岗位职责： 1.负责公司内部AI工作流平台的全栈开发与维护，包括前端界面、后端服务及数据库设计等。 2.与算法团队紧密协作，将AI模型、数据处理流程等模块集成到平台中，提升团队协作效率。 3.参与业务团队需求分析、技术方案设计，推动自动化工具链的落地与迭代。 4.持续优化平台性能与用户体验，确保系统的高可用性、可扩展性和安全性。 5.编写技术文档和使用手册，协助其他团队成员快速理解并使用平台功能。 任职要求： 技术能力： 1.具备3年以上全栈开发经验，扎实的计算机基础，熟悉主流技术栈： 2.前端：React/Vue/Angular 等框架，熟悉TypeScript及前端工程化工具。 3.后端：Python/Node.js/Java/Go 等，熟悉RESTful API设计及微服务架构。 4.数据库：MySQL/PostgreSQL/MongoDB 等，具备性能优化经验。 5.熟悉熟悉DevOps工具链（如Docker/K8s/Jenkins/GitLab CI等）。 6.了解AI基础概念（如机器学习流程、模型部署）或有相关平台使用经验 软性要求： 1.逻辑清晰，对复杂业务场景有快速抽象和落地能力。 2.具备技术热情，能主动探索新技术并推动团队技术升级。 3.良好的沟通能力，适应跨部门协作与敏捷开发模式。 加分项： 1.参与过AI/大数据平台开发，熟悉任务编排工具 2.熟悉LLM（大语言模型）应用开发或AutoML工具集成。 3.有开源项目贡献或独立技术博客/作品

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。

岗位职责： 1、建设机器学习/深度学习平台，根据实际业务场景和需求，优化平台能力； 2、建设灵活的AI开发组件，支持业务打造定制化AI平台及业务。 岗位要求： 1、计算机及相关专业本科及以上学历，具有扎实的代码功底，熟悉常用的算法和数据结构； 2、精通Java语言，熟悉了解Python语言，具有良好的编程习惯，熟悉多线程编程，内存管理，设计模式和Linux开发环境； 3、熟悉Hadoop/Hive/Spark/Flink等计算框架，熟悉Docker技术及Kubernetes容器调度系统； 4、熟悉业界主流的机器学习平台，有机器学习平台研发经验者优先； 5、有Tensorflow/PyTorch等机器学习框架使用经验者优先； 6、有AutoML、自动特征工程系统设计经验者优先； 7、良好的团队合作和协调沟通能力，学习能力强，自我驱动力强，紧跟机器学习的发展动态。

职位职责： ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、负责字节跳动AML机器学习训练框架的研究与开发，服务于全公司各个产品； 2、参与机器学习训练框架底层组件的抽象，设计，优化与落地； 3、与全公司算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化。 职位要求： 1、2026届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、熟练掌握Linux环境下的C/C++与Python语言； 3、接触过至少一种机器学习框架（Tensorflow/PyTorch/MxNet或其他自研框架）； 4、有以下至少一项的背景知识与经验：GPU编程，编译器，高性能网络，分布式存储，集群调度； 5、具有独立解决问题的能力，良好的团队合作精神； 6、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力；有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。 加分项： 1、深入研究过至少一种机器学习框架（Tensorflow/PyTorch/MxNet或其他自研框架）的底层架构和机制； 2、熟悉至少一种经典深度学习模型及其应用场景，如ResNet50，BERT，或者了解GAN，强化学习，图神经网络，AutoML等； 3、有研究生或博士阶段的计算机系统方向（包含分布式系统，并行计算，编程语言与编译器，网络，存储等）研究背景； 4、有软硬件联合设计的经验； 5、能使用数学工具分析深度学习训练中的优化算法。

