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。

职位职责： 1、业务应用：负责将自研的算法模型应用于企业协同软件中，在会议、文档、消息、办公智能体等诸多办公场景中打造最好的AI工具和产品，不断改善用户体验； 2、模型优化：负责训练大语言模型不断提高其在办公领域的算法质量；建设高效的评测方法和技术体系；采集、调研并生产办公领域的高质量数据集； 3、技术建设：持续关注业界最新的技术趋势和研究成果，分享行业最佳实践，将前沿技术应用于大模型中。 职位要求： 1、具备NLP、LLM应用或RAG等相关经验，其一即可； 2、编程能力强，熟练掌握Python等编程语言；对于AI相关的Python库比较了解，比如Pandas等； 3、创新能力比较强，对于不断探索新的AI技术和应用场景有强烈意愿和主观能动性； 4、紧跟AI领域的最新发展动态，通过参加学术会议、阅读前沿论文、在线学习课程等方式不断提升自己的专业知识和技能； 5、解决问题的能力比较强，善于解决各种繁琐的技术问题；比如数据质量问题、训练问题、部署兼容性问题等；对数据比较敏感，数据工作比较细致，包括数据质量、数据分布、Case分析、数据调优等。 加分项： 1）熟悉传统机器学习的概念，熟悉机器学习各种任务的定义、目标、解决的问题、及衡量指标； 2）熟悉深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等；可以利用这些框架快速搭建和训练模型，解决实际问题，比如利用PyTorch搭建一个自然语言处理中的文本分类模型； 3）具有良好的数学基础，对概率论、线性代数、微积分了解，能够通过数学方法分析模型的性能和误差，能够看懂用公式定义表述的学习任务。

职位职责： 1、端到端负责LLM产品，包括模型效果、需求分析、产品设计； 2、为用户体验和模型效果负责，驱动算法、数据、评估团队，把控数据质量，提升模型效果； 3、分析用户需求，探索LLM技术在实际用户场景和需求中的应用和落地。 职位要求： 1、本科及以上学历，3年以上产品工作经验，有大语言模型、AI对话等产品经历优先； 2、了解LLM的技术原理和进展，熟悉海内外大模型产品，能够阅读和理解相关文档及论文； 3、优秀的文字功底和数据品位，对不同专业和兴趣领域的数据质量有判断力； 4、熟练运用Prompt Engineering、Workflow、Agent等模型能力，可以将大模型融入工作流； 5、具有愿景和目标驱动，具备强交付意识和沟通协作能力，适应快节奏的工作方式。

职位描述： 作为AI客户解决方案专家，您将负责客户业务设计和客户解决方案的创新过程。您将与客户紧密合作，理解他们的业务需求，并设计出能够提升效率、降低成本并增强竞争力的AI解决方案。您将运用您的专业知识和创造力，将复杂的业务问题转化为可执行的AI项目。 主要职责： • 进行客户交流，深入理解其业务、运作流程，公司目标和痛点。 • 深入理解客户场景，需求挖掘并设计AI场景解决方案，以满足客户的特定需求。 • 根据客户需求，推动产品和技术解决方案 • 与销售和技术团队合作，开发新的业务机会。 • 持续进行市场洞察，跟踪最新的AI技术和行业趋势，熟悉AI在行业和场景中的应用进展，确保产品和技术解决方案的前瞻性和竞争力。 基本要求： • 拥有商业管理、计算机科学、工程或相关领域的本科或硕士学位。 • 至少5年在业务设计、AI售前解决方案、产品研发、算法或相关领域的工作经验。 • 强大的业务理解、流程设计和优化能力。 • 深入理解AI技术和其在商业环境中的应用。 • 出色的项目管理和团队领导能力。 • 优秀的沟通和人际交往能力，能够与不同背景的人有效合作。 • 能够在快节奏和多变的环境中工作，具有良好的问题解决能力。 加分项： • 拥有MBA或相关商业管理认证（如PMP）。 • 在多个行业中实施AI解决方案的经验。 • 有数据科学、大数据分析或相关领域的工作经验或专业认证。 • 能够出差以满足客户需求（如果需要）。

