本岗位工作地点浙江省嘉兴 单位优势：新型研究院，事业单位，一线城市的薪酬、二线城市的房价、花园式的工作环境，人才房票，包吃住，五险一金全额，平台大，技术前沿，团队年轻扁平化 岗位介绍： 深度学习/脉冲神经网络算法 1）研发与当前人工神经网络结合的新型网络结构和新型网络训练方法及学习理论； 2)研究包括但不限于以下深度学习领域中的一个: i)注意力机制模型Transformer/Bert ii)图神经网络 GNN/GCNN iii) 强化学习 iv)自监督学习 v)知识图谱推理 3）超大规模类脑神经网络学习理论研究及算法研究； 4）研究通用人工智能学习理论与技术。 5)紧密跟踪当前类脑计算研究进展与相关算法;" 岗位要求： 1）类脑计算、人工智能、信号处理或计算机相关专业硕士及以上学历，在相关领域发表过顶会论文或期刊论文。 2）希望从事类脑智能研究，紧密跟踪当前类脑计算研究进展与相关算法； 3）熟练使用Python或C/C++编程语言，熟悉CUDA编程者优先； 4）熟悉包括但不限于以下深度学习领域中的一个的优先： i)注意力机制模型Transformer/Bert ii)图神经网络 GNN/GCNN iii) 强化学习 iv)自监督学习 v)知识图谱推理 5）熟悉至少一种TensorFlow/Keras/PyTorch等主流深度学习框架者优先；

本岗位工作地点浙江省嘉兴 单位优势：新型研究院，事业单位，一线城市的薪酬、二线城市的房价、花园式的工作环境，人才房票，包吃住，五险一金全额，平台大，技术前沿，团队年轻扁平化 岗位介绍： 深度学习/脉冲神经网络算法 1）研发与当前人工神经网络结合的新型网络结构和新型网络训练方法及学习理论； 2)研究包括但不限于以下深度学习领域中的一个: i)注意力机制模型Transformer/Bert ii)图神经网络 GNN/GCNN iii) 强化学习 iv)自监督学习 v)知识图谱推理 3）超大规模类脑神经网络学习理论研究及算法研究； 4）研究通用人工智能学习理论与技术。 5)紧密跟踪当前类脑计算研究进展与相关算法;" 岗位要求： 1）类脑计算、人工智能、信号处理或计算机相关专业硕士及以上学历，在相关领域发表过顶会论文或期刊论文。 2）希望从事类脑智能研究，紧密跟踪当前类脑计算研究进展与相关算法； 3）熟练使用Python或C/C++编程语言，熟悉CUDA编程者优先； 4）熟悉包括但不限于以下深度学习领域中的一个的优先： i)注意力机制模型Transformer/Bert ii)图神经网络 GNN/GCNN iii) 强化学习 iv)自监督学习 v)知识图谱推理 5）熟悉至少一种TensorFlow/Keras/PyTorch等主流深度学习框架者优先；

工作地点杭州之江实验室新园区 岗位职责： 1. 大规模类脑模型与算法硬件平台的设计与测试、迭代和优化。 任职要求： 1. 计算机、软件工程、电子信息、通讯、微电子、电气工程等相关专业背景，硕士或以上学位；具有良好的沟通、团队合作能力，有很高的工作热情。 2. 具备数字电路设计、嵌入式底层程序开发/芯片相关软件开发/芯片仿真工作经验，对软硬件设计有一定程度的了解和实践。 3. 熟悉Verilog/VHDL代码设计和仿真；有基于FPGA的原型验证(FPGA-Based Prototyping) 经验；具有Altera或XILINX系列芯片开发和调试经验。 4. 熟练使用Linux/Unix操作系统和TCL、Perl、Shell脚本语言，对通信标准有一定的了解。

