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。

1、参与探索通过计算机视觉技术助力用户线上认证自动化，满足业务场景线上准确率和多变性的要求； 2、 针对性持续优化人脸识别应用在特定场景下的表现，进行相关的模型开发实验、算法流程优化等； 3、 深度优化鉴别翻拍、复印等不合规资料图片的视觉模型算法，进行相关的模型开发实验，开发迭代； 4、 整理数据、抽检和数据分析、指标统计等；bad case追溯和分析； 5、 探索提升算法模型版本迭代优化过程的自动化率，提升迭代流程的复用率； 6、 探索通过迁移学习、模型算法设计及实验，实现专家经验、特定模式的注入，提升跨来源、跨场景鲁棒性。 职位要求： 1、计算机相关专业，硕士研究生，计算机视觉相关专业最佳；熟练掌握CV相关算法、具有深度学习方面的模型构建和调优能力； 2、具有优秀的逻辑思维能力、分析问题解决问题的能力，良好的沟通能力和团队协作精神； 3、熟练掌握Python和office工具；掌握基本的数据结构和算法；英语满足阅读专业论文的能力; 4、在学校或企业实习中，具有人脸识别、人脸实时检索、计算机视觉迁移学习&域适应相关项目经历者优先考虑； 5、实习期要求满足三个月及以上，每周可到4天及以上，研二优先； 6、对公司业务方向有兴趣，对工作内容认真负责，有责任心和钻研精神。

岗位职责： 1、负责公司计算机视觉业务（零售场景）的算法模型优化，包括目标检测、商品识别、目标分类、OCR、价格识别等； 2、根据客户需求，设计并实现准确可靠的算法模型； 3、负责算法模型相关准确率测试和接口开发； 4、撰写技术文档，记录相关的试验过程； 5、参与算法模型的持续改进和优化，确保模型在实际应用中的高效性和准确性； 6、与团队成员合作，确保项目按时完成并达到预期目标。 岗位要求： 1、计算机或数学等相关专业毕业，本科以上学历； 2、熟练掌握Python，熟悉PyTorch、MXNet等相关深度学习框架； 3、熟悉目标检测、分类、特征匹配、OCR等相关计算机视觉算法； 4、熟悉各种算法模型评测指标，如准确率、召回率、F1分数等； 5、具有较好的沟通和表达能力，认真负责、有耐心； 6、具备较强的学习能力和团队协作精神，能够快速适应新技术和新环境； 7、有相关项目经验者优先。

职位职责： 1、负责抖音文娱业务推荐算法工作，主要负责短剧、版权视频等文娱体裁在抖音系APP（抖音、抖音极速版、西瓜视频）的推荐分发工作，与来自国内外**名校、有丰富业界经验的同学合作，共同搭建行业前沿的推荐系统，为用户提供一流的产品体验； 2、将前沿的机器学习技术应用到抖音多样的业务场景，优化用户体验促进业务发展； 3、研究方向包含且不局限于：深度学习、图神经网络、多任务学习、LTR、模型压缩和加速、多模态技术等，结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究； 4、和产品、运营团队紧密合作，通过对产品和用户的深入理解和分析，制定算法策略促进抖音生态的长期繁荣发展。 职位要求： 1、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 2、对机器学习有热情、乐于学习、思考和创新，有自然语言处理、数据挖掘、计算机视觉相关的工作经验； 3、熟悉常见算法，如LR，GBDT，DNN等，具备推导，实现，应用能力； 4、熟悉C++和Python语言，熟悉Linux开发环境； 5、优秀的分析问题和解决问题的能力，有良好的沟通表达能力和团队精神。

职位职责： 1、独立负责视觉算法模块级模型的评测及评测体系建设，包括移动端、服务端算法的效果和性能基准测试，不限于产品分析、自动化测试工具开发等工作； 2、根据需求设计算法评测方案，业务场景数据覆盖，进行数据分析并执行评测，给出算法效果结论及优化建议； 3、挖掘新的测试&评测方法，对算法评测中与遇到的问题进行专项研究和改进。 职位要求： 1、熟练掌握Python/C/C++/Java中至少一种语言及相关技术栈，并有良好的编程能力和规范； 2、有计算机视觉算法评测或质量保障工作经历，有算法研发经验尤佳； 3、优秀的沟通、团队合作和快速学习的能力。

