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. 负责开发、维护基于GPT类自回归及Bert类非自回归NLP模型数字化产品；涉及模型设计、训练、调试等核心工作； 2. 参与后台开发，进行技术调研、可行性分析以及系统与流程结构设计，确保模型的有效落地及性能优化； 3.负责数据处理和模型训练流程，从样本筛选到数据增强，不断提升模型性能和应用效果； 4.与产品团队及前后端紧密合作，深度理解客户需求，利用先进的语言模型技术解决实际业务问题。 任职要求 1. 硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、语言学或相关专业； 2. 必须具备深厚的NLP领域知识，熟练掌握Bert类等传统大语言模型及GPT生成类大语言模型等技术； 3. 优秀的Python编程技能和工程化能力，有实际的模型开发到部署经验； 4.对技术研究和经济金融实际问题的解决充满热情，具有自我驱动力，强烈责任心，以及良好的抗压能力。 加分项： 1. 有在经济金融领域内模型研发及应用的实践经验，并能独立解决行业问题； 2.对经济金融市场运作有深入了解，能将技术应用于市场分析、风险评估等方面； 3.成功的项目案例，尤其是在智能数据问答、智能报告等AI产品上的实践经验； 4.熟悉模型优化、自然语言处理的最新进展和技术动态。

职位职责： 1、负责模型的全流程工作，包括但不限于数据、训练、评测、推理部署，保证数据的高质量和有效性； 2、LLM算法应用研究与算法落地工作，包括但不限于语言LLM、多模态LLM，Prompt工程/RAG/Agents/SFT/RLHF等LLM相关前沿技术； 3、持续探索在各种用户场景下，利用AI能力增强业务迭代效果； 4、深度参与产品研发项目，和产品经理/业务研发/质量/等同学密切配合，提高项目整体收益。 职位要求： 1、计算机相关专业本科及以上学历，3年以上深度学习算法研究与开发经验，具有LLM开发和实际落地经验； 2、具备LLM相关算法的扎实基础，包括但不限于单模态/多模态LLM训练（RAG/SFT/RLHF/Prompt）、部署和蒸馏等领域的全面学习和实践经验； 3、熟悉主流的Bert/Transformer/ViT/Clip等主流预训练模型，熟练掌握TensorFlow/PyTorch/Keras等任一主流机器学习框架； 4、有较强的业务问题到算法模型的建模能力，有强烈的技术好奇心、自驱力和进取心，能及时关注和学习业界最佳实践； 5、岗位地点：北京、上海、深圳。 加分项： 1）有高关注度的机器学习相关博客或GitHub项目； 2）有过数据挖掘/机器学习或ACM-ICPC/NOI/IOI相关的竞赛经历并取得优秀成绩； 3）有国际**会议(KDD/NeurIP/ACL/EMNLP/IJCAI/AAAI/SIGIR等)Paper发表者优先。

职位职责： 1、带领团队统筹模型的全流程工作，包括但不限于数据、训练、评测、推理部署，保证数据的高质量和有效性； 2、主导LLM算法应用研究与落地实践，密切关注LLM领域的前沿技术动态，包括语言LLM、多模态LLM，Prompt工程/RAG/Agents/SFT/RLHF等最新研究成果； 3、带领团队开展创新性的应用研究，将前沿技术转化为实际生产力，为公司产品和业务提供技术优势； 4、积极与业务部门沟通协作，深入挖掘各种用户场景下的潜在需求，将AI技术与业务需求紧密结合，设计并实施针对性的技术方案，以增强业务的迭代效果和竞争力； 5、在LLM算法落地过程中，负责牵头解决复杂技术难题，组织团队进行技术攻关，协调各方资源，确保项目顺利推进并达到预期效果。 职位要求： 1、计算机相关专业硕士研究生及以上学历，具有5年以上深度学习算法研究与开发经验，其中至少2年以上LLM开发及实际落地项目经验，并拥有带领团队完成相关复杂项目的经历； 2、具在深度学习领域有深厚造诣，精通LLM相关算法体系，对单模态/多模态LLM训练（RAG/SFT/RLHF/Prompt）、部署和蒸馏等关键领域有深入研究与丰富实践经验，能够凭借自身专业知识指导团队解决技术难题； 3、具备卓越的算法设计与实现能力，能够从复杂的业务问题中精准提炼核心要点，转化为有效的算法模型，并带领团队完成从模型构建、训练优化到上线部署的全流程工作，确保算法模型的高效运行与实际业务价值的实现。 加分项： 1、拥有高关注度的机器学习相关博客或GitHub项目，展示出在技术社区的活跃度和影响力，能够为团队带来技术交流与合作的机会，提升团队的技术知名度； 2、有过数据挖掘/机器学习或ACM-ICPC/NOI/IOI相关的竞赛经历并取得优异成绩，证明具备优秀的算法思维和问题解决能力，能够在团队面临技术挑战时提供独特的解决思路； 3、作为主要作者有国际**会议（KDD/NeurIP/ACL/EMNLP/IJCAI/AAAI/SIGIR等）Paper发表者优先，体现了在学术领域的深厚造诣和行业认可度，能够提升团队在学术界和工业界的影响力； 4、岗位地点：北京、上海、深圳。

