一、公司简介 彩讯股份(创业板股票代码:300634)是一家软件互联网上市公司，是协同办公、 智慧渠道、云和大数据领域的龙头企业。拥有五地研发中心和遍布全国的运营网络，员工超过 3000 人。 公司坚持“以大场景运营效果为导向，全面数字化、智能化”的发展战略，持续加大在人工智能等领域的投入，将成为中国领先的智能数字化企业。 二、项目介绍： AI信创中心介绍： 彩讯股份“AI信创中心”是公司为抢占人工智能技术先机而成立的核心研发机构，是直接向CEO汇报的一级部门。中心汇集公司在人工智能、机器学习、知识图谱、自然语言处理等方面的人才,致力于将人工智能技术应用于公司各业务领域,实现产品、服务的智能化升级。 中心遵循“技术引领,应用驱动,市场导向”的发展策略,通过技术研究来挖掘人工智能的应用潜力,并在公司主营业务中进行示范与落地。 中心重点开展的技术和应用研究包括: 1）基于Transformer与BERT的对话系统与推荐系统。运用预训练语言模型与迁移学习技术,快速实现对话与推荐能力。 2）基于RL的智能决策与智能优化。研发强化学习技术在复杂决策环境中的应用,实现自动化智能决策。 3) 基于CVAE与StyleGAN等技术的智能创意与个性化推荐。生成图像、音乐、文本等创意素材,为个性化推荐提供丰富素材。 4）基于GAN与变分自编码器的客户画像与精准营销。利用生成对抗网络等算法,构建真实全面的数据与客户画像。 中心的研发重点在于企业级AI中间件与行业应用的研发,而非特定的机器学习模型。 中心的职责还包括: 1) 与高校、行业合作伙伴共建AI创新联合实验室,拓展产学研合作。 2) 发展与人工智能产业链上下游的合作伙伴关系,拓展公司的产业影响力。 3) 引领全公司各业务部门的产品与业务智能化转型升级。 4) 人工智能核心技术与产品的研发,不断提高公司的AI能力与实力。 中心将持续投入人工智能前沿技术与产品创新,以人工智能驱动公司各业务向智能化、个性化转型,实现产品服务的差异化和融合创新,为客户提供增强的体验与价值。中心必将成为公司实现产业升级与转型的核心动力之 三、岗位介绍： 【岗位职责】： 1、开源LLM的能力接入与部署； 2、负责LLM训练，模型微调； 3、SFT、RM、PPO等算法研究与优化； 4、负责前沿技术探索和落地。 【岗位要求】： 1.人工智能、计算机、数学/统计学等相关专业硕士及以上学历； 2.熟悉AI领域的前沿研究，具有丰富的研究经验，具备百亿级以上LLM 训练经验优先； 3.了解并行计算、CUDA、网络通信、系统优化、集群硬件架构等 HPC 相关的知识； 4.具有Prompt设计与微调经验优先； 5.熟悉SFT、RM、PPO原理，有实际实践经验者优先； 6.熟悉主流深度学习工具Pytorch，TensorFlow等； 7.具备良好的编程能力，熟练掌握 Python，数据结构和算法设计，熟悉 Linux / Unix 系统和 Shell 编程，熟练使用 Git； 8.在AI开源社区有贡献者优先； 9.在AI领域的核心期刊发表过论文优先； 10.有 TVM、TensorRT 等推理平台优化经验者优先； 11.了解并行推理技术的优先。 四、薪酬福利与职业发展： 我们提供竞争力的薪资待遇和福利待遇，包括期权激励、五险一金、带薪年假、节假日福利、健康体检、培训及晋升机会等。 同时，我们还为员工提供广阔的职业发展空间，鼓励员工在工作中不断成长和进步。 我们的团队充满活力、激情和创新精神，致力于打造一个开放包容、信任互助的工作环境，并定期举行各种团队建设活动，增强彼此之间的沟通和理解。 期待您的加入，一起探索未来无限可能！想更多了解彩讯股份，欢迎进入：https://www.richinfo.cn

工作职责： 1. 参与贝壳大数据平台建设，研发大数据相关的基础服务和中间件，包括实时计算平台/查询引擎/任务调度系统/权限平台等大数据生态服务，提升系统的稳定性和可扩展性; 2. 负责解决大数据离线（Hive/Spark) 和 实时( Spark Streaming/Flink)等技术领域的相关难题，提升系统的稳定性和性能； 3. 跟进和调研大数据领域的前沿技术，包括OLAP引擎、Data Lake 等，并推动其在贝壳业务的应用落地； 任职资格 ： 1. 计算机相关专业本科以上学历，3-4年以上相关工作经验； 2. 具有扎实的专业基础，较强的编码能力，熟悉常见的数据结构与算法； 3. 精通Java编程，理解IO、并发、网络等基础框架，熟悉JVM原理； 4. 精通大数据处理技术栈中的一个或多个平台/框架，包括但不限于：Hadoop/Hive/Spark/Flink/Kafka/ClickHouse/StarRocks等， 深入了解其原理优先； 5. 具有较强的问题解决能力和技术钻研精神；