1.负责视频理解、视频编辑处理与创意生成相关算法研发。 2.负责视频技术在美团的全场景落地，助力业务解决视频内容生产、分发、展示等环节的实际问题，包括但不限于：视频多模态内容理解，视频智能创作，视频画质增强。 岗位要求： 1.2年以上工作经验。 2.熟练掌握模式识别和计算机视觉的基础理论和方法，在一个或多个领域有深入研究：视频分类与结构化分析、动作识别、视频跨模态表征、视频质量评价、视频超分等。 3.具备扎实的工程能力，熟悉TensorFlow，PyTorch等主流框架。 4.具有广阔的技术视野，紧跟领域前沿，善于通过创造性的方法解决复杂的实际问题。 5.具有优秀的团队协作和项目推动能力。 具备以下优先： 1.在视频搜索推荐，视频剪辑创作等领域，具有行业应用经验。 2.在业界大规模视频数据集上有过研发经验。 3.在计算机视觉的通用或细分领域的权威竞赛中取得较好名次。 4.在计算机视觉领域内的**会议或权威期刊发表过论文。 岗位亮点： 1.前沿探索与业务落地相结合。以公司业务为依托迭代创新，技术应用场景广泛覆盖本地生活服务与零售电商行业。 2.公司核心计算机视觉算法团队，技术氛围好，成长空间大。

职责： 1.负责最右推荐产品的研发，用推荐产品/技术来提升用户体验和活跃度 2.应用机器学习、自然语言处理等技术，基于海量用户日志和内容，建立用户画像，构建内容质量及内容标签体系 3.以数据挖掘和数据分析为基础，发现新的产品改进点，驱动产品改进，探索新的产品形态； 4.跟踪业界最新的机器学习算法和研究趋势，并将其应用于实际的生产环境 要求: 1.信息检索，计算机视觉，机器学习、分布式系统方向的计算机专业的研究生或优秀本科生； 熟悉常见的分布式编程范式以及设计模式；有一定的分布式计算系统与机器学习相结合的理论和实践基础； 2.对技术研究和应用抱有浓厚兴趣，有强烈的上进心和责任感，善于思考和运用新知识； 3.扎实的C/C++和python编码功底，熟悉MPI/CUDA等高性能计算框架； 4.在ACM/ICPC， Google Jam， Top Coder，百度之星等比赛取得优异成绩的优先； 加分项： 1.思考过TensorFlow/MXNet/Caffe/Theano/Torch等的架构代码和设计逻辑的优先； 2.对大规模分布式机器学习系统实践经验者优先； 3.有发表NIPS/ACL/AAAI/ICML/IJCAI/EMNLP/SIGKDD/ICCV/CVPR/OSDI/SOSP等顶会论文的优先； 4.如果您乐于设计和实现高性能优雅的系统，而又想拥抱大规模机器学习带来的可能性，欢迎加入我们。

岗位描述 我们正在寻找一位大模型算法工程师，加入我们的DeepBank算法团队，负责提升 Agent 的规划、推理能力，构建知识库，并探索知识与大模型的融合。   岗位职责 1、Agent 核心算法研发与优化： 深入研究并实现先进的 Agent Planning 和 Reasoning 算法，提升 Agent 在复杂任务场景下的自主规划、逻辑推理、决策制定和问题解决能力 。    2、知识库构建与维护： 负责 Agent 研发平台所需知识库的构建、更新和维护工作，确保知识的准确性、完整性和时效性 。  3、知识与大模型融合研究： 跟踪和研究知识与大模型结合的前沿技术，探索新的方法和潜在的应用场景 。重点研究和实现基于检索增强生成（RAG）的 Agent 系统，探索利用知识图谱等结构化知识增强大模型的推理能力 。    4、特定领域 Agent 算法调优： 针对特定的应用领域，研究和优化 Agent 的算法和策略，以提升其在实际业务场景中的效果 。   5、参与平台技术方案设计与实施： 参与 Agent 研发平台的技术架构设计、模块划分和接口定义工作 。   任职要求 1、计算机科学、人工智能、自然语言处理、机器学习等相关专业硕士及以上学历 。    2、精通 Python 编程，熟悉深度学习框架如 PyTorch 或 TensorFlow 。    3、具备扎实的机器学习、深度学习、强化学习等理论基础，熟悉 Transformer 模型 。有大模型相关项目经验者优先 。    4、熟悉人工智能 Agent 的基本概念和原理 。熟悉 Agent Planning、Reasoning 等关键技术，了解 RAG、Function Calling 等优先 。    5、具备较强的逻辑思维能力、问题解决能力和快速学习能力 。      加分项 1、有实际 Agent 研发或相关项目经验，熟悉 Agent 框架（如 LangChain、AutoGen 等）。    2、熟悉知识图谱、向量数据库等知识库相关技术或工具 。    3、在 AI 会议或期刊上发表过相关论文 。  4、有参与或贡献优秀的开源项目经验 。    5、具备良好的中英文沟通和协作能力 。    6、有特定行业的 Agent 应用开发经验 。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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。