岗位职责： 1、参与媒体专业领域大语言模型的研究、构建与迭代，负责预训练和对齐阶段特定算法模块的建设工作； 2、逐步加深和丰富基座大模型的智能体能力，为智能体应用建设沉淀技术与经验； 3、负责RAG、Agent等通用应用流程框架设计实现和策略制定； 4、探索大模型能力在业务流程中的提效应用和面向C端用户的产品能力输出。 岗位要求： 1、硕士及以上学历，计算机、智能科学、数学专业方向出身； 2、具备非常扎实的算法功底，熟练掌握NLP的常用技术手段，有工业界内容理解和生成成熟实战经验； 3、拥有大规模语言模型的预训练和微调经验，熟练掌握常见开源模型的底层设计原理； 4、对于Dense架构和MoE架构大模型的设计实现细节有充分掌握，并有一定的实际操作经验； 5、良好的逻辑思维能力和数据敏感度，优秀的分析和解决问题能力，对挑战性问题充满激情，自驱有追求，具备较强的攻坚能力。

1. 负责设备端语音降噪唤醒、识别、语义理解问题排查及优化研发，包括结合海尔语音设备整机结构进行语音效果问题分析、算法调优，设备端调试及问题修复； 2. 侧重于语音设备端降噪增强、识别、语义理解类算法研发及应用创新，推进海尔语音系统架构优化升级，推进语音技术在海尔产业落地，打造标准化解决方案；

基础研发平台是美团的核心技术平台，立足于“零售+科技”的战略定位，通过打造人工智能、大数据、云计算、安全等核心技术能力，以及研发效能平台、企业应用平台等公共服务，为业务提供稳定安全、扩展易用、技术领先的平台技术和产品服务。 在这里，我们会参与到最前沿的技术研发和探索；能够接触超规模集群、海量数据，挑战高复杂业务场景，有机会与业界一流的工程师一起并肩前行。 在这里，我们有超强的技术氛围，持续向社区贡献业界实践，加速行业技术发展；我们有完善的互联网学习生态圈，重视底层逻辑和方法论，助力职业生涯的非线性成长。 真诚地邀请你，和我们一起驱动技术发展，创造行业价值。 岗位职责 负责围绕AI大模型算法的认知分析的研究工作，具体工作内容包括但不限于： 1. 深入理解大规模语言模型的模型结构、训练过程以及评测方式，根据模型的训练过程以及评测结果，对大语言模型存在的问题进行研究。 2. 深入分析模型评测结果中不符合认知的异常，根据具体的异常制定完善的研究策略，通过对比、归纳等方法，产出研究分析结论，指导模型训练优化。 3. 构建Data-Centric的数据-训练-评测闭环，探索研究包括但不限于下列方向：大模型数据、模型的Scaling Law，研究数据配比、加入方式与时机等对模型效果的影响。 4. 追踪大模型方向的前沿进展，积极主动地学习和探索新数据分析、模型训练以及模型评测方法。 5. 与各相关部门保持良好沟通，深度参与大模型预训练、SFT、RLHF和评测等阶段，共同推动大模型持续优化。 岗位基本需求 1. 硕士及以上学历，计算机、数学、统计学或相关专业； 2. 熟悉Java/Python/C++等编程语言，良好的编码习惯和一定的工程能力 3. 具有机器学习或深度学习算法的基础知识，熟练掌握自然语言处理、多模态或大模型相关算法和模型； 4. 良好的沟通能力、团队合作精神以及较强的问题解决能力。 5. 对每一行代码负责，对业务方负责，具备工匠精神。 具备以下者优先 1. 在计算机领域顶会(如ACL、EMNLP、NeurIPS、AAAI等）上以一作发表过论文者优先； 2. 具备从事相关行业人工智能开发、算法研究等相关工作经验者优先； 3. 对ChatGPT等相关大模型有深入了解或丰富的使用经验者优先； 岗位亮点 1. 紧跟人工智能行业进展，接触到前沿技术和行业趋势，磨练出对人工智能的独到见解； 2. 参与AI大模型的训练与评测的全流程，了解从理论到工程实践的全面技能； 3. 与一流的人工智能团队合作，快速成长，提升自身能力； 4. 有机会参与公司的创新项目，跨足不同领域，拓宽人工智能技术的应用范围。

