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。

职位描述： 1. 负责搜狐视频/图文推荐模型的开发和策略制定，为用户留存和内容生态负责； 2. 和产品、数据、工程团队紧密合作，挖掘用户需求和行为特征，通过数据反馈的方式进行快速迭代； 3. 跟踪学术界和工业界的前沿推荐技术，包括个性化推荐、基于LLM的推荐和多模态推荐，并将这些技术应用于实际场景中。 职位要求： 1. 硕士及以上学历，计算机相关专业，具备2年以上互联网大厂工作经验 2. 具备扎实的数据结构、算法和开发能力，精通至少一种编程语言，如Java、Python、C++等； 3. 深入了解推荐算法常用模型，熟悉TensorFlow/Pytorch等深度学习框架，具备大规模数据处理、分析和挖掘能力； 4. 具有出色的团队管理和项目管理能力，有团队管理经验者优先考虑； 5. 具备良好的沟通和协作能力，能有效地与其他团队成员合作。

岗位描述 1、负责快手电商搜索产品的规划和落地，为业务目标负责； 2、负责电商搜索产品体验优化和转化提升； 3、基于数据与用户洞察，与各团队高效配合，推动产品体验提升和商业价值提升。 任职要求 1、3年以上工作经验，理解并有一定的搜索/推荐领域积累，有搜索或个性化推荐产品的实战经验； 2、良好的数据分析和结构化思维能力，目标导向，抗压能力好； 3、有电商搜索经验者优先。

一、公司简介 彩讯股份(创业板股票代码:300634)是一家软件互联网上市公司，是协同办公、 智慧渠道、云和大数据领域的龙头企业。拥有五地研发中心和遍布全国的运营网络，员工超过 3000 人。 公司坚持“以大场景运营效果为导向，全面数字化、智能化”的发展战略，持续加大在人工智能等领域的投入，将成为中国领先的智能数字化企业。 二、项目介绍： AI信创中心介绍： 彩讯股份“AI信创中心”是公司为抢占人工智能技术先机而成立的核心研发机构，是直接向CEO汇报的一级部门。中心汇集公司在人工智能、机器学习、知识图谱、自然语言处理等方面的人才,致力于将人工智能技术应用于公司各业务领域,实现产品、服务的智能化升级。 中心遵循“技术引领,应用驱动,市场导向”的发展策略,通过技术研究来挖掘人工智能的应用潜力,并在公司主营业务中进行示范与落地。 中心重点开展的技术和应用研究包括: 1）基于Transformer与BERT的对话系统与推荐系统。运用预训练语言模型与迁移学习技术,快速实现对话与推荐能力。 2）基于RL的智能决策与智能优化。研发强化学习技术在复杂决策环境中的应用,实现自动化智能决策。 3) 基于CVAE与StyleGAN等技术的智能创意与个性化推荐。生成图像、音乐、文本等创意素材,为个性化推荐提供丰富素材。 4）基于GAN与变分自编码器的客户画像与精准营销。利用生成对抗网络等算法,构建真实全面的数据与客户画像。 中心的研发重点在于企业级AI中间件与行业应用的研发,而非特定的机器学习模型。 中心的职责还包括: 1) 与高校、行业合作伙伴共建AI创新联合实验室,拓展产学研合作。 2) 发展与人工智能产业链上下游的合作伙伴关系,拓展公司的产业影响力。 3) 引领全公司各业务部门的产品与业务智能化转型升级。 4) 人工智能核心技术与产品的研发,不断提高公司的AI能力与实力。 中心将持续投入人工智能前沿技术与产品创新,以人工智能驱动公司各业务向智能化、个性化转型,实现产品服务的差异化和融合创新,为客户提供增强的体验与价值。中心必将成为公司实现产业升级与转型的核心动力之 三、岗位介绍： 【岗位职责】： 1、开源LLM的能力接入与部署； 2、负责LLM训练，模型微调； 3、SFT、RM、PPO等算法研究与优化； 4、负责前沿技术探索和落地。 【岗位要求】： 1.人工智能、计算机、数学/统计学等相关专业硕士及以上学历； 2.熟悉AI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.了解并行计算、CUDA、网络通信、系统优化、集群硬件架构等 HPC 相关的知识； 4.具有Prompt设计与微调经验优先； 5.熟悉SFT、RM、PPO原理，有实际实践经验者优先； 6.熟悉主流深度学习工具Pytorch，TensorFlow等； 7.具备良好的编程能力，熟练掌握 Python，数据结构和算法设计，熟悉 Linux / Unix 系统和 Shell 编程，熟练使用 Git； 8.在AI开源社区有贡献者优先； 9.在AI领域的核心期刊发表过论文优先； 10.有 TVM、TensorRT 等推理平台优化经验者优先； 11.了解并行推理技术的优先。 四、薪酬福利与职业发展： 我们提供竞争力的薪资待遇和福利待遇，包括期权激励、五险一金、带薪年假、节假日福利、健康体检、培训及晋升机会等。 同时，我们还为员工提供广阔的职业发展空间，鼓励员工在工作中不断成长和进步。 我们的团队充满活力、激情和创新精神，致力于打造一个开放包容、信任互助的工作环境，并定期举行各种团队建设活动，增强彼此之间的沟通和理解。 期待您的加入，一起探索未来无限可能！想更多了解彩讯股份，欢迎进入：https://www.richinfo.cn