工作职责 1. 项目管理及交付能力：负责部门模型策略类开发项目，包括整体项目管理、模型开发、模型管理、模型优化； 2. 数据算法能力：负责部门算法相关的设计和调优 ，参与部门产品开发与优化，并具备协助完成部门automatic pipeline； 3. 保险需求落地能力：和商务、运营、研发等团队深度合作，将业务需求转化为技术可落地方案，完成实际项目技术需求分析与转化 任职资格： 1. 硕士及以上学历，3年以上机器学习建模项目经验，应用数学、物理、统计、计算机与算法相关专业 2. 有机器学习、模式识别 、数据挖掘多个实际项目经验，理解NLP、Graph基础概念和常用算法 3. 有较强的python建模能力，能够独立搭建算法框架和建立复杂机器学习模型 4. 具备一定的英语交流与阅读能力 加分项： 1. 有保险风控建模领域，风控大数据挖掘的项目经验优先 2. 有过kaggle等建模大赛得奖者优先 3. 有过海外留学工作经验者优先

职位描述： 1. 从事工业数据的采集、传输、分析、集成等技术研究及开发应用； 2. 负责但不限于生产制造管理主题领域的指标体系、数据模型和治理逻辑设计，从业务应用的视角，构建数据驱动的运营管理平台方案； 3. 作为大数据专家角色，充分与内外部合作，负责项目数据类的方案架构设计和技术规划并确保最终落地， 4. 牵头项目关键架构设计和组织技术难点攻关； 5. 参与工业数据标准制订，并且推动团队应用标准； 任职要求 1. 计算机、软件工程及相关专业，本科及以上学历，至少3年以上大数据项目相关工作经验； 2. 掌握Hadoop、HBase、Kafka、Hive、Flink、Spark、datav等组件中至少2项的工作原理，熟悉Hadoop生态系统； 3. 精通Java，Python中的一种或多种语言，熟练掌握海量数据分析的相关模型、算法，有制造行业大数据分析模型经验者优先； 4. 熟悉数据库开发，精通面向对象设计、设计模式，熟练MySQL、Redis等数据库； 5. 有指标系统和数据可视化系统开发经验优先； 7. 具备开发项目管理经验。

岗位名称：搜索、推荐算法工程师 岗位职能：算法工程师 工作年限：3-5年 学历要求：硕士及以上 工作职责： 负责如下场景的模型训练以及落地 1、自然语言处理场景；任务举例：文本分类、实体识别、query 分析、分词、情感分析等； 2、搜索、推荐召回场景；任务举例：基于 Query 的召回、基于 item 的召回等； 3、搜索、推荐精排场景； 岗位需求： 1、对数据敏感，具有优秀的逻辑思维能力，善于分析问题，解决问题； 2、精通主流深度学习框架：Tensorflow、PyTorch 等； 3、深刻理解机器学习和深度学习算法原理；对 query 分析、相关性、召回模型、机器学习 排序有深刻的理解和应用经验； 4、深刻理解深度学习算法的训练，可根据不同业务场景对模型本身进行调优，精通训练数 据的构造、训练超参的调整； 5、熟悉主流 NLP 算法及推荐算法，比如：BERT 模型、DSSM、ESMM、CRF、GNN 等； 6、有复现论文模型的相关经验； 7、有深度学习部署框架（Triton、Onnx、TFServing 之一）相关业务应用的落地经验； 8、了解大数据（Spark、Hive）技术； 9、熟悉 Java，有工程落地经验者优先；

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。

工作职责： 1. 使用大数据处理架构、机器学习模型进行海量数据挖掘，筛选高质量数据用于大语言模型训练； 2. 开发基于Hive、Spark、Slurm、K8s的大数据文本处理工具； 3. 负责大语言模型的量化，提升推理效率和稳定性。 任职资格： 1. 计算机、数学、统计、NLP等相关专业硕士及以上学历； 2. 有大数据处理、数据挖掘、NLP等相关项目两年以上工作经验； 3. 熟悉常用NLP算法，如GPT、BERT、FastText等； 4. 精通Linux、Hive、Spark、K8s，熟练使用Pytorch； 5. 具备扎实的专业基础和项目经验，良好的沟通能力和团队合作，认真负责、主动积极。

【岗位要求】 1、参与或者负责大数据的采集、存储、处理，通过分布式大数据平台加工数据，数据驱动运营 2、参与或者负责大数据仓库离线和实时设计、开发、维护工作 3、参与或者负责大数据平台的开发、维护工作 4、参与或者负责数据服务和大数据产品的研发 5、对数据有敏感度，发现数据、挖掘数据价值 6、具有良好的沟通表达能力和团队合作精神，具有较强的工作责任心、主动性及抗压能力 【任职要求】 1、有3年及以上研发经验，参与过大型数仓建设、数据分析、数据挖掘、数据平台研发等相关项目，有一定的数据建模，流批处理基础 2、熟悉大数据相关组件，包含但不限于Hive、Flink、Spark 3、熟悉主流数据库技术，包含但不限于Oracle、MySQL、PostreSql 3、熟悉数据研发相关算法，熟练构建和优化数据模型