职位描述： 1、设计大模型、知识图谱、RAG、AI智能体等技术驱动的解决方案，确保与业务需求高度契合。 2、主导或协同团队完成技术方案落地，从需求分析到交付全流程管理。 3、深入挖掘客户需求，转化为技术方案，参与招投标、技术演示。 4、跟踪AI前沿技术（如大模型、Transformer、多模态应用），推动创新落地。 5、协同销售、研发、工程团队，确保方案无缝交付及项目顺利实施。 6、研究行业动态，沉淀AI应用场景案例，拓展合作范围。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能、信息技术等相关专业优先。 2、3年以上AI解决方案设计、售前支持或2B项目管理经验。 3、独立主导过AI项目全生命周期（需求分析→方案设计→交付落地）。 4、熟练使用PPT、Visio等工具，文档撰写能力突出。 5、精通大模型（如DeepSeek、LLaMA,Qwen）、知识图谱、RAG、AI智能体等技术。 6、熟悉NLP、CV、ASR、数据分析等AI应用领域，具备实际项目经验。 7、熟练使用主流AI框架（PyTorch、TensorFlow）及开源工具（LangChain）。

职位诱惑：出海公司 学习空间 免费餐食 扁平管理 职位描述： 1. 智能对话系统开发辅助 -参与 AI Agent 与 Chatbot 平台的开发工作，承担功能模块的设计与实现，助力提升系统的自动化处理和用户交互功能。 -研究和应用最新的 AI Agent 技术，协助团队优化系统的智能性和响应能力。 2. 多模态模型开发与工作流支持 -负责多模态数据的预处理和模型训练的基础任务，协助优化模型的性能和稳定性。 -参与基于 ComfyUI 的工作流设计与优化，支持多模态模型的高效开发与部署。 3. 技术学习与支持 -积极学习 AI 领域的最新技术和工具，参与团队的技术分享与讨论，提升自身的专业技能。 -提供开发过程中的技术支持，协助解决日常问题，确保项目的顺利进行。 4. 文档与测试工作 -参与编写和整理技术文档，确保开发过程中的知识积累和传递。 -负责系统功能的测试和调试，确保交付代码的质量与稳定性。
 职位要求： 1. 1-3年工作经验，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。 2. 具备扎实的编程基础，熟练掌握 Python 等编程语言。 3. 对人工智能和机器学习有浓厚兴趣，有一定的理论基础。 4. 具备良好的学习能力和团队合作精神，能够快速适应新的技术和工作环境。 5. 有责任心，注重细节，能够认真完成交付的任务。

岗位职责： 1）参与企业级AI平台及智能化应用的场景洞察、需求痛点整理、建模和实现方式探索，涉及文档智能处理、对话机器人、图像处理、文字识别、智能搜索等； 2）负责产品的应用与体验设计，提出优化目标和相关数据指标，与研发团队协同推进产品的数据指标与体验优化； 3）参与协调产品规划、需求定义、开发、测试、上线和优化的全流程，协调内外部资源，管理项目进度，保证产品上线质量。 任职要求： 1）本科及以上学历，踏实有激情、干练而高效； 2）工作经验：2年以上产品设计经验，有企业级AI产品从业经验、了解AI相关的技术或平台者优先； 3）知识技能：良好的2B业务抽象能力和2C同理心设计思维，能想能画能落地，玩转PPT、AXURE、思维导图等表达工具；深入理解AI技术（自然语言处理、图像识别等）的应用场景，跟进技术发展趋势，能够进行竞品分析或行业应用分析。

