工作职责 1、 负责医疗AI项目的数据分析和预测建模工作，包括：医疗数据的数据准备、基于机器学习和统计的分析建模、模型评估等工作，并根据项目需求应用新方法和新技术； 2、 负责以图表、演示文档等形式展示数据分析结果，撰写分析报告，对项目成果进行知识产权转化，包括：与医院和外部研究机构合作进行临床科研论文发表、专利申请等； 3、 参与医疗AI产品的设计和开发工作，协助产品团队进行产品调研和设计，开展运营分析，与开发团队合作完成模型应用、模型更新等。 任职要求 1、 计算机、统计学、数学、生物信息、生物医学工程等相关专业硕士或以上学历； 2、 热爱数据分析和建模，享受从数据中发现和提炼知识的乐趣； 3、 具有扎实的统计学和机器学习基础，以及丰富的数据分析实践经验； 4、 熟练掌握Python或R编程，熟悉SQL语言，熟练使用Microsoft Office等软件； 5、 具备医疗健康或保险相关数据分析经验； 6、 积极主动的工作态度；良好的逻辑思维能力与创新能力；良好的表达能力，可以清晰阐述观点；良好的团队合作能力。

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。

工作职责 设计、实现和优化各种人工智能算法，包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、机器学习等领域。 * 在后台开发和系统架构设计方面具有经验，能够设计和实现高性能、可扩展的系统架构。 * 研究和评估最新的AI技术和算法，并将其应用于公司的产品和项目中。 * 分析和理解业务需求，与团队合作开发符合需求的解决方案。 任职要求 * 计算机科学、人工智能、数学或相关专业的硕士或博士学位。 * 具有扎实的编程能力，熟练掌握Python、C++等编程语言。 * 对人工智能领域有深入的理解，熟悉常见的机器学习算法和深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。 * 在后台开发和系统架构设计方面具有经验，能够设计和实现高性能、可扩展的系统架构。 * 具有良好的问题解决能力和团队合作精神，能够有效沟通和协调工作。 * 具有较强的自我驱动能力和持续学习的意愿，能够适应快速变化的工作环境和技术发展。 加分条件： * 在人工智能领域有相关工作经验，曾参与过项目开发和实践。 * 在学术界有发表相关论文或参与国际竞赛的经历。 * 对医疗、金融、物联网行业等有深入了解和经验。

职位描述 1、负责AI算法的工程化落地，搭建从离线训练到在线服务的整个闭环服务平台； 2、根据需求完成实时推荐系统、实时特征计算、离线训练平台等系统的架构设计、工程实现及迭代优化； 3、能够根据不同的业务需求，灵活快速地完成具有挑战性的项目； 职位要求 1、计算机及相关专业本科及以上学历，具备2年及以上服务端开发经验； 2、扎实的计算机系统知识，掌握Golang编程语言，同时熟悉Python编程语言者优先； 3、熟练应用MySQL等关系数据库技术，熟练应用Redis缓存技术；熟悉Linux系统环境，能熟练使用Linux命令完成日常工作； 4、具有高性能、高可用的复杂业务系统开发经验，熟悉分布式、缓存、消息等机制优先； 5、具有Docker、Kubernetes、Istio等相关深度使用和开发经验者优先； 6、了解Kafka/Hive/Spark/Flink等大数据生态圈技术，具有相关大数据开发经验优先；有机器学习（tensorflow serving) 相关知识优先； 7、具备优秀的逻辑思维能力，对解决挑战性问题充满热情，有强烈的求知欲，善于学习新事物； 8、具有良好的沟通能力、团队合作精神和执行力，重视生产效率，研发质量。

1. 设计、开发和持续优化广告投放算法，以显著提高广告精准度和转化效率。 2. 紧跟市场趋势和业务需求，对广告算法进行定期更新和改进。 3. 主导广告数据的深度分析和挖掘工作，确保算法优化的数据驱动。 4. 开发适应不同场景的智能出价产品，满足广告主的多元化需求。 任职要求： 1. 3年及以上算法开发经验，优秀应届毕业生亦可。计算机科学、数学、统计学或相关专业背景； 2. 熟练使用Hadoop、Spark、Pandas等数据处理工具，有AWS或GCP平台的大数据处理经验者优先； 3. 精通C++/Python编程，具备扎实的算法工程化能力； 4. 熟练使用TensorFlow/PyTorch等机器学习框架，有搜索/推荐/广告算法模型开发经验者优先； 5. 具备出色的学习能力、分析问题和解决问题的能力，优秀的团队合作精神，具有创新意识和挑战精神，逻辑思维清晰，责任心强。