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。

岗位职责： 1.负责腾讯音乐集团相关产品推荐算法的设计实现与优化； 2.负责完善现有推荐系统的基础算法及并行计算框架； 3.负责音乐平台业务的基于用户/音乐特性的数据挖掘及推荐策略设计实现； 4.负责能够根据业务数据变化不断设计并调整算法策略来提升算法质量，并最终提升用户体验。 岗位要求： 1.硕士及以上学历； 2.计算机，统计，信息，数学等相关专业毕业优先； 3.扎实可靠的编程能力，精通C/C++/GO至少一门编程语言； 4.熟悉业内推荐算法及数据挖掘领域的技术热点和进展，对互联网在线音乐的推荐系统架构设计有深入了解； 5.了解Hadoop/Spark生态相关技术优先； 6.具备规模分布式数据存储与计算开发经验者优先； 7.沟通能力佳，表达能力出众者，音乐爱好者优先。

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。

职位职责： 1、分析和理解大规模结构化和非结构化数据，利用机器学习、NLP、大模型、图算法和迁移学习等，开发高性能分类器、预测模型和算法，构建知识图谱； 2、针对复杂业务场景，协同多个关联部门，完成业务需求所需的AI算法模型或数据挖掘方案的开发交付和验证，达成预定的业务指标； 3、探索和应用前沿的机器学习、NLP、大模型技术，并将其应用于业务场景。 职位要求： 1、本科及以上学历，3年以上算法领域从业经验； 2、具备机器学习相关算法的扎实基础，包括但不限于NLP、深度学习、图模型、大模型等特定领域的全面学习和实践经验； 3、具备对业务数据建模的能力，精通相关实验和原型验证所需的技术栈、特征挖掘、AI算法模型、数理统计算法等相关技术领域； 4、具备实际操作能力，熟练掌握至少一种框架，如TensorFlow或PyTorch，包括其训练和部署的具体细节；熟悉常用的机器学习和深度学习算法，以及基本的网络模型结构和文本表示方法； 5、出色的编码技能，熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Go或C++，并具备算法和数据结构的扎实基础； 6、具备优秀的团队协作和沟通技巧。

风控算法工程师（无感知人机方向） 岗位职责： 1、负责业务各场景（比如登录、注册、反爬等）的机器流量的风险水位防控、以及机器流量的感知、识别和监控工作。 2、熟悉各终端（PC、Wap、H5、Android、Ios）SDK埋点体系设计，并能从算法优化的角度对埋点体系给予相关建议和需求提取。 3、负责机器流量的实时对抗工作，根据各设备终端埋点采集到的海量设备信息和行为信息等构建人机识别模型、进行模型线上部署，不断迭代与优化人机算法，提升机器流量识别能力。 4、探索人机识别场景的算法模式，例如半监督/无监督/自监督/小样本学习/强化学习/对比学习等，并且将之应用到反作弊业务场景中。 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。

在这个数字财产所有权受到挑战的年代，我们以让“用户再次拥有自己的个人数据”为愿景，打造了一款面向终端用户的基于Kubernetes的开源云原生操作系统-Olares Olares旨在帮助人们存储、保护、控制和使用他们的数据资产，在提供友好的使用体验和企业级的安全与扩展能力的同时，轻松进入下一代网络世界 职位描述： 1、负责Olares系统的创意视觉工作，包含市场传播与内容运营活动设计，制定创意方案，创作主视觉，完善设计细节； 2、深入理解业务，和产品经理、UI设计师合作，制定视觉设计策略； 3、探索创新设计概念，参与专业建设积极进行专业研究 职位要求： 1、具备优秀的审美和设计品味，注重细节和设计品质感，设计相关学科背景； 2、3年左右互联网设计工作经验，对品牌创意思维有一定的理解； 3、充满好奇心，能够敏锐洞察设计趋势，积极探索创新解决方案并推动落地； 4、具备平面、插画、动效的设计能力，并有应用这些能力的落地项目优先 加分项： 1、有UI/UE设计经验，有与研发工程师合作，把控线上产品体验品质的设计经验； 2、数码发烧友，Self-Hosted，NAS，HomeLab爱好者优先