美团的使命是“帮大家吃得更好，生活更好”，公司聚焦“零售 + 科技”战略，和广大商户与各类合作伙伴一起，努力为消费者提供品质生活，推动商品零售和服务零售在需求侧和供给侧的数字化转型。 2018年9月20日，美团正式在港交所挂牌上市。美团将始终坚持以客户为中心，不断加大在科技研发方面的投入，更好承担社会责任，更多创造社会价值，与广大合作伙伴一起发展共赢。 岗位职责 1.用AI来让世界变得更好 2.生成式人工智能原生应用的APP开发工作; 3.与产品合作，探索各种 AGI 的落地场景和应用形式; 4.快速实现和迭代技术原型，不断探索适合 AGI 应用的技术范式和架构; 5.紧跟人工智能行业的技术发展和突破，为团队提供新的视角和认知. 岗位基本需求 1. 对 AGI 有热情，有技术视野，追求卓越 2. 熟练掌握Kotlin/Java，熟悉Android API 3. 理解单向数据流，响应式编程(ReactiveX) 4. 有 3 年及以上相关工作经验，拥有深度的计算机技术基础，具有良好的编码能力和编码风格 5. 具有良好的沟通能力，较强的独立工作能力、规划能力和解决问题的能力 具备以下者优先 1. 有跨平台或前端开发经验 2. 有Kotlin开发经验 3. 有Compose开发经验 岗位亮点 1. 团队小而精，团队每个人都是经验丰富的多面手； 2. 团队整体是创业氛围，交流充分，快速执行； 3. 在团队内，能获得 AGI 领域应用方向的前沿认知和操盘机会；

岗位职责： 1、大模型环境维护：负责大模型推理环境的安装、维护与管理，确保其稳定运行，满足业务应用需求。 2、前端开发：熟练运用 Vue 和 React 框架，结合 HTML、CSS 和 JavaScript，构建大模型应用的前端交互界面，确保界面响应迅速、操作便捷。 3、后端开发：使用 Python、Java等语言结合相关框架，搭建与大模型对接的后端服务接口。深入了解基础网络知识，保障数据传输的稳定性与安全性。熟悉向量数据库、图数据库的原理与应用，能运用其进行数据存储与检索。掌握 RAG（检索增强生成）、Agent 技术等 AI 能力，有效处理业务逻辑与数据流转，保障系统高并发处理能力。 4、AI 产品研发：主导AI产品从概念设计到上线的全流程，结合市场需求与技术趋势，提出创新性的产品功能和特性。从0到1构建大模型应用，并在工程框架、算法优化、性能优化、交互改进等环节对团队起到支撑性作用。 5、AI 项目交付：负责 AI 项目的整体交付工作，制定项目计划，明确项目关键节点和里程碑。协调各方资源，确保项目按时、高质量完成。在项目交付过程中，与客户保持密切沟通，及时了解客户需求和反馈，提供有效的技术支持和解决方案。 6、团队协作：与团队成员紧密协作，共同推进大模型项目进展，及时沟通解决工作中出现的各类问题。 岗位要求： 1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能等相关专业优先； 2、熟悉 Python/JAVA 编程语言，具备一定的编程基础和代码理解能力； 3、了解常见的数据处理方法和工具，对数据整理、清理有一定的认知； 4、了解AI常见开发框架如RAG、Langchain原理，熟悉向量数据库特征、大模型的能力特征； 5、具备良好的学习能力和问题解决能力，能够快速掌握新的技术和工具；有责任心，工作认真细致，能够承担一定的工作压力； 6、具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够积极融入团队，共同完成项目任务。

【职位描述】 1、负责小红书搜广推多场景排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据，挖掘用户兴趣，优化排序模型； 3、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的排序算法优化推荐效果。 任职资格 【任职要求】 1、本科以上学历，计算机及相关专业，3年以上搜广推相关经验； 2、具有扎实的c++、python等编程功底，以及扎实的数据结构和算法功底； 3、熟悉常用机器学习在推荐系统的应用理论，包括但不限于深度学习、迁移学习、多任务学习等算法和系统研发等； 4、熟悉tensorflow等深度学习框架，熟悉业界主流大规模机器学习工程架构，有大规模搜广推系统的排序落地经验； 具备以下条件者优先： 1、有优秀的工程架构能力； 2、在国际会议（Recsys、KDD、NIPS、WWW、ICML、SIGIR、AAAI等）以第一作者发表过高水平论文； 3、有内容、新闻、短视频等行业的大规模推荐系统研发经验; 4、有TB级稀疏模型训练策略优化/千亿级特征挖掘及交互/多目标优化/模型轻量化方向的落地经验