职位职责： ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：Data AML是字节跳动公司的机器学习中台，为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力，并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时，也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。此外，AML还在AI for Science，科学计算等领域做一些前沿研究。 1、负责字节跳动AML机器学习训练框架的研究与开发，服务于全公司各个产品； 2、参与机器学习训练框架底层组件的抽象，设计，优化与落地； 3、与全公司算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化。 职位要求： 1、2026届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先； 2、熟练掌握Linux环境下的C/C++与Python语言； 3、接触过至少一种机器学习框架（Tensorflow/PyTorch/MxNet或其他自研框架）； 4、有以下至少一项的背景知识与经验：GPU编程，编译器，高性能网络，分布式存储，集群调度； 5、具有独立解决问题的能力，良好的团队合作精神； 6、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力；有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。 加分项： 1、深入研究过至少一种机器学习框架（Tensorflow/PyTorch/MxNet或其他自研框架）的底层架构和机制； 2、熟悉至少一种经典深度学习模型及其应用场景，如ResNet50，BERT，或者了解GAN，强化学习，图神经网络，AutoML等； 3、有研究生或博士阶段的计算机系统方向（包含分布式系统，并行计算，编程语言与编译器，网络，存储等）研究背景； 4、有软硬件联合设计的经验； 5、能使用数学工具分析深度学习训练中的优化算法。

1、使用机器学习将市场更好的分类预测，开发量化策略模型； 2、开发部署自动化机器学习加速量化策略迭代效率； 3、开发并实施强化学习分析和预测市场动态，动态仓位控制构建和优化交易策略。 职位要求 1、本科及以上学历，计算机、数学、统计学、运筹学等相关专业； 2、具有扎实的深度学习知识基础，熟悉automl, 对MDP/Bellman Optimality/Dynamic Programming/Policy Optimization/Policy Gradient等强化学习概念有较深理解； 3、熟悉强化学习领域内的代表性算法，并对强化学习某一子领域有一定的研究深度； 4、熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch、TensorFlow等），能够独立实现研究算法的开发与验证； 5、乐于主动学习，极具好奇心和自驱力，善于分析和解决问题，对量化私募行业具有浓厚兴趣。

1、持续调研和跟进学、业界sota算法，适配或设计算法解决实际场景中问题，包括但不限于智能识别算法（目标检测、属性识别、行为识别、语义分割、视频理解、强化学习、异常检测、车道线检测等）及光纤传感信号处理与分析、图像质量提升算法（降噪、去模糊、恢复、HDR、超分等）。 2、在主动学习、自监督学习、半监督学习、弱监督学习、小样本学习、多任务联合学习；模型压缩/剪枝/量化、AutoML、多模态任务、元学习等根技术上有实践经验优先 3、有CG背景生成、3D数据生成、虚拟数据引擎等相关经验优先 4、能够在业务特定场景的需求基础上，基于实际场景和通用业务，完成算法的优化，提高指标和通用性。达到业界领先。 5、合作分工，完成算法的最终落地，包括并不限于数据的分析处理、算法的实现和调优、算法模型在特定芯片上的实现和端到端流程打通。 任职要求: 1、具备较强的编码能力，掌握深度神经网络算法的基本原理，能够基于论文和开源代码、数据快速完成复现和算法调优。 2、熟悉不同深度学习算法的应用，针对提供的场景和需要解决的问题，能够快速发现和找到可用的算法解决方案并完成算法的实现和结果的分析。 3、熟悉caffe、tensorflow、mxnet、pytorch等算法训练框架的一种或多种。

工作内容 * 追踪前沿机器学习技术，应用于搜索、推荐场景核心链路(召回、排序、多样性)进行模型优化，提升场景效率指标。 * 基于LLM/知识图谱/NER等NLP相关技术,理解用户query意图、丰富召回，并构建优化文本/多模态的搜索匹配模型，保障并提升搜索体验。 * 高效算法系统建设：基于AutoML、强化学习、迁移学习等技术，算法PaaS平台建设，提升多业态算法优化迭代效率。 * 岗位要求 * 人工智能相关专业硕士及以上学历，并对创新业务感兴趣。 * 扎实的编码能力、数据结构和算法功底；熟悉常用机器学习/深度学习算法，以及tensorflow/pytorch等深度学习框架。 * 优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情。 * 对NLP、推荐系统、计算广告、搜索引擎相关技术有经验者优先。 工作场景：负责商品推荐、搜索模型优化，包括但不限于多路召回、个性化排序、用户意图理解、商品表征、实体识别、社群分析等；面向创新零售业务特点、产品升级的效果优化； LLM大模型、多模态等前沿算法和技术的交叉应用、探究落地

