岗位职责： 1. 负责智能客服的自然语言处理算法研发工作，提升智能客服的准确性和用户体验； 2. 深入了解智能问答相关算法，针对不同场景和需求进行算法优化和改进； 3. 参与知识问答、问题推荐等领域的项目开发，实现业务需求； 4. 负责垂直域大模型的训练与优化，提高模型性能和效率； 5. 关注NLP领域的前沿技术，为团队提供技术支持和创新思路。 职位要求： 1. 硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、自然语言处理等相关专业； 2. 三年以上自然语言处理相关工作经验，有实际项目经验者优先； 3. 对智能问答相关算法有一定了解，具备知识问答、问题推荐等领域的项目经验； 4. 具备大模型训练与优化相关经验，熟悉主流的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等； 5. 对NLP领域的前沿技术有一定了解，具备较强的学习能力和创新精神； 6. 具备良好的团队合作精神，沟通能力强，能承担一定的工作压力。

if (your_passions.includes(‘data’)) { switch(your_stacks) { case ‘Python’: case ‘Spark’: case ‘Natural Language Processing’: console.log(‘Join AfterShip’); break; } } 岗位职责 1、负责海外物流相关数据的挖掘； 2、负责海外物流时效预测（Estimated Delivery Date） 相关的算法研发； 3、及时跟踪业界 AIGC 的研究进展，包括但不限于大语言模型、AI Agent 框架、语义理解和检索、多模态理解等技术，探索 AI Agent 方向的算法应用落地和系统研发工作。 岗位要求 1、本科及以上学历，4 年或以上算法工作经验，数学、 统计学、计算机、数据挖掘、机器学习等相关专业优先； 2、具备扎实的机器学习/深度学习和自然语言处理的基础理论能力，熟悉 Transformer、BERT 等常用算法，了解大语言模型和 AI Agent 相关的理论基础和常见框架； 3、熟练掌握 Python/ Scala/Java 等至少一种编程语言，熟悉 Hadoop、Spark 等实时和离线数据处理工具，熟练掌握 Tensorflow/Pytorch 等至少一种深度学习框架； 4、有丰富的算法落地经验，具有较强的 AI 应用整体方案设计能力； 5、具备较好的数据敏锐度，具有缜密的逻辑思维能力、业务洞察能力、沟通表达和抗压能力。 加分项 1、有英语听说能力，以及海外电商、物流、SaaS 服务工作经验优先； 2、具备开发能力，有使用 Docker、Kubernetes、AWS 或 GCP 云计算经验； 3、有写 Blog 的习惯，活跃技术社区，参与开源项目等； 4、有代码洁癖，对代码精益求精，对技术有极客热情。 为什么加入我们 1、朝阳行业：国际电商 SaaS 服务赛道，国际一线投资机构加持； 2、稳健发展：团队稳健扩张，业务规模及营收每年持续稳健增长； 3、多元文化：团队来自全球 20 多个不同城市，国际化视角、扁平化管理； 4、极客氛围：拥抱开源技术，实践敏捷开发，崇尚通过工具和自动化来解决问题； 5、特色福利：学习基金、 一对一帮带、内部商城、提供 MacBook 及可升降办公桌。

岗位职责： -结合电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业行领先的机器学习/深度学习算法平台能力。 -超大规模的机器学习模型优化，包括但不限于深度学习、强化学习、表征学习等，最大效率地提升电商流量效率。 岗位要求： -计算机及相关专业，具有扎实的算法和数据结构，优秀的问题理解能力和编码能力。 -扎实的机器学习理论基础，具有行业常用的机器学习算法实践经验。 -熟悉业界主流的机器学习平台，有大规模机器学习平台的研发经验者优先，有Tensorflow/PyTorch等机器学习框架使用经验者优先。 -具有电商相关业务的算法实践经验者优先，包括但不限于推荐、广告、搜索等。 -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。

岗位职责： 1、结合电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业行领先的机器学习/深度学习算法平台能力。 2、超大规模的机器学习模型优化，包括但不限于深度学习、强化学习、表征学习等，最大效率地提升电商流量效率。 岗位要求： 1、计算机及相关专业，具有扎实的算法和数据结构，优秀的问题理解能力和编码能力。 2、扎实的机器学习理论基础，具有行业常用的机器学习算法实践经验。 3、熟悉业界主流的机器学习平台，有大规模机器学习平台的研发经验者优先，有Tensorflow/PyTorch等机器学习框架使用经验者优先。 4、具有电商相关业务的算法实践经验者优先，包括但不限于推荐、广告、搜索等。 5、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。

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。

职位描述： 1.负责NR无线通信的链路级及系统级仿真平台功能开发，及平台功能优化； 2.负责物理层及高层算法设计开发，优化及验证； 3. 支持标准化方案推动，进行相关方案的开发及仿真验证； 职位要求： 1. 通信，电子，地磁场与微波，计算机，数学等相关专业，本科及以上学历； 2.熟悉通信，数字信号处理理论； 3.熟练掌握C，Matlab语言；