岗位要求: 教育背景要求:本科及以上 技能要求:良好的需求理解力、问题分析、归纳能力 、跨领域协调能力 知识要求: 1、优秀的洞察及架构能力，熟悉数字化经验及4A架构； 2、熟悉Transformer、增量预训练、SFT、RAG、Agent技术栈，有大规模集群上实践经验者优先； 3、对技术有热情，具备良好的沟通表达能力和团队精神，自驱力强； 岗位职责: 1、对齐供应链业务战略，联合业务领域识别业务挑战及应用机会点，制定AI应用战略及演进路标，规划并落地AI应用的系统及解决方案架构，牵引应用架构及技术架构的演进； 2、聚焦供应链的核心高价值业务场景，通过构建AI应用，赋能供应方案设计、供应资源决策、订单履行管理等，优化供应链作业及运作模式，提升工作效率、质量与客户/伙伴供应服务满意度。

职位诱惑：出海公司 学习空间 免费餐食 扁平管理 职位描述： 1. 智能对话系统开发辅助 -参与 AI Agent 与 Chatbot 平台的开发工作，承担功能模块的设计与实现，助力提升系统的自动化处理和用户交互功能。 -研究和应用最新的 AI Agent 技术，协助团队优化系统的智能性和响应能力。 2. 多模态模型开发与工作流支持 -负责多模态数据的预处理和模型训练的基础任务，协助优化模型的性能和稳定性。 -参与基于 ComfyUI 的工作流设计与优化，支持多模态模型的高效开发与部署。 3. 技术学习与支持 -积极学习 AI 领域的最新技术和工具，参与团队的技术分享与讨论，提升自身的专业技能。 -提供开发过程中的技术支持，协助解决日常问题，确保项目的顺利进行。 4. 文档与测试工作 -参与编写和整理技术文档，确保开发过程中的知识积累和传递。 -负责系统功能的测试和调试，确保交付代码的质量与稳定性。
 职位要求： 1. 1-3年工作经验，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。 2. 具备扎实的编程基础，熟练掌握 Python 等编程语言。 3. 对人工智能和机器学习有浓厚兴趣，有一定的理论基础。 4. 具备良好的学习能力和团队合作精神，能够快速适应新的技术和工作环境。 5. 有责任心，注重细节，能够认真完成交付的任务。

职位描述： 1. 负责以大语言模型 (LLM)、视觉语言模型 (VLM) 为核心的复杂场景理解和泛化技术。 2. 负责研究和设计以语言-动作大模型 (VLA) 在自动驾驶领域的落地，包括但不限于模型的结构、训练技术探索； 3. 负责研究基于自监督技术的自驾大模型，有效利用海量数据。 职位要求： 1. 对大模型算法研究和应用经验丰富，包括但不限于大模型的训练数据构造、模型训练、性能调优等； 2. 对大模型在自动驾驶领域有应用经验优先，包括但不限于利用大模型进行行为场景理解和规划的落地实施； 加分项 1、有计算机视觉或机器学习相关研究经验，有高水平论文发表； 2、参加kaggle或知名会议上举办的相关比赛取得优异成绩； 3、ACM/ICPC、CCPC、NOI、IOI等计算机/信息学竞赛获奖经历。

岗位要求： 1、积极配合算法研发团队，收集，清洗，整理数据，并进行数据标注，建立算法测试/训练数据集，为算法研发人员提供数据支撑； 2、负责算法的准确性，性能，稳定性，可用性等的测试和评测，完成算法和产品的集成测试，编写测试用例和测试报告； 3、能够依据算法的不同，从服务业务的功能、效果、稳定性进行测试设计与执行，根据业务的不同制定不同的测试策略，使用不同的测试方法，分析定位问题； 4、参与产品需求评审，具有较好的业务理解能力和沟通能力，测试严谨认真负责。 任职资格： 1、本科及其以上学历，超过1年TTS\ASR\NLP的相关测试经验； 2、了解自然语言处理，或语音识别的相关测试方法和基础知识，了解asr、nlp、tts的测试流程 3、熟悉测试流程以及测试相关技术者优先； 4、掌握Python语言，使用jmeter、potman等测试工具； 5、有较强的创新能力，良好的沟通能力以及团队协作能力； 6、良好的责任心、逻辑性、沟通能力，团队合作精神，独立并积极主动。

