感知算法工程师 岗位职责： 1. 负责深度相机、激光雷达、线激光等多种传感器融合的数据处理与标定算法开发； 2. 对公司已有感知算法进行优化和改进，提高整体感知算法的鲁棒性； 3. 负责与移动机器人规控、软件等模块的系统集成和调试工作； 4. 追踪并改进前沿感知算法模块，包括但不限于物体检测，场景分割，目标追踪等。 5. 负责感知方案的方案制定、架构设计和性能优化并落地产品。 任职资格： 1. 计算机、机器人、自动化、信息工程等相关专业本科及以上学历； 2. 精通多传感器标定，点云数据预处理，滤波和优化算法包括卡尔曼滤波、非线性优化等； 3. 熟练掌握 C/C++ ，掌握PCL、OpenCV及计算机视觉中的基本算法，具有4年以上的相关项目开发经验 ； 4. 熟悉机器人/自动驾驶常用中间件应用，如ROS、Cyberrt、AutoSar等； 5. 强烈的进取心和求知欲，较强的沟通能力和团队合作意识，具备强烈的责任心，较强的较强的沟通能力和团队合作

职位描述： 1、追踪并改进前沿深度学习感知算法，包括但不限于多模态BEV物体检测分割，在线地图构建等； 2、构建各项任务的数据闭环与预标注系统，提升以数据为核心的算法迭代效率； 3、根据实际业务场景，优化并定制相关算法，部署进入自动驾驶系统。 职位要求： 1、熟悉至少一项无人车感知任务，有处理真实大规模数据经验； 2、熟悉python, c++； 3、动手能力强，可以快速将想法落实。 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。

职位描述 深度学习场景理解：用深度学习技术让计算机理解图像或视频中的内容，比如识别物体、分割场景等。 模型优化：改进现有的深度学习模型，让它们更快、更准、更高效。 前沿技术研究：跟踪最新的深度学习技术，做实验验证这些技术是否有效，并进行优化。 文档编写：把算法和技术写成文档，方便团队理解和使用。 任职要求 学历和专业：需要计算机视觉、数学、遥感、摄影测量等相关专业的硕士学历，或者有两年以上相关工作经验。 深度学习任务经验：熟悉用深度学习做目标检测、识别、跟踪、语义分割等任务，比如用YOLO、RCNN、SSD等模型。 数学基础：要有扎实的数学功底，尤其是几何和统计学，并且知道这些技术在自动驾驶（ADAS）中的应用。 编程能力：熟练掌握C/C++、Python、Matlab等编程语言，会用OpenCV、Dlib等工具。 算法和性能优化：熟悉常见的数据结构和算法，能够优化代码性能。 深度学习调参经验：有深度学习模型调参经验，熟悉模型压缩技术（如剪枝、量化、知识蒸馏）的优先。

职位职责： 1、负责大模型核心技术的研究与开发，深入理解其工作原理，不断探索创新应用场景； 2、负责大模型应用的构建过程，从需求分析、模型设计到开发实现与优化，确保应用的高效性与准确性； 3、对大模型应用的效果进行持续调优，通过数据分析与算法改进，提升模型的性能和用户体验； 4、与跨部门团队紧密合作，包括工程师、产品经理等，共同推动项目的顺利进行； 5、关注行业动态与技术趋势，及时引入新的算法技术和理念，为公司的技术发展提供前瞻性建议。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能、数学等相关专业，具有1年以上大模型相关工作经验； 2、熟练掌握至少一种主流的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等； 3、熟悉大模型相关技术，对大模型核心技术有深入的理解，包括但不限于模型架构、训练算法、优化策略等，有大模型SFT、RLHF等实操经验者优先； 4、熟悉大模型主流应用场景，如RAG、Graph-based RAG、Agent等，有实际落地经验者优先； 5、熟悉大模型应用开发框架，包括但不限于Langchain、LlamaIndex等，有实际应用开发和项目落地经验者优先； 6、具备优秀的编程能力，熟练使用Python、C++等编程语言。

