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岗位职责: 1、参与页面分析挖掘算法的研究与实现,通过算法策略优化页面分类模型、文本分类模型。 2、利用文本挖掘、图像理解等业界先进技术,对多模态内容进行挖掘与理解。 3、工作范围涵盖网页筛选与理解、网页与站点分类和去重、多类型非网页类多模态数据的处理和理解。 岗位基本要求: 1、计算机相关专业本科及以上相关学历,具备优秀的理解力、沟通能力和团队协作能力。 2、熟练掌握 c++/python/Java等编程语言,并且在机器学习,自然语言处理领域有扎实的理论功底和动手能力。具备优秀的逻辑思维能力和数据科学能力,在相关领域比赛中获奖优先。 3、在信息检索、自然语言处理/图像与视频理解等方面有非常扎实的理论功底,以及丰富的解决实际问题的项目经验。有信息检索相关领域工作经验优先。 4、善于学习领域前沿技术并能快速应用到实际工作当中,在自然语言处理,信息检索、计算机视觉等领域有相关学术论著优先。
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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。
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岗位职责 1.独立完**工智能项目的开发,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等算法; 2.负责数据预处理、特征工程、模型评估等工作; 3.主导项目的讨论和需求分析,形成文本处理、图片处理等课题解决方案; 4.与团队成员合作,对新技术进行研究,解决项目中遇到的问题; 5.负责编写算法代码,实现算法功能,负责算法优化,提高算法性能; 6.负责人工智能模型的研究,数据训练、参数调优等工作; 7.负责算法与模型的部署和维护。 任职要求包括: 1.计算机相关专业***本科及以上学历,对大数据处理、分布式存储等技术有热情,能主动跟踪最新的技术进展。 2.熟悉常见的机器学习和深度学习算法,并了解自然语言处理、知识图谱等相关知识。 3.熟悉大数据相关技术,如Hive、Kudu、Flink等,并能熟练使用SQL进行数据分析。 4.熟悉至少一门脚本语言,如Python、Java等,以提高数据处理和模型训练的效率。 5.能够阅读英文技术文档,能够在工作中使用英文技术词汇沟通,熟练使用英文搜索引擎和论坛解决技术问题者优先。 6.在GitHub、GitLab等平台上发布有开源项目者优先。
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岗位职责: 1、数据收集与预处理:数据收集:负责从各种数据源(如数据库、文件系统、网络等)中收集数据,确保数据的全面性和多样性。数据预处理:对数据进行清洗、整理、转换和归约等操作,以提高数据的质量和可用性。这包括处理缺失值、异常值、重复值等问题,以及将数据转换为适合挖掘的格式。 2、数据挖掘与分析:数据挖掘:运用统计学、机器学习和数据挖掘技术,对预处理后的数据进行深入分析和挖掘,以发现模式和趋势。这包括分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析、时间序列分析等多种方法。数据分析:通过数据挖掘技术发现数据中的隐藏模式、关联规则和趋势,提取有用的信息和知识。这些分析结果可以用于业务预测、市场趋势分析、用户行为研究等多个方面。 3、模型构建与优化:模型构建:根据业务需求和数据特点,选择合适的机器学习算法或深度学习模型,构建数据分析模型。这些模型可以用于分类、预测、推荐等多个场景。模型优化:对构建的模型进行评估和优化,提高模型的准确性和性能。这包括调整模型参数、选择更合适的算法、优化特征工程等方面。 4、数据可视化与报告:数据可视化:利用数据可视化工具(如Tableau、Power BI等)将挖掘和分析的结果以直观、易懂的方式呈现出来。这有助于用户更好地理解数据和分析结果,发现数据中的规律和趋势。报告撰写:撰写数据挖掘和分析报告,向决策者和相关人员解释和说明分析结果,并提出相应的建议和决策支持。这些报告可以包括数据摘要、分析结果、模型性能评估等多个部分。 任职要求: 1、教育程度:计算机、数学、统计学相关专业;本科及以上学历。 2、工作经验:具备5年及以上专业工作经验。 3、知识:熟悉常用数据统计、分析和建模方法;熟练掌握各类算法包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘、异常监测等;熟练使用Python、Sql等语言; 熟悉大数据技术栈和工具,如Hadoop、Flink、Kafka等。 4、技能:熟悉数据作业流程,包括指标体系定义、数据清洗ETL、数据分析挖掘、数据可视化与展示;熟悉各种类型的统计方法,比如概率分布、相关性、回归、随机过程等;能够使用机器学习算法建立数学模型;熟悉常用大数据计算引擎flink;熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 5、核心能力素质:分析判断能力、解决问题能力、执行能力、沟通能力、文字能力、抗压能力、业务知识、工作主动性、责任意识、团队协作、严谨细致、服务意识、敬业精神、正直诚信。
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职位职责: 1、独立负责视觉算法模块级模型的评测及评测体系建设,包括移动端、服务端算法的效果和性能基准测试,不限于产品分析、自动化测试工具开发等工作; 2、根据需求设计算法评测方案,业务场景数据覆盖,进行数据分析并执行评测,给出算法效果结论及优化建议; 3、挖掘新的测试&评测方法,对算法评测中与遇到的问题进行专项研究和改进。 职位要求: 1、熟练掌握Python/C/C++/Java中至少一种语言及相关技术栈,并有良好的编程能力和规范; 2、有计算机视觉算法评测或质量保障工作经历,有算法研发经验尤佳; 3、优秀的沟通、团队合作和快速学习的能力。
