GPT技术物流领域的应用落地； 任职要求 【任职要求】 1. 计算机、人工智能、机器学习等相关专业本科及以上，至少5年以上工作经验； 2. 熟悉AI Generated Content和Generative Pre-trained Transformer技术，需要有实际项目经验； 3. 精通NLP、CV、知识图谱，能够根据项目需要选择合适的模型实现算法开发； 4. 熟悉Linux开发环境，精通编程语言python； 具备以下条件优先： ⁃ 有AIGC相关产品落地经验者优先 - 具备大型系统工程能力优先

1、负责CV算法的开发及算法移植 2、推动计算机视觉相关算法的落地，包括模型算法的选型/训练/优化/工程化等； 3、研究深度学习在GPU、ARM、移动端、芯片等各个平台的移植和部署。 工作要求： 1、**硕士及以上学历，三年以上开发经验； 2、熟悉C/C++/Python等语言，Matlab、ROS等开发工具，Linux开发环境。 3、熟悉图像处理、模式识别、机器学习等邻域； 4、熟悉Pytorch、TensorFlow等框架； 5、熟练使用Opencv等图像处理库； 6、熟悉Linux操作系统，能胜任在Linux操作系统上工作； 7、熟悉常用深度忘了模型结构，有丰富的训练经验； 8、有深度学习模型压缩知识，有模型压缩优化经验； 9、有较强的数学基础。

1、基于传感器数据进行伤损识别算法的框架设计、功能设计及代码实现； 2、基于现有的海量数据，优化算法参数，提升算法精度和鲁棒性； 3、应用数据挖掘、深度学习等方法，进行无标签数据分类算法研究； 4、从算法的角度参与硬件的选型及应用，包括传感器、采集卡等； 5、负责制定算法验证的测试方案，提升算法的有效性和稳定性； 6、研究超声波在尖/心轨等变截面轨件中的传播规律。 岗位要求 1、信息类、通信类、计算机类、应用数学等专业硕士以上学历，两年工作经验以上; 2、熟练MATLAB，C++或者Python其中一种; 3、熟悉数字信号处理、小波分析。对现代信号处理（盲源分离、高阶统计量分析、独立成分分析、压缩感知等）有一定的了解。 4、熟悉常见深度网络（AlexNet、VGG、ResNet等）的应用场景，熟练运用Opencv及各类深度学习框架（tensorflow/keras/pytorch等）。有深度网络在视频中的应用或有相关工程经验者优先； 5、熟悉ANSYS、无损检测者优先； 6、具有良好的沟通能力和团队协作能力，具有钻研和求真务实的精神。

岗位职责： 1. 具备千万级以上的数据实战建模经验，参与相关项目的数据开发工作,包括数据分析、数据清洗和特征工程等工作； 2. 负责业务场景需求沟通，以及算法模型的实现； 3. 完成系统的部署、系统及数据对接及性能调优工作； 任职要求： 1. 计算机等相关专业本科及本科以上学历（学信网可查），3年以上开发经验； 2. 有扎实的计算机基础知识，熟悉linux 操作系统，熟悉 shell 脚本语言，精通Python语言； 3. 熟悉pytorch、scikit-learn等常见机器学习框架中的一种，有GNN（图神经网络）开发经历者优先； 4. 熟悉数据挖掘、机器学习、深度学习，有实际算法应用落地和交付经验; 5. 熟悉Hadoop/Spark生态系统组件的使用，至少有1年的Spark(Core/Streamina/SQL)使用开发经验，有海量数据处理以及性能优化的能力； 6. 具有高度的责任心、较强的团队合作精神以及良好的协调与沟通能力；

岗位职责 1、根据平安业务场景，提供人工智能解决方案。 2、利用自然语言处理、图像处理和语义分析方法实现相关模型建立与实践。 3、参与相关项目工作，包括意图分析、上下文对话理解、任务型多轮问答引擎、医学图像处理、ocr等。 4、负责医疗场景业务赋能，利用大语言模型等技术进行海量图像文本数据处理，应用在问答、搜索、推荐等业务场景中，实现业务目标达成。 任职要求 1、计算机相关专业，硕士及以上学历。 2、熟悉自然语言处理、图像处理、机器学习、深度学习等常用算法，熟悉NLP或图像领域前沿技术。 3、有Tensorflow、Caffe等深度学习框架与自然语言处理或图像处理结合实际项目的经验。 4、熟悉面向海量图像或文本的特征表示学习RNN，LSTM，Transform，Bert，GPT等模型。 5、在文本处理、知识图谱、智能问答、搜索引擎，图像处理，视频分析等领域有实际项目经验者优先。 6、关注行业前沿进展，对技术开发及应用有热情，有自己的想法并乐于自我挑战。