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。

职位描述： 1. 从事工业数据的采集、传输、分析、集成等技术研究及开发应用； 2. 负责但不限于生产制造管理主题领域的指标体系、数据模型和治理逻辑设计，从业务应用的视角，构建数据驱动的运营管理平台方案； 3. 作为大数据专家角色，充分与内外部合作，负责项目数据类的方案架构设计和技术规划并确保最终落地， 4. 牵头项目关键架构设计和组织技术难点攻关； 5. 参与工业数据标准制订，并且推动团队应用标准； 任职要求 1. 计算机、软件工程及相关专业，本科及以上学历，至少3年以上大数据项目相关工作经验； 2. 掌握Hadoop、HBase、Kafka、Hive、Flink、Spark、datav等组件中至少2项的工作原理，熟悉Hadoop生态系统； 3. 精通Java，Python中的一种或多种语言，熟练掌握海量数据分析的相关模型、算法，有制造行业大数据分析模型经验者优先； 4. 熟悉数据库开发，精通面向对象设计、设计模式，熟练MySQL、Redis等数据库； 5. 有指标系统和数据可视化系统开发经验优先； 7. 具备开发项目管理经验。

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。

职位职责： 1、负责生成式智能对话场景的算法研发，基于大模型技术建设智能化的对话机器人系统； 2、探索生成式Agent对话算法，包括大模型领域知识融入、对齐、逻辑推理和SFT等任务； 3、建设基于RAG框架的智能问答系统，优化文本&多模态理解、召回、相关性、问答生成等算法； 4、对长文本/海量文本进行深度分析、构建知识图谱，针对用户对话进行抽取事件、情感分析； 5、搭建和优化检索排序、在线生成系统，提供稳定的线上服务。 职位要求： 1、本科及以上学历，优秀的代码能力，掌握常用编程语言和算法，熟悉Pytorch或TF等框架； 2、有机器学习应用经验，有大模型、RAG、智能对话、搜索等领域丰富的实战经验，在生成式大模型、Query与用户理解、召回排序、知识图谱、智能交互中一个或多个领域有深入实践； 3、熟练掌握机器学习算法原理，能熟练运用机器学习、自然语言处理、匹配技术、运筹优化、强化学习、智能生成等技术解决有挑战性的问题，有业界项目经验或顶会论文发表者优先； 4、对数据敏感度极高，有良好的逻辑思维和定义以及解决问题的能力； 5、优秀的产品和业务感知能力，责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力，能够完成有挑战的目标。

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。

岗位职责: 1.负责电商流量域数据仓库及模型建设和设计，并根据需求变化和业务发展，持续优化模型； 2.负责电商流量域数据仓库模型代码开发、部署，并对数据质量进行管理和优化； 3.提升电商流量域数据质量和运营效率，参与相关事件应急响应； 4.参与大数据体系的建立以及配套系统平台的建设与运营。 岗位要求： 1.计算机或信息技术相关专业，大学本科及以上学历; 2.4年以上大数据数仓开发相关工作经验； 3.有扎实的数据仓库理论功底和丰富的数据治理实战经验，能够围绕业务和产品特性建模并解决实际问题； 4.熟悉大数据系统组件(如Hive、MapReduce、Spark、HBase等)，具备编写、优化复杂SQL的能力； 5.了解实时处理技术相关组件(如Kafka、Flink等)； 6.负责过大型数据平台或数据仓库设计优先； 7.熟悉Python/Java/Shell其中一种语言； 8.具备用增、ABT相关经验的加分;

职位职责： 1、负责模型的全流程工作，包括但不限于数据、训练、评测、推理部署，保证数据的高质量和有效性； 2、LLM算法应用研究与算法落地工作，包括但不限于语言LLM、多模态LLM，Prompt工程/RAG/Agents/SFT/RLHF等LLM相关前沿技术； 3、持续探索在各种用户场景下，利用AI能力增强业务迭代效果； 4、深度参与产品研发项目，和产品经理/业务研发/质量/等同学密切配合，提高项目整体收益。 职位要求： 1、计算机相关专业本科及以上学历，3年以上深度学习算法研究与开发经验，具有LLM开发和实际落地经验； 2、具备LLM相关算法的扎实基础，包括但不限于单模态/多模态LLM训练（RAG/SFT/RLHF/Prompt）、部署和蒸馏等领域的全面学习和实践经验； 3、熟悉主流的Bert/Transformer/ViT/Clip等主流预训练模型，熟练掌握TensorFlow/PyTorch/Keras等任一主流机器学习框架； 4、有较强的业务问题到算法模型的建模能力，有强烈的技术好奇心、自驱力和进取心，能及时关注和学习业界最佳实践； 5、岗位可选工作地点为：北京、上海、深圳。 加分项： 1、有高关注度的机器学习相关博客或Github项目； 2、有过数据挖掘/机器学习或ACM-ICPC/NOI/IOI相关的竞赛经历并取得优秀成绩； 3、有国际**会议(KDD/NeurIP/ACL/EMNLP/IJCAI/AAAI/SIGIR等)论文发表者优先;