【职位描述】 1、负责小红书搜广推多场景排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据，挖掘用户兴趣，优化排序模型； 3、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的排序算法优化推荐效果。 任职资格 【任职要求】 1、本科以上学历，计算机及相关专业，3年以上搜广推相关经验； 2、具有扎实的c++、python等编程功底，以及扎实的数据结构和算法功底； 3、熟悉常用机器学习在推荐系统的应用理论，包括但不限于深度学习、迁移学习、多任务学习等算法和系统研发等； 4、熟悉tensorflow等深度学习框架，熟悉业界主流大规模机器学习工程架构，有大规模搜广推系统的排序落地经验； 具备以下条件者优先： 1、有优秀的工程架构能力； 2、在国际会议（Recsys、KDD、NIPS、WWW、ICML、SIGIR、AAAI等）以第一作者发表过高水平论文； 3、有内容、新闻、短视频等行业的大规模推荐系统研发经验; 4、有TB级稀疏模型训练策略优化/千亿级特征挖掘及交互/多目标优化/模型轻量化方向的落地经验

1.负责语音模型算法的研发工作，包括语音降噪增强、语音识别、语音合成等语音算法的研发和应用落地； 2.侧重于语音降噪增强、识别类算法在智能家居会话场景的应用，及语音合成算法在对话场景的落地； 3.通过跟踪热点技术和创新，确保算法性能行业领先，帮助海尔产业产生实际价值和打造业界领先的语音应用产品； 4.持续关注学术界和行业的最新研究动态，跟进语音相关的前沿技术发展。

工作职责： 1. 负责大语言模型LLM文本理解与文本生成算法研发，开展数据处理、模型训练及推理优化等工作； 2. 负责AIGC内容生成研发工作，将前沿自然语言生成技术应用于实际业务，构建行业垂直领域自然语言理解及生成系统，获取业务收益； 3. 负责自然语言处理方向基于 GPU 的并行多机多卡训练、高性能模型推理等； 4. 对行业最新动态进行跟踪，结合企业业务场景的具体需求，提出改进方案或新算法模型的开发计划，产生实际价值。 任职要求： 1. 对于自然语言处理技术应用到实际业务场景中并产生真实的商业价值具有强烈的热情，有责任感和较好的洞察力； 2. 拥有计算机、自然语言处理、深度学习等相关专业硕士及以上学历，且具备2年以上自然语言处理研究经历或相关工作经验； 3. 具备大语言模型研发经验者优先，具备多模态大模型项目经验者优先； 4. 熟悉一些开源的算法库或工具，如LTP、stanfordNLP、NLTK、Apache OpenNLP、scikit-learn等； 5. 熟悉多种AI框架（如TensorFlow、Pytorch、Keras），具备较强的开源技术集成能力者优先； 6. 具有较好的逻辑表达能力、良好的团队合作精神和高度的责任心。

岗位职责： 1. 开发指标归因分析平台 2、AI大模型在各工具业务的应用场景适配等,负责基于大模型面向应用场景的算法策略组件建设 3、负责LLM、深度学习、机器学习等方向相关问题研究，跟进前沿技术动态 任职要求： 1. 计算机、通信、电子及相关专业，硕士及以上学历，3-5年工作经验 2. 熟练掌握Python语言，熟悉Tensorflow、Pytorch、Spark、Hive等技术栈 3. 具备深厚的NLP基础和前沿跟踪能力，具备大模型落地实战经验优先 4. 掌握NLP基本算法，在自然语言处理相关领域中至少一个方向有一定的实践经验，如语义检索与推荐、信息抽取、对话系统、语义理解、阅读理解、聚类、迁移学习、多模学习、低资源学习等熟悉LLM相关技术， 如transformer, prompt tuning, RLHF, langchain等，对相关技术落地有自己的理解 5. 在机器学习/NLP领域高级学术会议发表过高质量文章者 6. 有银行间债券、银行核心经营指标相关研发经验者优先