职位描述： 我们正在寻找一位经验丰富的算法工程师（用户增长方向），专注于通过前沿技术和数据驱动策略推动用户增长。您将运用AI技术和算法模型，通过优化用户获取和留存策略，提升产品的市场竞争力。我们希望您能够通过高效的算法迭代和技术创新，持续驱动用户增长并优化各类增长策略。 具体岗位职责如下： 1. 用户增长算法开发：设计并实现能够有效驱动用户增长的算法模型，如用户行为分析、推荐算法等，基于数据分析来优化用户转化率和留存率； 2. AI驱动的增长策略：利用AI技术构建自动化的用户增长策略，快速迭代，确保策略的高效性和前瞻性，提升获取用户效率； 3. 竞争对手分析与策略调整：通过算法分析竞争对手的增长策略，开发应对的算法方案，以保持和提升产品在市场中的竞争优势； 4. 跨团队协作与技术推广：与数据、产品、运营等团队合作，推动算法技术在用户增长中的实际应用，确保有效落地。 任职要求： 1. **本科及以上学历，计算机科学、数据科学或相关专业背景，硕士或博士背景优先； 2. 至少3年以上用户增长相关的算法开发经验，能够设计和实现推动用户增长的算法模型； 3. 熟练掌握Python/Java/C++等任一编程语言，具备一定Web开发和大数据处理能力； 4. 擅长将AI技术应用于用户增长策略中，通过技术手段提升增长效果； 5. 优秀的技术问题解决能力和跨团队合作能力，能够推动技术方案的有效落地； 6. 具备快速学习新技术并乐于接受挑战的能力； 7. 了解并实际应用过因果推断的候选人优先； 8. 有自然语言处理、计算广告、SEO相关经验者优先； 9. 在高成长型科技公司或创业公司中有实际开发经验优先。

资深算法工程师（国际支付风控方向） 岗位职责： 1.支付风险识别与防控 ●负责跨境电商业务中支付风险的全面识别与防控，重点治理欺诈（盗卡、盗账户 友好欺诈）等方面风险，确保支付全链路安全可靠。 ●利用数据分析和机器学习技术，精确识别支付风险，建立有效的风控模型体系。 2.风控模型全链路管理 ●主导支付风控模型的全链路开发与上线工作，包括需求调研、风险探索、方案设计、模型开发、系统集成、部署上线、效果评估、持续优化和监控预警。 ●与产品、工程、业务团队紧密合作，确保风控模型精准全面覆盖业务场景，并能够及时应对市场变化。 3.前沿技术应用与创新 ●深入探索全球各大市场的新型支付作弊行为，利用多模态大数据进行风险评估与预测。 ●应用异常检测、集成学习、强化学习、序列模型、图模型、大规模预训练模型等前沿技术，提升风险识别的准确率和召回率。 职位要求： 1.经验与教育背景 ●拥有3年以上风控算法研发经验，对跨境支付业务有系统性理解和实际风控经验。 ●计算机科学、数据科学、统计学或相关专业，本科及以上学历。 2.技术能力 ●精通Python编程，熟悉主流机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），具备优秀的算法实现和优化能力。 ●深入理解大规模数据挖掘、机器学习、分布式高性能计算等技术，能够高效处理海量数据，能够应对高QPS低延时模型需求。 3.业务敏感性与团队合作 ●对风控领域充满热情，具备敏锐的业务洞察力，熟悉全球各主要区域常见支付欺诈风险模式，能够迅速适应和响应业务需求的变化。 ●具备强烈的责任心和主观能动性，能够独立完成任务，同时拥有优秀的团队合作精神和沟通能力，推动项目顺利进行。

岗位职责： 1.参与信贷业务线个性化推荐、用户增长等相关算法工作，包括数据、算法和工程的全链路落地。 2 参与信贷业务线广告投放算法的开发和迭代，结合内外部数据，优化迭代模型和策略，提升投放效率。 岗位要求： 1 计算机、统计学等专业本科以上，2年以上推广搜/用户增长算法等相关经验； 2 优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 3 熟悉常见的机器学习、深度学习算法，并具备模型开发部署能力； 4 优秀的理解沟通能力和学习能力，能快速理解业务背景，将业务问题抽象为算法模型问题并能完成算法落地。

我们正在寻找一名具有丰富自然语言处理（NLP）经验的算法工程师，同时需具备大模型相关的经验和知识。如果您还具备Chatbot相关的经验，那将是一个巨大的加分项。此岗位将负责开发和优化我们的AI解决方案，推动NLP和大模型技术在各类应用场景中的落地。 主要职责: 设计和优化NLP算法，提升系统的理解和生成能力。 研究和应用最新的NLP技术，解决复杂的自然语言处理问题。 开发和优化大规模机器学习和深度学习模型，提升系统性能。 与产品团队和数据科学团队紧密合作，了解业务需求并转化为技术方案。 参与大模型相关项目，推动大模型在各类应用场景中的应用。 进行数据分析和挖掘，提供数据驱动的优化建议。 编写高质量的技术文档和报告，分享研究成果和项目进展。 职位要求: 计算机科学、电子工程、数学或相关领域的本科及以上学历。 至少3年在NLP领域的工作经验。 熟悉常见的NLP技术（如分词、命名实体识别、文本分类、情感分析等）。 具有大模型相关的经验（如GPT、BERT、Transformers等）。 精通Python，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 具备数据分析和处理能力，能够理解和处理大规模数据集。 良好的团队协作能力和沟通能力，能够与跨部门团队有效合作。 加分项: 有Chatbot开发和优化的实际经验。 拥有电商、金融、医疗等领域的NLP应用经验。 在学术会议或期刊发表过NLP或大模型相关论文者优先。 具有推荐系统或其他AI应用开发经验者优先。 如果你对NLP和大模型充满热情，并希望在快速发展和充满挑战的环境中成长，我们诚邀你的加入！