工作地点杭州之江实验室新园区 岗位职责： 1. 追踪类脑神经形态计算理论与算法科研成果，负责研发新型类脑计算模型硬件平台，面向硬件的模型和算法研究。 2. 研究内容包括但不限于硬件友好的模型设计、事件驱动算法、在线学习、基于AER的可重构算法设计等。 任职要求： 1. 计算机、电子、通讯、微电子类等专业背景。 2. 具备数字电路设计、计算机体系结构等基础知识或嵌入式底层程序开发/芯片相关软件开发/芯片仿真工作经验；对软硬件设计有一定程度的了解和实践。 3. 熟练使用python/C++/C语言编写复杂逻辑算法程序；有扎实的编程基础和丰富的编程经验，理解常用算法和数据结构。 4. 了解CNN，RNN等人工智能算法，熟悉Verilog/VHDL代码设计和仿真；有基于FPGA的原型验证(FPGA-Based Prototyping) 经验；熟悉Altera、XILINX系列芯片开发和调试经验。 5. 熟练使用Linux/Unix操作系统和TCL、Perl、Shell脚本语言，对通信标准有一定的了解。 6. 良好的沟通、团队合作能力，有很高的工作热情。 7. 在国内外研究机构获得或者即将获得博士学位。

职位职责： 团队介绍：我们是「豆包视频生成模型-PixelDance」团队，我们专注于开发视频生成模型，解决视频生成的关键问题，包括但不限于高动态性视频生成、内容一致性保障。构建行业领先的视频基础模型，引领技术的未来潮流。视频生成工程团队的工作涉及到模型生产的全周期流程，在这里，你有机会参与到模型的数据生产、训练加速、推理加速、服务部署的每个环节。同时你将接触到最先进的视频生成技术、海量的数据、大规模的集群，我们期待你能够和我们的模型一同Scale UP。 1、为LLM和Diffusion Model提供训练稳定性、易用性、性能和Scale up的优化； 2、能够使用Profiler手段，分析训练瓶颈，使用分布式策略调优、算子优化等手段来提升训练性能； 3、负责ByteDance Research训练优化技术的调研和引入； 4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机/电子/自动化/软件等相关专业，有AI工程优化经验的优先； 2、熟悉LLM 、Diffusion Model任一场景的训练性能优化； 3、熟悉Pytorch、FSDP、Deepspeed、Megatron等业界主流分布框架的使用和原理，能够进行业务场景的优化，能够follow业界最新动态并进行落地； 4、熟练GPU的高性能计算优化技术，具备丰富的基于CUDA的GPU性能优化经验，深入理解计算机体系结构，熟悉并行计算优化、访存优化，低比特计算等； 5、了解深度学习算法基本原理，熟悉神经网络基本架构和各算子计算方式，了解至少一种深度学习训练框架及其模型文件的解析。

职位职责： 1、负责AI机器人的训练，搭建AI知识库，落实知识库的构建与优化，提高AI的准确率和客服的工作效率； 2、对业务数据进行整理和标注，调整模型的相关参数，以达到优化模型的训练效果，提高预测能力和泛化能力，降低过拟合的比例，持续训练模型以适应新的数据和需求； 3、根据不同任务和业务的需求，利用语言模型的预训练知识设计新的prompt，对prompt 进行持续的优化和迭代； 4、与业务方保持密切的沟通与交流，参与AI 相关项目的评审、开发测试，通过人工智能等技术向业务方赋能，包括但不限于智能客服、智能质检等。 职位要求： 1、本科或以上学历，计算机、AI 相关领域专业背景优先； 2、熟练掌握机器学习、深度学习、神经网络相关理论知识；熟练掌握NLP领域Tensorflow、Pytorch相关深度学习模型，对模型训练各个阶段有深入的理解，熟练掌握大模型语料搜集、预训练、加速训练等方式方法； 3、熟悉Python语言，具备编写高效、可维护代码的能力，能够使用Python等编程语言进行数据处理； 4、关注AI技术前沿，对AI行业有深刻认知，逻辑思维严谨，对用户体验敏感； 5、具备团队合作精神，能够在快节奏的工作环境中适应变化和挑战； 6、主动性强，良好的沟通和协作能力，多项目并行管理能力，能够推动跨部门合作，积极推动项目交付； 7、英语可以作为工作语言。