【岗位职责】 1、负责屈臣氏媒体资源程序化购买与投放系统落地，深入理解广告投放、市场营销业务发展方向，规划系统建设方向，设计业务流程； 2、对接Media团队、采购团队，设计业务流程与功能场景，输出系统功能需求，对接IT与供应商，确定建设方案与项目周期； 3、管理产品迭代版本、项目进度，协调资源按时按质完成产品上线； 4、组织系统使用培训，持续关注使用效果和业务发展现状，快速迭代版本； 5、持续研究快消行业媒体投放系统解决方案，不断提升屈臣氏媒体资源变现能力。 【任职条件】 1、本科及以上学历，广告学、统计、数学、计算机、市场营销、电子商务相关专业优先； 2、3年以上数据产品相关工作经验，广告投放、个性化推荐、社媒监控类产品工作经验优先，供职过广告公司、大数据公司、快消/零售业、电商公司优先； 3、熟练使用Axure RP、Visio、MindMangager等工具梳理业务流程，设计产品原型； 4、数据敏感度高，分析能力强，良好的自我学习及驱动力，责任心强； 5、跨部门沟通协作能力强，思维敏捷，善于创新，擅长PPT与文案撰写。 您是一位 专注专业 他们对一个关键领域有深入的了解，并通过学习和研究寻求可能的解决方案。他们往往更保守，他们不需要负责。他们在团队中工作得很好，也很适应单独工作。 您是一位 交流者 他们有能力发现人们的潜在动机，这些洞察力使他们成为有说服力和鼓舞人心的沟通者。他们是天生的调解人，理解不同的观点，重视积极、包容的环境。 您是一位 问题解决者 他们根据基于证据的观点做出决定。当他们尝试新事物时，他们会寻求尽可能多的理解，但不会贸然介入，而是进行尽职调查，并为未来制定计划。 您是一位 合作者 他们探索外部资源，发展可能对团队有帮助的联系方式。他们精力充沛，外向活泼。他们重视不同意见，喜欢合作。