工作职责 : 1. 运用机器学习相关技术，对海量数据进行处理和分析，挖掘相关信息，分析关键因素，进行标签体系建立、模型开发、模型优化、算法评估等工作，以提升业务智能化为目标，助力保险业数字化转型； 2. 负责决策相关模型的设计、开发与上线效果分析等，包括但不限于理赔模型、风险模型、用户增长模型等； 3. 负责对模型相关的数据进行分析，包括数据清洗、数据挖掘、特征工程、数据建模等，以提高业务智能化的准确性与效率； 4. 通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘业务场景的潜在价值和业务需求，通过技术创新推动业务智能化的提升； 5. 跟进机器学习相关技术的业界发展，并合理运用到实际业务场景中； 任职资格 : 1. 计算机、数学、统计学及电子信息相关专业硕士及以上学历，3年及以上工作经验； 2. 在经典机器学习、深度学习、自然语言处理或运筹优化等一个或多个领域有扎实理论基础或丰富研发经验，曾在广告推荐、营销转化、用户增长等某一领域有相关工作经验者优先； 3. 熟悉Java/Python/C++中的一种或多种编程语言，熟悉大数据处理技术（Hadoop/Spark/Hive），善于学习和应用业界领先数据架构和技术处理实际策略类问题； 4. 良好的逻辑思维能力，在复杂业务场景下能够分解和抽象问题，提供优秀、完整、可行的解决方案； 5. 对解决具体挑战性问题充满激情，较强的责任心和主动性，良好的沟通协作和抗压能力。

岗位要求： 1. 熟悉自然语言处理(NLP)领域的相关技术，熟练掌握Python等至少一种语言； 2.具备NLP领域的项目经验，对项目的方案设计及落地实施有一定的见解； 3.在分词、命名实体识别、情感分析、文本分类、句法分析、意图识别、知识图谱等方向有一定的积累； 4.掌握常用的算法设计，熟悉常用的机器学习框架，如Tensorflow、Pytorch等。 5.良好的沟通能力和团队合作能力。 岗位职责： 1.参与NLP相关的项目方案设计，协助项目实施、维护和优化； 2.参与攻坚项目中与NLP相关的难题，编写相应的代码； 3.自行调研NLP新技术，推动新技术在实际项目中的应用； 4.负责训练相关的机器学习(包括深度学习)模型。

工作职责： 1. 熟悉贝壳业务风控体系，搭建账号安全、营销反作弊、交易资金安全等场景相关的策略算法模型 2. 与业务团队密切配合，基于对历史数据的分析和挖掘，实现对风险的感知、识别、处置和持续对抗迭代 3. 探索前沿算法在业务风控场景的落地应用，包括但不限于图算法、无监督模型、大模型等 任职资格： 1、本科及以上学历，计算机、数学等相关专业优先； 2、精通Python/JAVA/SHELL等语言，编码能力强； 3、熟悉特征工程和常用的机器学习算法，有应用这些算法进行实际产出的项目经验； 4、善于分析数据，总结规律，发现隐藏在数据背后的业务问题 5、有责任心，具备良好的沟通、合作能力，乐于分享，有较好的抗压能力

岗位职责： 1）算法实现与优化：负责自然语言处理相关算法的实现，制定并优化NLP相关的任务算法方案。 2）技术研究与开发：研究和开发自然语言处理技术，包括语言分析、文本处理、语音识别、机器翻译等领域。 3）平台搭建与维护：负责自然语言处理与理解的基础平台搭建，例如LLM优化、分布式训练推理等。 4）数据处理与分析：在大数据环境下，负责自然语言处理、文本分析相关技术研究和实现，实现LLM同具体应用整合。 任职要求： 1) 学历背景：本科及以上学历，计算机科学、自然语言处理、数学、统计学等相关专业。 2) 编程能力：扎实的编程基础，至少精通一种编程语言，如Python、Java等。 3) 理论知识：有NLP领域的理论基础和实践经验，熟悉LLM算法原理。 4) 工作经验：需要3年以上的工作经验，有LLM模型设计和应用经验者优先。 5) 其他技能：熟练掌握常见的NLP算法和技术，熟悉Transformer、BERT、GPT、Diffusion等模型，有多模态大模型经验者优先。 6) 熟悉强化学习、知识蒸馏理论，有相关领域有影响力的论文者优先； 7) 团队合作与沟通：积极主动，责任心强，有良好的团队合作和沟通能力。具备独立开展工作的能力

职位职责 1）完成金融领域大模型的训练调优工作； 2）解决大模型生成内容可控性不足、幻觉等问题，完成大模型的私有化加速部署； 3）解决大模型业务落地的技术障碍，完成大模型相关的应用开发工作； 4）对大模型相关能力进行评测，加强模型在金融领域的应用； 职位要求 1）计算机相关专业，本科及以上学历，具备2年以上自然语言处理算法工作经验； 2）对NLP主流大模型如Qwen/LLaMA/GLM等的原理和差异有深入了解； 3）熟练掌握主流深度学习框架Pytorch/Tensorflow和大模型训练框架Deepspeed等多机多卡方案，有百亿以上大模型训练调优经验者优先； 4）熟悉常见的模型量化技术、加速部署技术；有良好的Python代码开发能力； 5）具备良好的学习能力、团队协作能力。