1，负责对用户自然语言的理解，包括意图识别、槽位抽取、槽位继承、语义匹配等自然语言算法。 2，负责对前沿自然语言理解技术的探索，包括模型蒸馏、边缘计算、多轮语义理解、知识融合等。 3，将人工智能算法应用到平台中，服务公司业务。 任职资格： 1.计算机相关专业，硕士以上学历, 应届生亦可。 2.有扎实的NLP基础，熟悉NLP的各类任务，包括但不限于文本相似、信息抽取、文本分类、问答等。 4.熟悉常见的CNN、RNN、Transformer等神经网络结构以及常见机器学习算法的原理，能熟练运用聚类、分类、回归、排序等模型解决有挑战性的问题。 5.具有良好的数学基础，良好的英文阅读能力和良好的团队合作精神。 6.有Bert重头训练或者GPT2微调的项目经验，深入理解Bert, GPT相关原理，熟悉prompt工程者优先; 7.有llama、chatGLM的 instruction微调经验优先(比如Lora,p-tuning等）者优先; 8.了解知识图谱，有KBQA开发经验优先;

工作职责: 1、负责业务处的模型项目的开发，跟进模型分析建立的全过程，最终搭建统计分析模型，根据模型结论协助业务部门优化各种相关决策; 2、负责各种统计建模方法的优化、建模各阶段模块化或参数化程序的设计; 3、搜索和引进业界常用模型和分析思路挖掘业务需要，协助业务部门优化各种模型及相关政策; 4、负责组织统计分析模型和专题分析的内部培训工作。 任职资格: 1、本科及以上学历，3年以上算法模型开发经验; 2、熟悉以下能力中至少一项:具有风险业务及风险模型开发经验(包括贷前，贷中，贷后等风险类模型);熟悉市场营销类业务及市场类模型开发经验;熟悉推荐类业务场景(如电商品类推荐，广告推荐，客户特征画像等)及推荐类算法经验; 3、熟悉各类常用机器学习算法(如:LR、随机森林、xgboost、 lightgbm等)、NLP、关系图谱、深度学习算法及框架等，学历能力强，有金融、互联网行业模型项目开发经验优先。

工作职责 我们立足于助力平安集团医疗生态圈战略，为集团内外的医疗健康业务（如心理健康、慢病管理等）、企业及用户提供AI技术服务和数字疗法产品。如果你对AI技术和医疗健康行业充满热情，愿意在平安这个优质平台上散发光芒，欢迎加入我们！ 工作职责 1、 主要负责应用多模态（文本、视频、语音处理）建模、深度学习等技术，为医疗健康产品研发具有科学性、可行性、先进性的算法解决方案，提高AI在心理、慢病等数字疗法领域的诊断和治疗能力，满足医疗健康多场景使用； 2、 负责调研、探索、应用深度学习等技术的最新的研究和技术进展，优化算法建模实验，提高算法模型性能； 3、 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； 4、 参与外部研究机构的学术或科研项目，发表论文和申请发明专利。 任职要求 1、 计算机、统计学、数学、自动化、生物医学工程等相关专业硕士或以上学历； 2、 有2年以上多模态、自然语言处理、深度学习等算法工作经验； 3、 具有较好的算法设计与编程开发经验，熟练掌握Python或R编程，熟悉SQL语言； 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、

职位描述： 1、负责RTA广告投放算法技术研发与应用落地，通过算法与业务的结合实现用户高质量增长，驱动业务升级。 2、基于业务数据的分析,设计和优化用户预估模型，制定智能定价策略，实现实时精准的差异化定价和智能投放，设计优化算法，进行线上测试与验证，提高投入产出比。 3、对业界前沿技术保持敏感，结合业务特点，探索前沿的算法技术并应用于实际业务，实现算法技术突破与创新。 职位要求： 1、对广告算法相关竞价、推荐，召回，排序领有深入工作经验或研究背景和项目背景; 2、极佳的工程实现能力，精通Java、Python等至少一门编程语言，及常用的算法框架； 3、具备优秀的数据分析和解决问题的能力，对解决具有挑战的问题充满激情，具备良好的主动性和求知欲，具备良好的沟通协作和抗压能力； 4、有信息流投放模型优化、RTA建模经验者优先。

