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、主导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、带领项目成员进行端对端开发实际大模型智能体应用，制定项目计划、分配任务并指导项目成员完成开发工作； 5、与跨部门团队紧密合作，包括数据科学家、工程师、产品经理等，共同推动项目的顺利进行； 6、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；负责相关技术文档的撰写与整理，分享技术经验与成果，促进团队整体技术水平的提升。 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； 2、具有5年以上算法相关工作经验，有大模型、深度学习、强化学习等方面的丰富实践经验； 3、熟练掌握至少一种主流的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等； 4、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； 5、具备优秀的编程能力，熟练使用Python、C++等编程语言； 6、有良好的团队管理能力和沟通协作能力，能够带领团队高效完成项目开发任务；对人工智能技术充满热情，具有强烈的创新意识和解决复杂问题的能力。

岗位职责: 1、定义数据科学家能力框架和培养计划，组建专业的数据科学团队，推动数据驱动的企业文化建设，提升全体员工的数据意识和数据应用能力。 2、开展数据挖掘工作：聚焦公司战略所涉及的经营决策、营销、分控等场景，配合业务部门，形成数据挖掘课题，搭建数据分析框架和模型，指导数据开发团队准备数据和特征，运用统计学、机器学习等方法对数据进行多维分析，为业务决策提供数据支持和量化依据； 3、搭建数据科学家开展数据分析所需具备的工具平台和数据体系，指导在营销风控系统中的算法工程体系搭建 4、梳理当前业务部门的常用的数据分析模型和方法，固化在数据分析平台，沉淀集团数据模型资产； 5、跨部门协作与沟通，作为数据科学领域的专家，参与公司重要业务会议，解读数据洞察，为业务决策提供数据支持，与集团内部各业务部门保持密切沟通与协作，提供数据驱动的决策建议和解决方案，促进业务与数据的深度融合。 任职要求： 1、教育背景：统计学、数学、计算机科学、数据科学等相关专业硕士及以上学位。 2、工作经验：拥有5年以上数据科学领域工作经验，其中至少3年在保险行业或金融领域担任数据科学管理职位，熟悉保险业务流程和数据特点。 3、技能要求：精通统计学理论和方法，熟练掌握机器学习、深度学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，并能熟练运用相关算法解决实际业务问题。熟练掌握至少一种编程语言，如 Python 或 R，熟悉数据处理、建模和可视化相关的工具和框架，如 Pandas、Scikit - learn、TensorFlow、PyTorch、Matplotlib、Seaborn 等。 4、项目经验：主导过多个大型数据科学项目，涵盖风险评估、客户分析、产品定价等保险核心业务领域，具备从项目规划、数据采集与处理、模型开发到上线部署和效果评估的全流程项目管理经验。在学术期刊或会议上发表过数据科学相关的研究论文，或拥有相关专利者优先。 5、团队管理能力：具备卓越的团队领导和管理能力，能够有效激励和指导团队成员，推动团队达成目标。具备良好的项目管理能力，能够合理安排资源，确保项目按时、高质量交付。 6、沟通能力：具备出色的沟通能力和团队协作精神，能够与不同部门的人员进行有效的沟通和协作，将复杂的数据科学问题以通俗易懂的方式向非技术人员进行解释和汇报。 7、创新能力：具有敏锐的创新意识和洞察力，能够不断探索数据科学在保险业务中的新应用和新价值，推动集团业务的创新发展。

职位职责： 1、负责音乐大模型的数据方案制定以及评估体系设计，根据评估结论进行系统分析，提出有价值可落地的的改进方案，协同研发提升模型效果； 2、模型训练过程中每个阶段数据质量评估，确保大语言模型训练数据有效； 3、搭建模型最终效果评估体系并协同标注团队保证评估结论及时、准确产出； 4、负责音乐大模型在对应场景的落地应用； 5、大模型战略调研，及时了解业界发展动态，辅助判断未来发展趋势。 职位要求： 1、3年以上音乐产品/产品运营工作经验，较强的分析和沟通能力，擅长从评估数据中发现有价值的产品改善建议，并能推动落地； 2、需有音乐背景：要求音乐制作/作曲专业，音乐知识储备丰富，对某类或几类音乐有比较深刻的认知和了解；具备视唱练耳能力，能熟悉使用Cubase、Sonic、Protools等音乐宿主软件，投递需附上个人作品，包括不限于音频、乐谱、工程文件； 3、对大模型领域感兴趣，愿意投身于前沿领域积极探索； 4、具备较强的逻辑思维，富有创新精神，有较强的项目管理能力； 5、加分项：有算法模型产品运营经验、策略、数据分析背景优先。