【岗位职责】 1、主导客户需求调研与分析，完成业务现状诊断及需求文档输出。 2、设计涵盖机器学习/NLP/CV等技术的一体化解决方案。 3、主导中大型项目售前支撑，完成可行性方案编写、原型设计及技术方案演示。 4、协调技术团队实现方案落地，把控系统开发、测试及部署全流程。 5、制定3-5年产品化演进路线图，推动解决方案向标准化产品转型。 6、输出行业白皮书/案例报告等营销素材，通过技术宣讲、展会推广提升品牌影响力。 7、挖掘潜在商业机会，协助完成项目投标及商务谈判支持。 【任职要求】 1、负责开发用于承载大模型的高效训练、推理平台，并结合特点进行算法与实现的优化。 2、精通机器学习框架（TensorFlow/PyTorch）及大数据技术栈。 3、掌握NLP/CV/知识图谱等AI技术落地方法论。 4、负责大模型技术方案的实现和效果评估，跟进前沿AI大模型研究与效果性能调优。 5、有大模型工程落地经验者优先。

工作职责： 1、负责部门内部AI创新产品速览的后端架构设计与研发工作，从需求分析到落地实施，提供全流程技术支持，与产品经理、算法团队、前端开发团队紧密协作，共同完成AI产品开发任务； 2、对现有AI产品和后端系统进行性能优化，确保系统在高并发、大数据量场景下的稳定性和效率； 3、通过技术分享、代码评审和经验指导，提升团队整体能力，打造高效且富有战斗力的研发团队，提升团队整体研发效率； 4、持续关注AI领域的新技术、新工具，并评估其对业务的潜在价值。 任职要求： 1、本科以上学历，有8年以上后端工作经验，3年以上团队小组管理经验； 2、主导过一个项目从0到1的研发过程； 3、精通至少一种主流后端开发语言（Java、Go、Python等），熟悉常用开发框架（如 Spring等）； 4、熟悉关系型数据库（MySQL、PostgreSQL）和非关系型数据库（Redis、MongoDB）； 5、了解分布式系统设计与开发，具备大规模高并发场景的开发经验； 6、深入了解大语言模型相关技术以及应用，有大规模系统架构经验优先； 7、对Langchain，dify等AI应用框架熟悉着优先； 8、有一定的抗压能力。

岗位职责： 1、负责微博AI搜索相关产品的规划、需求调研、功能设计及效果分析。 2、与研发团队紧密合作，推动产品研发、上线以及迭代优化。 3、洞察用户需求，能够持续发现产品问题，并提出有效解决方案，快速推动落地。 4、跟踪国内外行业趋势及竞品动态，积极探索产品创新。 岗位要求： 1、本科及以上学历，有三年及以上互联网工作经验，是微博等社区产品的重度用户 2、有大模型或搜索策略产品相关经验，学习能力强，对搜索、大模型、内容社区等领域有浓厚兴趣； 3、良好的逻辑思维能力，沟通表达能力、数据分析能力 4、有热情和责任感，工作积极主动，善于团队协作，乐于接受挑战，有较好的抗压能力

岗位要求: 语言要求: 英语六级 能力要求: 1、***本科及以上学历； 2、具有线缆、PCB、电阻、电容、磁器件等电子件研发、工艺、可靠性经验； 3、熟悉IPD开发流程，有结构件或硬件开发/测试/产品维护/质量岗位经验的优先； 4、具备项目管理能力，管理项目质量策划方案及过程，把控重大风险，并组织产品导入质量问题及量产质量问题攻关，满足项目高质量交付； 5、具备良好的沟通能力、团队合作能力和较强的学习能力。 岗位职责: 1、组织所辖各品类供应商及下层产业链，落实技术规划和各级物料连续性管理，确保华为产品的质量及供应安全； 2、响应产品需求并开展新物料选型，构建产品物料的高质量、可采购性及相对竞争优势； 3、给出关于新技术、新工艺、新材料导入的建议并落实，支撑公司产品和解决方案的成本优化； 4、落实品类质量管理策略，掌握重大物料技术质量问题分析、定位及处理能力；面向供应商的质量责任主体，通过供应商认证、供应商质量体系和制程审核、供应商协同及绩效管理、质量风险管理、供应商质量改善等关键行为，确保品类质量目标达成。