职位职责： 1、负责音频算法的质量评估, 包括3A算法、空间音频、麦克风阵列等； 2、负责深度学习类音质评测模型开发和音质指标的工程建设； 3、负责音频质量评测系统、平台和工具的开发等。 职位要求： 1、1年以上工作经验，声学、电子类等专业优先； 2、了解Polqa/Pesq算法原理，具备音频信号处理算法和系统开发经验, 有音频主客观测试算法经验； 3、熟悉Python，C/C++，熟悉TensorFlow、Pytorch等社区开源工具，了解深度学习技术、有丰富的实战经验优先； 4、良好的团队沟通能力，积极思考、主动解决问题者优先。

岗位职责： 1.结合信贷业务场景，对内部海量数据进行清洗与深度挖掘，提炼稳定且有效的数据产品，为金融机构信贷业务搭建全生命周期模型提供数据基础； 2.使用Python开发并优化逻辑回归、XGBoost、深度神经网络等机器学习模型，结合信贷金融业务属性和场景，提升模型算法的表现，完善金融机构的全场景化模型组合； 3. 全程参与数据产品的研发，包括需求分析、市场分析、产品设计、产品性能测试、上线推广等环节，确保产品的高效交付和稳定运行； 4.积极研究和跟进前沿大数据建模理论和技术，将其有效融入产品开发中，以维持并提升产品的技术竞争力； 5.针对不同信贷金融机构的业务特色，设计定制化的风控和营销解决方案。运用大数据和算法技术，为合作伙伴提供精准的业务支持和服务。 岗位要求： 1.计算机、数学、统计、金融、物理、信息工程等数理专业硕士及以上学历; 2.具有3年及以上银行、消金或者互联网金融等相关的风险模型、数据挖掘相关工作经验，对信贷业务流程和系统有深刻理解； 3.精通风险管理和营销模型的构建方法，熟练掌握统计分析和数据挖掘技术。具备强烈的数据敏感性，能够独立发现并解决问题，具有自我激励和驱动的能力； 4.熟练应用Python、R等数据挖掘工具，掌握逻辑回归、XGBoost等机器学习算法，并了解深度学习和前沿算法的发展趋势； 5.具备良好的团队合作精神，优秀的沟通能力和项目管理技能，能够在快节奏的工作环境中有效推动项目进展。

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、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。

岗位职责: 1、负责行车场景周视感知算法设计和开发工作，包括高速/城区等场景中的障碍物、车道线等感知任务的模型及后处理算法开发工作 2、负责泊车场景环视感知算法设计和开发工作，包括室内、室外等场景中的车位、障碍物等感知任务的模型及后处理算法开发工作 3、负责自动驾驶领域大模型等前沿技术研发工作 任职要求： 1、计算机、汽车工业、机器人、电子或相关专业； 2、熟悉当前主流的深度学习算法，包括但不限于BEV感知、无监督训练、大模型、目标检测、图像分割、多任务学习、多传感融合等领域； 3、熟悉常用的深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、MxNet等，要求至少对其中一种框架较为熟练； 4、至少精通Python或C++编程，熟悉常用的视觉算法库如numpy/opencv等，了解常用的传统图像处理算法。 5、具备针对车载端侧平台检测/分割等算法设计经验和落地能力，有针对自动驾驶场景落地障碍物、车道线、红绿灯、freespace等算法经验者优先。 6、具有正确的价值观、内在驱动力；具有较强的学习能力、沟通能力和团队协作能力；能主动解决问题；能够承受较强的工作压力。