职位职责： 1、进行多模态机器学习模型（音频、音乐、文本与视觉）方向前沿研究和开发。 2、推动多模态信息检索和推荐技术在字节跳动产品中的落地； 3、深入理解前沿技术，业务和用户行为，提升多模态系统核心效果； 职位要求： 1、具有计算机科学/计算机工程/电子信息技术领域的硕士或博士学位； 2、具有多模态深度学习以及基于内容的信息检索和推荐等问题的项目研发经验； 3、数据结构能力和算法能力扎实； 4、熟练使用至少一种常用深度学习框架（TensorFlow或PyTorch）； 5、有能力在快速迭代的环境中进行跨时区，跨团队的合作； 6、在机器学习的主流会议和期刊上发表过论文者优先，包括但不限于CVPR, ICCV, ECCV, ICML, NeurIPS, ICLR, KDD, AAAI, IJCAI, ICASSP等.

基于声纹分析工业设备故障诊断，采集设备工作状态声纹数据，训练模型，优化算法

1、AI相关计算机视觉技术研发与应用等； 2、参与人工智能项目和现有平台的开发 3、模型、算法和平台的搭建 4、项目业务支持：作为技术人员，必要时为商务人员或交付人员提供支持。 5、对客户提供必要的技术支持与服务保障。具备知识：CNN、RNN、LSTM、TensorFlow、Pytorch、Python、C++ 任职要求： 1.全曰制研究生及以上学历，计算机、通信、电子、软件及其相关专业，2年以上工作经验；学习态度、上进心强的毕业生可适当放宽。 2、有良好的数学基础和编程能力，熟悉Python，C++编程语言； 3、了解计算机视觉、机器学习、模式识别等领域的相关算法（如YOLO、DeepLab、SVM、Gradient Boost、KNN等）； 4、了解CNN、RNN、LSTM等典型深度学习模型的使用场景和使用方法，了解TensorFlow、Pytorch等主流深度学习框架中的一种或者多种； 5、极强的学习能力，能够快速理解垂直领域的业务逻辑； 6、有GPGPU(OpenCL/CUDA)并行编程经验优先； 7、有顶 级刊物发表经历者优先； 8、有扎实的语言功底和文字呈现能力，严谨细致、有责任心，具有团队合作精神。

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. 借助LLM等前沿的自然语言处理技术，负责对话系统的设计、实现和优化，提高对话系统的准确率和性能； 2. 借助自然语言处理和大数据技术，负责搜索系统的设计、实现和优化，提高搜索系统的效果； 3. 参与产品需求分析，通过技术手段提升用户体验，提供有价值的解决方案； 4. 编写高质量的代码、进行代码审查、编写相关文档以及测试代码，确保项目进度和质量的高效推进； 5. 与团队成员合作，完成团队目标并解决项目中出现的技术难点。 岗位基本需求 1. 有扎实的计算机基础、数据结构和算法功底，熟悉Java/Python等编程语言； 2. 熟练使用深度学习框架TensorFlow/PyTorch等，具有一定的自然语言处理基础； 3. 有自然语言处理、对话系统、搜索系统等相关项目的实践经验； 4. 熟悉BERT、LLM等前沿自然语言处理技术，了解Transformer、Seq2Seq等模型的原理和实现； 5. 具备优秀的团队合作能力、沟通能力以及问题解决能力； 6. 有极强的学习能力和自我驱动能力。 岗位亮点 1. 掌握前沿的自然语言处理技术：LLM现如今被广泛应用于对话系统和文本生成等领域。参与LLM项目的开发，可以深入学习自然语言处理和深度学习的前沿技术，在技术的学习和应用方面具有显著优势。 2. 面向具体场景的产品研发：在LLM相关项目中，可以针对实际业务场景，从需求调研、数据标注、模型训练到线上部署等全链路开发，实际锻炼编程技术和产品开发能力，积累实际的商业项目经验。这对于后续的职业发展有着长远的帮助。 3. 多维度的技术探索：LLM在具有自然语言生成等方面的应用较为成熟，同时也存在许多可以探索的方向和问题，可以尝试从多个方面探索并解决对话系统和搜索系统中的核心问题，从而获得更广泛的技术视野。