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职位职责: 1、负责音频算法的质量评估, 包括3A算法、空间音频、麦克风阵列等; 2、负责深度学习类音质评测模型开发和音质指标的工程建设; 3、负责音频质量评测系统、平台和工具的开发等。 职位要求: 1、1年以上工作经验,声学、电子类等专业优先; 2、了解Polqa/Pesq算法原理,具备音频信号处理算法和系统开发经验, 有音频主客观测试算法经验; 3、熟悉Python,C/C++,熟悉TensorFlow、Pytorch等社区开源工具,了解深度学习技术、有丰富的实战经验优先; 4、良好的团队沟通能力,积极思考、主动解决问题者优先。
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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。
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1、方向一:广告推荐 负责广告召回模块的优化,通过数据挖掘、自然语言处理等技术,在保证广告相关性的同时提升广告召回率,进而提升系统变现能力。 2、方向二:广告点击率/转化率预估 负责CTR/CVR模型优化相关工作,在特征工程、模型结构、机制策略等方面进行持续探索优化,提升广告的点击率和转化率,进而提升系统变现能力以及客户投放效果。 3、方向三:广告反作弊 持续优化反作弊相关的算法策略,以有效识别作弊行为挽回客户损失;建立并完善作弊行为预警及监控系统,提升反作弊系统的事前预警能力以及事后case分析的效率。 1、 计算机相关专业大学本科及以上学历; 2、 精通C/C++/Java/python语言之一; 3、 熟悉分布式计算平台,有海量数据处理经验; 4、 熟悉常用的数据挖掘/机器学习/自然语言处理算法,并有一定的实践经验; 5、 优秀的分析问题解决问题的能力,具备搜索/推荐/广告业务经验者优先。
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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。
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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;
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岗位职责: 1、面向国家重大科技项目,预研与实现项目中的算法模块,推动项目的技术创新; 2、面向实际问题,使用机器学习/深度学习/大模型等技术进行数据建模、分析与预测; 3、协助研究人员实现可靠的算法系统,确保系统高效、稳定运行,并参与算法系统的优化和调优; 4、撰写技术文档和报告,为项目团队提供技术支持。 任职要求: 1、计算机相关专业,硕士及以上学历,工作经验不限; 2、熟练使用开发框,Numpy、Pandas、Sklearn、PyTorch、TensorFlow等,具有Python开发实践经验; 4、具有较强的数学功底,特别是在概率论、统计学、线性代数等方面; 5、了解时空数据分析算法/LLM/AI Agent技术的人员优先。
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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。
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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。
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基础研发平台是美团的核心技术平台,立足于“零售+科技”的战略定位,通过打造人工智能、大数据、云计算、安全等核心技术能力,以及研发效能平台、企业应用平台等公共服务,为业务提供稳定安全、扩展易用、技术领先的平台技术和产品服务。 在这里,我们会参与到最前沿的技术研发和探索;能够接触超规模集群、海量数据,挑战高复杂业务场景,有机会与业界一流的工程师一起并肩前行。 在这里,我们有超强的技术氛围,持续向社区贡献业界实践,加速行业技术发展;我们有完善的互联网学习生态圈,重视底层逻辑和方法论,助力职业生涯的非线性成长。 真诚地邀请你,和我们一起驱动技术发展,创造行业价值。 岗位职责 1、负责端到端开发新的 AI 功能,在整个 ML stack 中身兼数职。 2、负责训练新的模型,在效果、规模和推理速度方面迭代到先进的技术水平。 3、设计能够评估模型不同角度的评估方案。 岗位基本需求 1、5+ 年使用深度学习框架(如 Pytorch、Tensorflow、Jax)的经验。 2、Python 能力优秀 具备以下者优先 之一即可 1、有训练过 generative models 的经验。 2、在设计、训练、评估和部署机器学习模型(尤其是LLM)方面有深刻的理解。 3、具有使用 CUDA 或 Triton 编写 GPU 内核的经验。 4、有使用现代类型化语言(如Golang)编写高性能服务的经验。 5、具备数学或者物理背景 岗位亮点 1、获得在业内最前沿的大模型认知和技术积累,包括且不限于对 Scaling law、MoE、RLHF 、Long context 、CharacterAI 等技术方向的全新理解。 2、丰富的数据和GPU资源。
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一、职位描述 1. 结合感知信息、定位数据、地图信息,开发决策规划软件; 2. 开发高可靠性、低延迟的轨迹规划算法; 3. 实车及仿真调试,持续提升算法性能。 二、岗位需求 1. 计算机、自动化、数学等相关专业,硕士及以上学历; 2. 熟悉C++/C; 3. 熟悉常用的优化算法; 4. 熟悉至少一种无人车路径/轨迹规划算法; 5. 熟悉经典的决策方法,如MDP、POMDP等。
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