工作职责 1、负责用户画像、用户推荐、场景化营销、智能机器人、语音语义文本分词建模。 2、分析挖掘客户转化规律，支持业务决策，提升客户转化率，分析互联网保险各类场景下的客户需求与投保风险。 3、基于数据分析的基础，数据资源的挖掘、分析、展现，深度挖掘数据价值，建立模型，提升数据的商业应用价值。 4、基于各种建模工具（R, SAS, Spark Mlib, Python，Matlab, etc），分析挖掘客户转化规律，支持业务决策，提升客户转化率，分析互联网金融各类场景下的客户需求与风险。 5、负责数据模型、数据挖掘、机器学习算法的产品规划，设计符合市场需求的业务模式，完成功能规划、产品流程架构、产品形式设计等工作。 任职要求 可接受项目制工作出差。以下条件中至少具备3项： 1、 熟悉数理统计分析理论、数据分析原理，掌握常见数据分析工具，至少三年以上统计分析经验。 2、 熟练进行数据清洗、数据处理，设计开发过特征工程、案例库、知识图谱。并有实际项目经验。 3、主导过互联网业务运营的相关分析工作。 4、主导过用户画像系统建设，及公司线上线下用户的个性化推荐系统研发和优化。 5、亲自对海量数据进行分析，并利用算法挖掘数据内在的模式和特征，发现潜在规律，解决了金融场景痛点。 6、至少三年以上算法建模经验，或三年以上人工智能和深度学习领域实际项目经验。 7、精通SQL语言，熟悉主流面向对象语言（Java，.net等），熟悉Linux/UNIX, 熟悉Perl/Python/Shell 等脚本开发语言。 8、曾经担任过数据产品经理岗位，在产品推进过程中与业务需求方沟通需求，与设计开发方把控产品质量、协调资源。具有协调各方资源以确保产品顺利上线的成功案例。

岗位职责 1. 设计与搭建个性化推荐系统，提升系统稳定性，提升用户点击转化率，优化用户体验 2. 负责推荐系统核心算法研发，对算法模型持续优化，提升推荐质量，包括但不限于排序模型、用户画像、用户实时意图建模等 3. 分析用户消费效率提升相关指标， 针对问题，提出解决方案和实施 岗位要求 1. 2年及以上相关经验，计算机.统计学.数学等相关专业本科及以上学历; 2. 熟悉Tensorflow/Pytorch等常用训练框架，负责过搜索/推荐系统相关的项目构建 3. 熟悉并行计算或者分布式计算，熟悉Spark，Flink，kafka等计算平台，有相关性能优化经验 4. 扎实的机器学习功底，熟悉常见推荐算法，如：LR、DSSM、DeepFM等，有丰富实战经验 5. 对复杂问题， 有数据分析指导下的钻研耐心和分解解决能力 6. 具备高意愿的团队合作精神

职位职责： 1、负责国际支付增长算法工作，对国际化电商/直播/商业化等核心交易场景的增长指标以及信贷等支付产品增长指标负责，将推/广/搜技术应用于用户增长中，通过优化流量、营销预算的利用率，提升用户体验与转化效率，为业务成长提供动力； 2. 负责研究突破用户增长中算法难题，包括大规模离散特征深度学习、归因模型、推荐策略、多目标优化策略、运筹优化策略等研究方向，为业务增长赋能； 3. 深度探索用户增长的数据、策略、算法，提升用户增长、转化的效率。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机、机器学习和数据挖掘等相关专业 ； 2、熟悉机器学习、数据挖掘相关的算法知识，如统计学习模型、深度学习模型等； 3、优秀的逻辑思维能力和数据分析能力，有良好的算法、产品思维； 4、有广告投放优化、智能营销、个性化推荐相关经验者优先； 5、有金融行业背景、用户增长相关项目经历者优先。

1、参与和推动相关大数据应用算法的设计、研发与产品化，包括但不限于用户画像、个性化推荐、排序、行为预测、关系网络、精准营销等方向，为浙江农信各项业务赋能； 2、参与算法类产品的商业需求发掘、技术预研，以及推动业务方共同落地，并制定后续运营计划和优化计划，含标签开发、业务逻辑架构制定、模型优化调整等； 3、深入理解银行各项业务流程，充分应用数据分析技术，与业务团队紧密合作，深入挖掘不同商业场景中能够应用数据模型提升商业效益的关键点； 4、探索前沿人工智能算法理论进展（如deep learning），并且将优秀的算法应用到业务场景当中，提升业务效果。