职位职责： 1、负责垂类大语言模型的微调工作； 2、负责特点业务场景（客服、金融财报解读等）大语言模型的应用落地； 3、积极跟进AIGC业内应用趋势，包括但不限于RAG，Agent，MoE等方向。 职位要求： 1、具有计算机科学、机器学习和人工智能等相关行业从业经历； 2、熟练掌握主流深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch，并具备良好的编程能力 ； 3、熟悉自然语言处理相关理论，熟悉Transformer/BERT/GPT等基础模型结构，熟悉大模型的微调和评估方法； 4、具有大模型训练及应用开发经验，如语料清洗、预训练、指令微调、强化学习、内容安全等； 5、具备优秀的沟通能力，学习能力，有强烈的上进心和主动性。 加分项： 1、了解容器，Kubernetes相关技术； 2、有大模型应用相关经验。

职位职责： 1、投身于国际化业务场景下的预训练大模型技术研究与应用创新，专注于提升预训练效率，通过对海量数据的精准筛选与处理策略研究，优化数据选择机制，以及训练策略，完整基座语言模型的优化； 2、依托国际化场景对多语言的需求，深度优化多语言训练技术，包括数据策略和模型策略，提升在各语种知识迁移和对齐，实现强大的多语种基座模型能力； 3、深入探索后训练（Post training）技术，包括继续预训练（CPT)，微调对齐（SFT，RFT）等不同的方面，精心钻研微调对齐技术和推理能力优化，确保大模型在国际化业务不同任务与领域应用中的精准适配与高效表现； 4、全力攻克模型效率优化难题，从模型架构设计、算法优化, 包括但不限于知识蒸馏、模型量化压缩，样本采样等方法等多维度入手，打造高效能、低能耗的预训练大模型，使其在实际业务应用中展现卓越的处理速度与资源利用率，助力构建智能、高效且具有广泛适应性的内容处理与分析系统； 5、建立有国际化短视频场景特色的预训练模型评估体系和数据体系，为模型的长期迭代提供有力支撑； 6、探索前沿AI技术，包含但不限于AIGC、LLM、多模态内容理解（视频/图像/音频/文本）等，以构建下一代安全模型。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机、电子等相关背景； 2、丰富的ML/CV/NLP/推荐经验，包括但不限于： 1）机器学习/数据挖掘/CV/NLP/多模态等相关竞赛或行业经验； 2）机器学习/数据挖掘/人工智能/大模型相关领域的会议论文（KDD/WWW/NIPS/ICML/CVPR/ACL/AAAI）； 3）对预训练技术有深入研究者（不限于预训练，Post train，SFT/RFT，数据处理，评估等方面）可能获得优先的机会； 3、扎实的编程功底，熟悉Python/C++等编程语言； 4、优秀的分析问题和解决问题的能力，并热衷于解决具有挑战性的问题； 5、对技术充满热情，良好的沟通能力和团队合作精神。

工作职责: 1. 多模态大模型:探索跨模态的信息对齐方法，探索多模态大模型的继续预训练、指令微调等技术，探索多模态的数据质量评估和清洗方法。 2. 多模态大模型应用：解决多模态大模型工程化过程中的难题，推动多模态大模型在微博场景落地。 任职要求: 1. 自然语言处理、计算机视觉、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业，本科及以上学历，研究生优先。 2. 在计算机视觉或多模态理解与生成方面有扎实的知识基础，熟悉主流的多模态大模型或图片、视频生成模型，如LLaVA、Qwen-VL、SD、FLUX、OpenSora等。 3. 在多模态理解或多模态生成等应用方向具备1年左右，或在计算机视觉领域具备2年以上相关工作经验，两者满足其一即可。 4.熟悉Pytorch、Transformers 等常用工具的使用，具备扎实的编程基础。 5. 赛事获奖或开源项目贡献者优先。

工作职责: 1. 多模态大模型:探索跨模态的信息对齐方法，探索多模态大模型的继续预训练、指令微调等技术，探索多模态的数据质量评估和清洗方法。 2. 多模态大模型应用：解决多模态大模型工程化过程中的难题，推动多模态大模型在微博场景落地。 任职要求: 1. 自然语言处理、计算机视觉、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业，本科及以上学历，研究生优先。 2. 在计算机视觉或多模态理解与生成方面有扎实的知识基础，熟悉主流的多模态大模型或图片、视频生成模型，如LLaVA、Qwen-VL、SD、FLUX、OpenSora等。 3. 在多模态理解或多模态生成等应用方向具备1年左右，或在计算机视觉领域具备2年以上相关工作经验，两者满足其一即可。 4.熟悉Pytorch、Transformers 等常用工具的使用，具备扎实的编程基础。 5. 赛事获奖或开源项目贡献者优先。