工作职责： 1、负责海外广告外投的RTA算法建设、DPA动态选品，挖掘投放热词和优化站内落地页承接； 2、深入业务，基于业务理解来主导建模成本分配机制，持续迭代和改进； 3、预测用户LTV价值，配合运营策略对不同人群进行差异化投放； 4、跟踪同行广告领域的技术趋势，了解竞品产品和技术动态，能催化团队技术进步。 职位要求： 1、计算机相关专业本科及以上学历，研究生优先； 2、具备搜广推算法经验，精通常见的数据挖掘、机器学习和深度学习算法； 3、至少精通一门编程语言（Python、Scala、Java等），能熟练使用常见的数据分析工具； 4、熟悉至少一种深度学习框架（Pytorch、tensorflow、Keras等）； 5、良好的沟通能力，具有跨团队的多方密切合作意识； 6、有电商经验优先，有广告经验优先。

我们正在寻找一位经验丰富的推荐算法工程师，负责推荐算法的框架搭建和工程效能优化工作。该职位将主要负责TF和PyTorch框架在推荐系统中的应用，包括离线和在线训练优化、模型部署及生成式模型的实时预估。我们期待您的加入，共同推动公司的技术和业务发展。 岗位职责： 1. 离线Pipeline优化：优化TF框架的离线和在线逻辑，提升TF集群训练和GPU训练的离线pipeline资源利用率和效率。 2. 模型Serving：探索并搭建基于TF/PyTorch的Serving方案，实现推荐场景下的近线和在线预估流程。 3. 生成式模型应用：落地推荐领域的生成式模型预估框架，负责对应的训练加速和实时预估的部署。 4. 算法研发：优化工程效率，提升推荐系统的性能和效果。构建通用有效的工具和框架。 任职要求： 1. 教育背景：计算机科学相关专业本科及以上学历。 2. 工作背景：推荐算法领域3年以上的工作经验。 3. 技术经验： - 熟悉TF/PyTorch框架，具备离线Pipeline和在线Serving相应的部署和优化能力。 - 熟悉GPU加速相关技术，能够优化大规模数据的训练速度。 - 具有生成式模型应用经验，能够实现生成式模型的训练加速和实时预估部署。 4. 编程能力：精通Python编程，熟悉C++/Java或其他编程语言者优先。 5. 工程经验：具备扎实的工程能力，有大型推荐系统开发和优化经验者优先。 6. 沟通能力：良好的团队合作精神，具备跨团队沟通协作的能力。 7. 创新精神：热爱技术创新，乐于接受挑战，并能够持续学习和应用新技术。 优先条件： 1. 互联网公司推荐系统的相关工作经验。 2. 在推荐算法、机器学习或深度学习领域有高质量论文或专利。 3. 开源项目贡献经验。

工作职责 1.针对医疗领域特定问题，定义任务流程，收集或构建高质量数据集，对LLM进行微调； 2.利用提示工程、模型微调、调用工具插件等方式完成医疗领域特定应用的探索尝试； 3.尝试提升大语言模型在医疗方面的能力，包括但不限于高效训练、人工反馈对齐、多模态、可控文本生成、生成质量评估，以提升LLM性能。 任职要求 1.研究生及以上学历，计算机、电子工程、自动化控制等专业背景，有NLP的研究经验； 2.有扎实的数理基础和良好的逻辑思维能力，有深度学习算法框架使用经验； 3.良好的编程能力，熟悉Python,pytorch,linux下常用指令； 4.熟悉现有的多种大语言模型，例如llama、qwen等； 5.拥有医疗自然语言处理项目经验，或者对人工智能在医疗领域的应用有强烈兴趣； 6.有中文文本处理经验者优先，有计算机、医学、生物信息学等领域论文发表或者大赛获奖经历者优先。