职位职责： 1、负责开发者社区、开发者工具、在线代码编辑工具的产品工作； 2、通过竞品分析、用户调研、数据分析等方式，进行中短期产品规划； 3、进行产品功能设计，输出原型图和PRD并推动研发落地； 4、跟进用户反馈问题，抽象出产品需求，持续进行产品优化。 职位要求： 1、本科及以上学历，3年以上工作经验，有技术背景优先； 2、有浏览器插件、开发者工具、搜索、个性化推荐相关工作经验优先； 3、对数据敏感，可对数据的变化做清晰深刻的分析； 4、具备严谨的逻辑思维能力和分析问题、解决问题的能力； 5、工作主动性强，可以主动强有力 Push 身边的人协同解决问题； 6、良好的沟通能力及抗压能力。

工作职责 1、负责个性化实时推荐系统算法开发，能够根据不同用户的特征、需求和应用场景，实时推荐有针对性的内容； 2、机器学习算法应用：研究各类机器学习算法，包括LR、DNN、RNN、CNN、RL等算法，运用于实际场景中，实现技术驱动业务提升。并不断优化迭代、提升已有算法和新技术预研与落地应用； 3、算法架构和性能优化：海量数据实时处理，分布式机器学习模型训练，实时服务系统设计与开发； 4、针对具体大数据应用场景，提供有效解决方案，并针对具体模型落地实施，并影响用户的体验或者提升相关业务的价值； 任职要求 1、本科及以上学历，有3-5年算法工程师工作经验； 2、熟悉常规机器学习算法，能够理解算法原理，精通数理统计，掌握常用数据挖掘方法，对个性化推荐系统有深刻理解，并能够自主优化； 3、熟悉python、java、C++、Scala等其中一种编程技术，编程能力强，熟悉分布式架构； 4、有较强的数据意识，具备很强的软件开发能力和背景，能根据业务数据要求提供解决方案，对金融领域有经验的优先； 5、需要有数据分析能力； 6、有较强的人际沟通、协调能力，具备撰写报告的能力； 7、具有高度的责任心和团队合作精神，工作积极主动，愿意接受挑战。

岗位职责: 1.负责信用卡中心战略决策经营分析； 2.负责信用卡中心业务全流程穿透分析体系建设，和数据分析工作产品化、工具化、系统化； 3.负责信用卡中心大数据全景用户标签画像体系建设，包括设计、开发、上线运营、并应用于可视化画像、精准营销、个性化推荐、智能服务、智能风控等业务场景； 4.负责对重要信用卡业务经营问题、业务产品等进行专项跟踪分析，并推动分析成果应用落地，对经营中的策略调整及出现的问题进行解读分析，提交决策报告； 5.负责信用卡中心大型数据分析挖掘项目方案制定、项目实施落地及优化等。 任职要求: 1.熟悉分布式计算框架（Hadoop、Spark等）及相关经验，掌握Hive/SQL，掌握Python/R等一门以上数据分析编程语言； 2.精通专业统计分析、机器学习理论知识、数据建模相关理论知识，包括逻辑回归、决策树、聚类分析、SVM、神经网络、XGBoost、GBDT等，有两年以上数据分析挖掘相关项目管理实践经验； 3.有海量数据的处理、分析、统计、挖掘工作经验； 4.较强的项目管理能力、数据产品思维、逻辑思维能力、优秀的独立思考和问题解决能力、有很高的综合分析能力。