岗位职责： 1、负责业务中的机器学习技术的研发与实现，探索和推动基于工业视频业务场景的应用落地； 2、负责机器学习前沿技术的跟踪，持续优化算法性能，并推动前沿技术落地。 技术要求 1、计算机、人工智能、模式识别、自动控制等相关专业本科及以上学位； 2、熟悉Linux系统和常用的数据结构，熟练使用Python/C++等至少一种编程语言，熟练使用TensorFlow/PyTorch等至少一种深度学习框架； 3、具有1年以上机器学习研究或项目经验，对AutoML、深度学习、模仿学习等有积累者优先考虑； 4、在ICML/NIPS/IJCAI/AAAI/ICLR等国际**会议上发表过学术论文者优先考虑； 5、有工业行业相关项目经验者优先考虑； 6、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情，良好的沟通和团队合作能力。

岗位职责： 1、负责业务中的机器学习技术的研发与实现，探索和推动基于工业视频业务场景的应用落地； 2、负责机器学习前沿技术的跟踪，持续优化算法性能，并推动前沿技术落地。 技术要求 1、计算机、人工智能、模式识别、自动控制等相关专业本科及以上学位； 2、熟悉Linux系统和常用的数据结构，熟练使用Python/C++等至少一种编程语言，熟练使用TensorFlow/PyTorch等至少一种深度学习框架； 3、具有1年以上机器学习研究或项目经验，对AutoML、深度学习、模仿学习等有积累者优先考虑； 4、在ICML/NIPS/IJCAI/AAAI/ICLR等国际**会议上发表过学术论文者优先考虑； 5、有工业行业相关项目经验者优先考虑； 6、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情，良好的沟通和团队合作能力。

AI平台开发工程师岗位 岗位职责 1. 负责AI模型训练平台和部署平台的设计与研发 2. 具有一定的技术架构思维，确保设计的技术方案、开发的代码有较高性能、质量保障、扩展性，前瞻性； 技能要求： 1. 本科及本科以上，计算机、机器学习等相关专业 2. 3年及以上使用PYTHON/JAVA/C++开发的经验，对于用过的开源框架，能了解到它的原理和机制； 3. 熟悉模型训练（automl）、模型部署、模型优化 4. 熟悉深度学习框架pytorch/tf 5. 熟悉cnn、dnn、rnn等原理 6. 熟悉前向推理框架tvm、tensorrt、openvino等 7. 熟悉大数据技术和云原生技术优先 8. 有图神经网络研究经历/ 知识图谱经验者优先；

职位描述 ● 深入了解信货业务模式，通过引入前沿的机器学习算法或者引领机器学习算法创新，解决网商银行信贷场景的实际问题； ● 负责网商各场景贷前、贷中及贷后全流程风控搭建，包括信用风险模型、企业知识图谱、经营画像认知、经营偿债还原、价值模型等； ● 参与和探索前沿算法在信货智能风险管理领域的应用和落地，包括但不限于知识图谱，GraphML，多模态识别，AutoML等方向 ● 协同业务及政策团队进行业务问题抽象，推动模型技术在业务场景中的应用，并持续推动优化模型算法及性能。 职位要求 ● 计算机、统计学、运筹学等相关专业背景，硕士及以上学历； ● 拥有丰富的机器学习或统计模型建模经验，包括但不限于深度学习、图学习、图像、自然语言处理、运筹优化、自动机器学习等技术； ● 2年及以上信用风险建模经验，有小微企业和农村金融从业经验者优先； ● 熟练使用数据分析相关的语言及工具，例如Python, R, SAS等，有Tensorflow/Pytorch等主流深度学习平台上的 开发和调优经验优先； ● 具有较强的沟通能力和学习能力，良好的项目管理能力和经验，适应在高强度压力下工作； ● 热衷于技术创新，对科技赋能小微企业普惠金融有较强的兴趣。