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. AI 业务应用开发： a. 负责 AI 算法的工程实现，包括模型部署、优化和集成，提升业务系统的智能化水平。 b. 参与 AI 解决方案的全流程开发，从需求分析、模型选型、训练、评估到线上部署。 2. AI 系统架构与优化： a. 设计并优化 AI 相关的系统架构，确保其高效、稳定、可扩展。 b. 结合业务需求，优化推理速度、降低计算成本，提高 AI 服务的可用性。 3. AI 模型应用与改进： a. 结合业务场景，应用深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等技术，解决实际问题。 b. 持续跟踪 AI 技术前沿，结合业务需求改进现有模型，提高预测精度、稳定性和计算效率。 4. 数据处理与特征工程： a. 负责数据的采集、清洗、预处理和特征工程，构建高质量的 AI 训练数据集。 b. 设计高效的数据管道，支持大规模数据处理，提高 AI 训练与推理的效率。 岗位要求： 1. 基础技能要求： a. 计算机或相关专业本科及以上学历，熟悉数据结构、算法、操作系统和计算机网络。 b. 精通Python编程语言，并具备良好的编程习惯和代码优化能力。 c. 熟悉 深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），能基于现有框架训练、优化并部署 AI 模型。 d. 具备 NLP、计算机视觉、推荐系统等至少一个领域的实践经验，并理解相关算法原理。 2. 工程能力要求： a. 熟悉 Docker、Kubernetes、TensorRT等，能在生产环境中高效部署 AI 模型。 b. 了解 数据库（SQL/NoSQL），能处理大规模数据并优化 AI 训练数据流。 c. 具备 AI 系统的工程化能力，能构建高效、可扩展的 AI 服务和 API。 加分项： 1. 具备 大模型（LLM）相关经验，能优化和微调开源大模型（如 GPT、Llama、Claude）。 2. 有多模态AI 开发经验（图像+文本+语音）或 强化学习应用经验。 3. 了解 MLOps、AutoML、A/B 测试、AI 监控与评估，能构建自动化 AI 训练与部署流程。 4. 具备创业或业务落地经验，能够平衡技术与商业需求，实现 AI 价值最大化。

工作职责： 1.负责视频广告系统的算法设计和优化，包括但不限于实时竞价/点击率预估/分配优化等核心算法； 2.以平台收益为目标，优化广告投放策略，提升广告主的 ROI 和用户体验； 3.基于广告领域需求，对预训练大模型进行微调/对齐等优化，持续提升算法效果和平台收益。 任职要求： 1.希望3年及以上广告算法/推荐系统/搜索引擎或计算广告相关领域经验； 2.熟悉大规模数据挖掘，机器学习，深度学习等相关技术，熟悉 Hadoop/Spark 等工具； 3.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的能力，对挑战性问题充满激情； 4.熟悉大模型微调技术（如SFT、LoRA、DPO等）优先； 5.硕士及以上学历，对计算广告行业有兴趣。

风控算法工程师（验证码人机方向） 岗位职责： 1、基于不同的验证码形式和终端设计SDK埋点体系并与前端沟通采集逻辑，验证码形式包括不限于滑块、九宫格、图标点选等，终端覆盖Web、H5、Android、Ios。 2、基于采集到的验证码行为数据和设备数据构建人机识别模型判断是否为机器流量，并完成模型的实时线上部署，应用在登录、注册等各个业务场景用于风险识别。 3、通过和黑灰产的不断对抗，维护并持续迭代各验证码人机模型，探索不同的算法模式，并且将之应用到验证码场景中。 职位要求： 1、3年以上反欺诈＆风控、反作弊算法研发经历，计算机相关专业本科及以上学历，算法基础扎实； 2、熟悉黑灰产作弊手法，有成功的黑灰产对抗经验，负责并有效治理过某类反作弊问题，比如批量注册、群控等； 3、熟悉 Python/Scala/Java ，具备优秀的编码能力，至少熟悉一种常见的机器学习／深度学习平台； 4、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、自然语言处理、分布式计算等相关技术，有行为序列挖掘相关经验优先； 5、有钻研精神，对安全风控有热情，主观能动性强，能适应快速变化的业务需求，具备良好的团队合作精神和沟通技巧。