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。

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。

职位描述 1、开发灵活可靠的轨迹与行为预测算法，满足下游决策规划模块的需求。 2、探索基于learning的决策规划与端到端方案 3、构建数据闭环，完成模型自动化迭代。 职位要求 1、熟悉学术界前沿基于学习的预测与规划算法的研究，并有实际动手经验； 2、良好的编程能力，熟悉python, c++，掌握常见的算法和数据结构知识。 1、有相关研究经验，在顶会上有高水平论文发表； 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。 4、参与过预测算法在实车的部署，了解预测算法在部署中的实际问题。 5、了解传统的决策规划算法，并知晓能力边界与待解决问题。

岗位职责： 1.负责软件开发、测试，负责系统相关文档编写； 2.参与算法的模型开发、优化和部署； 3.参与产品的需求分析和设计，完成有关技术方案和文档的编写以及相关对接工作； 4.参与进行系统的集成和测试； 5.负责系统的实施、培训、维护和技术改进工作； 6.完成领导交办的其他事情。 任职要求： 1.本科及以上学历，AI、计算机、通信、电子等专业，三年以内工作经验，接受应届毕业生； 2.熟练掌握c++或者c#其中的一种语言； 3. 熟悉windows下的winform或者WPF编程优先； 4.熟悉Linux系统，有相关开发经验者佳； 5.有工业控制系统开发经验者或熟悉嵌入式操作系统内核者优先； 6. 具有较强事业心和责任感，能够持续学习新知识，具有良好的表达沟通能力。

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。

职位描述： 1. 自动驾驶多模态（Camera&Radar&Lidar) 感知处理和优化，包括感知信息的预处理，多模态融合，置信度估计等； 2. 研究先进的多模态感知算法，例如点云+图像的多模态前融合感知、learning-based多模态处理等； 3. 与上下游模块沟通，反馈、承接量产问题，打造量产数据闭环。 职位要求： 1. 扎实的C++开发能力，至少熟悉一种数据分析语言； 2. 有多目标跟踪、多模态融合、深度学习等相关经验； 3. 计算机，信号处理，数学，机器学习，机器人，自动驾驶或相关专业优先； 4. 良好的沟通能力，积极的自主学习态度，对工作认真负责； 5. 具备Radar/Lidar感知处理经验者优先。

工作职责： 1. 负责贝壳核心房产业务AI能力建设，利用AIGC相关能力推进业务智能化重塑； 2. 深入业务调研熟悉需求场景，参与和业务、产品、工程研发等横向交流学习； 3. 保持对业务的学习能力和持续热情，能探索调研业务实际场景痛点； 4. 结合业务需求，从Prompt优化，模型finetune等方面优化AI模型效果，解决面向业务场景的应用落地问题； 任职资格： 1. 计算机、人工智能等相关专业***硕士研究生及以上学历，2-5年NLP算法模型实践经验； 2.熟练掌握NLP和深度学习模型算法，熟悉Pytorch/Tensorflow等算法框架，掌握大语言模型SFT/LoRA/RLHF等技术； 4. 沟通表达能力强，逻辑思维和抽象思维能力优秀；有NLP顶会论文或国际NLP比赛奖项者优先；