职位描述 1. 参与/负责推荐广告和搜索广告的排序算法设计和优化，提升整体变现效率； 2. 参与/负责广告系统全链路各模块优化，包括定向/召回/精排/投放机制设计等； 3. 对CTR/CVR模型的持续探索和优化； 4. 结合业务，通过设计和优化广告投放机制，提升流量变现效率； 职位要求 1. 熟悉深度机器学习/广告机制设计/数据挖掘中的一个或多个，具备实际工作经验； 2. 优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 3. 有大型广告投放/推荐/搜索排序等相关工作经验者优先； 4. 优秀的分析和解决问题的能力，良好的团队合作精神；

工作职责: 1、各类业务相关数据的统计分析； 2、各类业务场景下的模型开发、评估、监控及迭代； 3、对可能存在的业务风险整理有数据支撑的报告提前预警； 4、对各类内外部数据进行深层次挖掘； 5、协同、帮助部门内外同事完成领导布置的各项工作。 任职要求: 1、对公司业务及阶段有足够认识及见解； 2、熟练掌握各类数据挖掘、模型开发相关技术及工具； 3、能按时保质完成领导布置的各项工作； 4、与部门团队其他成员相处融洽，能相互学习，相互帮助。

岗位职责： 1. 开发指标归因分析平台 2、AI大模型在各工具业务的应用场景适配等,负责基于大模型面向应用场景的算法策略组件建设 3、负责LLM、深度学习、机器学习等方向相关问题研究，跟进前沿技术动态 任职要求： 1. 计算机、通信、电子及相关专业，硕士及以上学历，3-5年工作经验 2. 熟练掌握Python语言，熟悉Tensorflow、Pytorch、Spark、Hive等技术栈 3. 具备深厚的NLP基础和前沿跟踪能力，具备大模型落地实战经验优先 4. 掌握NLP基本算法，在自然语言处理相关领域中至少一个方向有一定的实践经验，如语义检索与推荐、信息抽取、对话系统、语义理解、阅读理解、聚类、迁移学习、多模学习、低资源学习等熟悉LLM相关技术， 如transformer, prompt tuning, RLHF, langchain等，对相关技术落地有自己的理解 5. 在机器学习/NLP领域高级学术会议发表过高质量文章者 6. 有银行间债券、银行核心经营指标相关研发经验者优先

岗位职责： 1. 负责通信网络与大语言模型结合的研发设计与管理。 2. 负责面向通信网络的大语言模型Prompt Engineering提示工程，大语言模型微调和基于langchain的通信网络认知增强工具研发。 3. 负责面向通信网络的AI算法研发框架设计与开发。 4. 负责面向通信网络的AI算法模块开发管理，根据行业需求指导算法模型的技术选型和性能优化，算法模型包括结构化数据的预测分析和异常检测、因果关系分析、自然语言处理、深度学习、强化学习等。 任职要求： 1. 计算机科学、机器学习、人工智能相关专业硕士及以上学历，具有3年（若博士则为1年）及以上AI产品研发和应用工作经验。 2. 熟悉LLM大模型基本原理及应用、langchain框架及应用，有GPT大模型研发经验者优先。 3. 深入掌握机器学习和深度学习，了解TensorFlow/pytorch/keras等深度学习框架。 4. 熟练掌握至少2种语言：Python, R, Matlab, SQL, Scala, Spark, PHP, SAS，Weka等。 5. 有良好的沟通表达能力，积极向上，细致认真。

工作职责： 1、负责海外广告外投的RTA算法建设、DPA动态选品，挖掘投放热词和优化站内落地页承接； 2、深入业务，基于业务理解来主导建模成本分配机制，持续迭代和改进； 3、预测用户LTV价值，配合运营策略对不同人群进行差异化投放； 4、跟踪同行广告领域的技术趋势，了解竞品产品和技术动态，能催化团队技术进步。 职位要求： 1、计算机相关专业本科及以上学历，研究生优先； 2、具备搜广推算法经验，精通常见的数据挖掘、机器学习和深度学习算法； 3、至少精通一门编程语言（Python、Scala、Java等），能熟练使用常见的数据分析工具； 4、熟悉至少一种深度学习框架（Pytorch、tensorflow、Keras等）； 5、良好的沟通能力，具有跨团队的多方密切合作意识； 6、有电商经验优先，有广告经验优先。

【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