职位描述 ● 深入了解信货业务模式，通过引入前沿的机器学习算法或者引领机器学习算法创新，解决网商银行信贷场景的实际问题； ● 负责网商各场景贷前、贷中及贷后全流程风控搭建，包括信用风险模型、企业知识图谱、经营画像认知、经营偿债还原、价值模型等； ● 参与和探索前沿算法在信货智能风险管理领域的应用和落地，包括但不限于知识图谱，GraphML，多模态识别，AutoML等方向 ● 协同业务及政策团队进行业务问题抽象，推动模型技术在业务场景中的应用，并持续推动优化模型算法及性能。 职位要求 ● 计算机、统计学、运筹学等相关专业背景，硕士及以上学历； ● 拥有丰富的机器学习或统计模型建模经验，包括但不限于深度学习、图学习、图像、自然语言处理、运筹优化、自动机器学习等技术； ● 2年及以上信用风险建模经验，有小微企业和农村金融从业经验者优先； ● 熟练使用数据分析相关的语言及工具，例如Python, R, SAS等，有Tensorflow/Pytorch等主流深度学习平台上的 开发和调优经验优先； ● 具有较强的沟通能力和学习能力，良好的项目管理能力和经验，适应在高强度压力下工作； ● 热衷于技术创新，对科技赋能小微企业普惠金融有较强的兴趣。 ● base杭州

岗位职责： 1. 负责将基于深度学习的视觉算法部署在从端到边到云的各种硬件上，并从多角度优化以发挥具体平台的性能； 2. 设计并实现跨平台的调度框架，在多种平台上的高性能基础组件，兼顾各层次的并行和异构调度，及具体算子的汇编级优化，为公司各产品线提供支撑； 3. AutoML 及 模型的自动发布系统研发。 任职要求： 1. 计算机基础扎实，熟悉C/C++，具备系统软件开发架构能力； 2. 熟悉计算机体系结构以及并行计算基本技术； 3. 熟悉任意一种深度学习框架者优先； 4. 对以下一种或多种技术有深入研究和实践经验的优先：有CPU或GPU体系结构调优经验；熟悉相关平台汇编指令，熟悉多核并行编程；有嵌入式多协处理器结构性能调优经验； 5. 有矩阵运算，计算机视觉和图像处理算法在各种硬件设备移植经验的优先； 6. 对高性能计算，异构计算和性能优化工作有强烈的兴趣。

岗位职责： 1. 负责将基于深度学习的视觉算法部署在从端到边到云的各种硬件上，并从多角度优化以发挥具体平台的性能； 2. 设计并实现跨平台的调度框架，在多种平台上的高性能基础组件，兼顾各层次的并行和异构调度，及具体算子的汇编级优化，为公司各产品线提供支撑； 3. AutoML 及 模型的自动发布系统研发。 任职要求： 1. 计算机基础扎实，熟悉C/C++，具备系统软件开发架构能力； 2. 熟悉计算机体系结构以及并行计算基本技术； 3. 熟悉任意一种深度学习框架者优先； 4. 对以下一种或多种技术有深入研究和实践经验的优先：有CPU或GPU体系结构调优经验；熟悉相关平台汇编指令，熟悉多核并行编程；有嵌入式多协处理器结构性能调优经验； 5. 有矩阵运算，计算机视觉和图像处理算法在各种硬件设备移植经验的优先； 6. 对高性能计算，异构计算和性能优化工作有强烈的兴趣。