风控算法工程师（设备指纹方向） 岗位职责： 1、设备指纹ID算法的设计和研发，基于设备的硬件、网络、环境等设备信息及用户行为数据，根据机器学习/深度学习算法等多种技术手段，生成设备标识。 2、广泛的平台覆盖能力，基于Web、H5、Android、Ios等平台生成对应平台的设备指纹ID。 3、不断优化各终端设备指纹ID算法，保证设备指纹的稳定性达到要求。 4、设备风险分的开发和应用，实现对终端设备上的风险环境识别、风险检测及风险分析。 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，对机器学习、设备指纹等相关领域有浓厚兴趣。 2、具备良好的项目管理能力、业务流程优化和逻辑判断能力，对风险有敏锐感知，善于从数据和case中发现风险特征和灰黑产作弊规律。 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、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。

岗位职责： 1. 承担基于GPT系列或者其他开源大模型的开发和调优工作，包括训练流程搭建、指令微调、P’rompt工程以及面向下游任务的效果优化等； 2. 完成大规模预训练模型在到店业务场景中的应用落地，支持业务目标提升。 3. 紧跟业界大模型进展，探索前沿技术，解决到店业务的实际问题，包括智能问答、图文内容生成等； 4. 与其他团队密切合作，包括数据工程师、前后端工程师、产品经理等，实现高质量的产品和解决方案。 岗位基本要求： 1. 有大语言模型(LLM)预训练经验,熟悉相关技术细节和优化策略，如大规模语料收集、模型调优优化、自弱监督学习、强化学习等 2. 有小样本学习 (Few-shot learning)、提示学习(P‘rompt learning)等相关技术经验； 3. NLP相关领域3年以上经验，具有扎实的算法理论基础，熟练掌握自然语言主要算法模型，如实体识别、知识抽取等。熟悉NLP主流大模型，如ChatGPT/T5/PaLM/LLaMA/GLM等，对模型背后的原理和各自适用场景有深入的理解； 4. 有基于Tensorflow、PyTorch等深度学习框架的实战项目经验； 5. 具备较强的团队协作能力和沟通能力，有较强的学习能力和业务分析及问题解决能力。 具备以下优先： 1. 具有生成式模型训练及开发经验、信仰AIG者优先； 2. 有NLP、多模态研发背景，对QA/机器翻译/图文生成相关领域有深入理解的优先。 3. 对大规模预训练语言模型技术现状和发展趋势有深刻的理解和认知，并对相关技术有极高的热情。 4. 计算机相关专业博士优先， 发表过大模型相关研究AI顶会论文优先； 5. 具备有良好的代码开发能力，有开源项目开发经验优先。

【职位要求】 1、具有扎实的理论基础，熟悉非线性优化理论、概率优化理论、李群和李代数等； 2、掌握SLAM的基础原理和算法，掌握粒子滤波、卡尔曼滤波、图优法等算法基本原理； 3、掌握cartographer、loam、ORB-SLAM等一种或多种开源算法，熟练使用ceres solver、g2o等非线性优化库，有实际调试和优化的经验； 4、掌握C/C++，具有丰富的C++开发经验，熟练使用Linux、ROS； 5、具有无人机、扫地机、移动机器人等量产移动智能硬件产品开发经验优先 【岗位职责】 1、主导机器人2D、3D SLAM架构搭建、开发和测试； 2、根据实际应用，负责实现多传感器融合、建图、定位等算法优化迭代； 3、负责机器人平台的算法移植和优化； 4、根据业务需求，设计算法评估方案，并依据指标和数据评估算法效果； 5、负责SLAM算法相关开发文档的编写；

岗位职责： 1. 研发人工智能领域的相关算法实现， 可以选择NLP、语音、图像领域其中之一。 2. 结合行内业务需求，设计实现方案，并基于大模型进行场景开发和模型的微调优化。 3. 跟踪和关注大模型推理训练领域的前沿技术和趋势，进行技术调研和应用。 岗位要求 1.计算机、电子通信、数学等相关专业，硕士及以上学历或优秀本科生； 2.具备优秀的编程能力，熟练使用Python/C/C++的其中一种； 3.对机器学习、深度学习等人工智能领域有兴趣，有相关领域课题研究或项目经验者优先;； 4.有期刊论文发表或计算机相关竞赛经验者优先； 5. 出色的问题分析及解决能力，能自我驱动，持续面对挑战，积极主动、踏实勤奋。