岗位职责： 1、负责信贷业务的信用评分体系搭建；建立授信决策模型的基本框架，在基本框架下，负责各类信贷模型的设计、开发、验证、测试和实施，包括但不局限于反欺诈模型、申请评分、行为评分、催收评分； 2、负责三方数据的评估及建模工作； 3、负责与策略、产品、开发等跨职能团队的沟通，确保模型量化策略的合理实施、准确上线及上线后的监控优化 4、完成上级交办的其他分析量化工作。 岗位要求： 1、本科及以上学历，3年以上相关工作经验, 统计学、或者物理、计算机专业优先，211或985院校毕业生优先，优秀候选人可放宽要求； 2、有信贷模型经验者佳，有个人信用评分模型如A/B/C卡和反欺诈模型开发经验的优先考虑； 3、熟悉常用数据挖掘、机器学习算法，如决策树、聚类、逻辑回归，关联分析、SVM，神经网络，boosting等，有海量数据挖掘的项目经验者佳； 4、对消费金融生态圈有基本认识，对国内资金市场和价格体系、消费信贷产品设计开发流程、风险控制等有一定理解； 5、有较强的逻辑思维、风险意识，工作积极主动、责任心和抗压能力强。

工作职责 1、数据模型：根据业务需求，运用机器学习、数据挖掘技术进行相关模型搭建，完成相应分析设计、数据清洗、数据挖掘、模型开发、模型上线和模型监测；承接风控模型及差异化策略在承保风控端的推动落地和效果监控； 2、 数据分析：承担健康险承保风险方向数据分析工作，搭建符合经营逻辑的承保风控指标体系，日常运营分析和监控； 3、 数据管理：完善承保过程数据库底层基础建设，根据日常数据分析和挖掘需求，搭建自动化报表和看板； 4、 AI视频设计类工作：根据核保文案通过AI视频工具生成行销辅助视频； 5、 完成上级交代的其他工作。 任职要求 1、本科或以上学历，数学、精算、保险学、统计学、计算机等相关专业； 2、具有1年以上数据挖掘、数据建模相关工作经验，熟悉基础统计理论和金融知识，掌握逻辑回归、GLM、Boosting、随机森林、神经网络等机器学习理论； 3、至少熟练掌握一门数据库语言（Oracle、MySQL）和一种数据分析软件（SAS、R、Python、SPSS），实施过保险风险挖掘项目经验者优先； 4、熟练使用AI视频类应用软件； 5、具备敏锐的金融大数据业务洞察力和良好的沟通能力，有一定数据产品思维，确保数据分析、数据建模与实际业务密切结合。