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 负责美团推荐平台化能力规划、设计和推进，通过提升平台化能力覆盖的场景用户规模，贡献全平台的订单增量： 1、研究市场、竞争对手和用户需求，制定推荐平台化产品的规划和建设节奏。 2、工具平台建设及持续优化：包括需求分析、平台产品设计、开发和上线推广、持续优化，支持有推荐诉求的业务方低成本接入。 3、策略能力建设：与算法部门协作，构建点击、支付订单、新客成交等不同目标导向下的召回策略、排序策略因子。 4、场景接入和提效：发掘适合接入推荐平台化能力的场景，推动接入并与业务方一起持续提升转化效果。 岗位基本需求 1、本科及以上学历，3年以上工具产品相关经验。 2、熟悉个性化推荐系统，具备良好的策略理解能力。 3、具备优秀的项目规划、执行推动、外部沟通能力。 4、具备较强的数据分析和问题解决能力，能够通过数据驱动产品决策。 5、具备创新思维和敏锐的市场洞察力，能够抓住用户需求和市场机会。 岗位亮点 1、该方向既能锻炼工具产品能力，又能深入理解推荐系统逻辑，能提供双层能力锻炼机会。 2、合作的前后端开发、算法、设计等团队专业度高。

岗位职责: 工作描述：1.   参与搜狐核心产品（大数据或推荐策略）规划、推进和运营等。1.1推荐策略：-负责个性化推荐方向的策略优化，用户画像，以及推荐系统的效果改进；每日处理PB级数据，应用数据挖掘，机器学习等技术，为用户提供推荐和排序，提升个性化推荐的效果，改进用户体验。-深入理解业务和机器学习技术，优化建模，提升推荐效果。1.2数据产品：-负责大数据基础设施服务平台相关产品工作，包括收集用户需求、竞品调研、制定产品规划、设计产品功能等。-负责具体功能的设计，不断优化产品体验，能够撰写高质量的需求文档/原型，并协调/推动研发团队按时完成产品开发、高质量上线。-负责在项目推进过程中的协调沟通工作，能够调动资源以确保产品顺利推广运营应用。2.   全程参与产品立项、设计、研发、迭代和推广等相关工作。3.   对接各部门业务线，协助业务线解决痛点，不断优化产品。 任职资格: 1.   重点本科及以上学历，计算机、数学、信息技术等相关专业；2.   思维敏捷，有较强的逻辑分析能力，善于快速学习和独立思考；3.   具备良好的数据敏感性，理解数据仓库原理，熟练使用SQL等；4.   有较强的数据产品意识，及产品必备技能（PRD、原型、产品推进及落地）。

岗位要求： 1、熟练掌握SQL或其他数据提取语言，能够高效地从数据库中提取、清洗数据。 2、熟练掌握Excel、Python或R等数据分析工具，能够进行数据可视化、数据挖掘和预测分析等工作。 3、具备较强的逻辑思维能力和问题解决能力，能够快速理解业务背景和需求，独立进行数据分析和解读。 4、具备良好的沟通和表达能力，能够将复杂的数据和分析结果以简洁明了的方式呈现给非专业人士。 5、具备团队协作精神，能够与其他团队成员紧密合作，共同完成项目。 6、对数据敏感，对数字有较好的悟性，具备较强的学习能力和好奇心。 7、有医疗、电商、金融等行业数据分析经验者优先。 8、本科及以上学历，统计学、数学、计算机等相关专业优先，3年以上工作经验，有互联网知名企业工作背景优先。 岗位职责： 1、数据监控和分析：负责日常的APP数据监控，通过分析数据发现业务问题及增长点，提出有效的解决策略。 2、建立分析体系：构建并优化APP的数据分析体系，包括数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化等方面。 3、制定分析计划：根据业务发展需要，制定数据分析计划，包括分析目标、分析内容、分析方法等。 4、提供决策支持：通过深入的数据分析，为公司的产品优化、运营策略、市场推广等提供决策支持。 5、建立用户画像：通过数据挖掘和用户行为分析，建立用户画像，为精准营销和个性化推荐提供支持。 6、评估推广效果：通过数据分析评估各种推广活动的效果，为后续的营销策略提供依据。 7、与团队协作：与产品经理、运营团队等协作，共同推进项目的进展。 8、参与产品优化：根据数据分析结果，提出产品优化的建议，并跟进优化进度。 9、研究行业动态：关注行业动态和竞争对手情况，为公司提供市场情报支持。 10、提升分析能力：持续学习和研究数据分析的新技术和新方法，提升自己的分析能力。