岗位职责: 1. 独立完成建模方案设计、模型开发及部署，运用各类算法开发包括不局限于营销响应、流失预警等营销模型及反欺诈、信用评估、额度模型、行为评分、催收评分等风险模型，并对现有模型进行优化完善；根据客户需求，独立带领项目成员进行咨询项目的实施，包括方案设计、项目计划安排、实施过程管理、项目质量把控、报告撰写及交付汇报； 2. 配合商务进行客户需求沟通、方案讲解及咨询支持，对客户提出的业务痛点提供有效的解决方案及量化的决策建议；统筹分析并定位信贷机构风险/运营管理中出现的问题，结合行业动态趋势、监管力度，把握市场机遇，提供有效落地的解决方案，促成项目开展和有效落地； 3. 充分了解客户业务端审批流程及风险表现，结合用户特征，制定或优化贷前、贷中及贷后风控策略；为客户提供用户分层筛选、差异化营销手段等策略建议；负责客户端金融信贷产品风控/运营体系的规划与建设，制定风险/运营政策框架，设计、迭代贴合业务实际的风控/运营策略，实现风险控制与业务收益的平衡； 4. 不断学习/探索/优化算法，通过量化算法、业务经验等，基于内外部数据，统筹设计、开发有效用于风险/运营管理的创新数据及模型产品，并推进其实施落地； 岗位要求： 1. 硕士及以上学历，211/985院校毕业优先，数学、统计学、计算机等相关专业优先； 2. 5年以上银行、持牌消金、头部互金、金融科技公司模型及策略相关工作经验，有项目管理经验优先； 3. 至少能熟练使用Python/Spark/R其中一种分析及建模工具，数据挖掘及建模经验丰富，能够有效利用LR/树型机器学习/神经网络等深度学习算法构建特征与模型； 4. 对零售信贷市场、信贷产品形态有深刻的认知；对全生命周期风控管理流程有深刻的理解，并掌握各环节的风控要点及风控策略制定逻辑；与时俱进，对不断更新迭代的算法（如GPT）持续学习和应用； 5. 具备独立思考的能力，逻辑严谨，对数据敏感，善于发现. 探索并解决问题，自我驱动力强； 6. 具备较强的抗压能力，踏实、勤奋、细心，愿意并乐于接受新尝试、新挑战，探索创新主动性强；

用机器学习相关技术解决相关问题，例如涉及基本的NLP问题，包括但不限于如文本分类聚类、意图识别、知识抽取、摘要生成、智能问答等； 2. 结合机器学习及NLP技术进行知识抽取、知识图谱构建等； 3. 熟悉NLP预训练模型技术，熟悉大语言模型相关原理及开发； 4. 机器学习相关模型的研究和开发； 5. 完成领导交办的其它工作； 任职要求： 1、本科以上学历，计算机、人工智能、自动控制等相关专业； 2、2年以上工作经验； 3、具有较强的python或java等语言编程能力； 4、具有扎实的数学建模能力及编程能力，熟练掌握机器学习技术，并至少熟练掌握一种常见的深度学习框架，譬如TensorFlow和PyTorch等； 5、熟悉各种深度神经网络模型，并掌握相关实现及优化方案，有深度学习及NLP项目及相关优化经验者优先； 6、了解科学的数据获取方法论，能运用数据处理工具； 7、精通机器学习、深度学习原理及技术，并有应用模型解决实际问题的经验，熟悉监督学习、半监督学习或强化学习方法，具备创新研究能力。 8、具有较强的英语读写能力。 9、有NLP领域的相关论文或专利者优先。

工作职责： 1、 在深入理解消费金融业务的基础上，进行风险特征的挖掘，并开发及上线； 2、 基于特征进行客群的监控及特征有效性监控； 3、 开发信贷风险计量模型，包括但不限于信贷额度模型、信贷评分模型、反欺诈模型、贷中行为模型、催收模型； 4、 负责模型监控和维护工作、编写监控分析报告以及风险报告等，持续优化模型； 5、 负责编写模型的开发需求，协调整个模型上线实施流程； 6、 将模型和现有风控政策结合，优化现有评级及风险策略； 任职条件： 1、 精通python开发，熟练掌握数据库表开发的相关知识； 2、 3年及以上模型开发经验，有互联网金融、信用卡等金融风险建模经验人员优先考虑； 3、 熟练掌握常用算法，如XGboost、逻辑回归、决策树、神经网络、SVM模型； 4、 熟练适用HIVE SQL； 5、 硕士及以上学历； 6、 良好的数据分析能力及逻辑思维能力，良好的沟通能力、自学能力和团队协作精神。

职责描述： 1、 负责自然语言理解NLP算法研究及应用场景的业务需求落地，应用场景包括不限于文本表示、文本计算、文本分类、命名实体、关键词提取、知识库等主流需求； 2、 负责自然语言理解NLP垂直领域或应用场景需求的研发如知识库建设，包括文本序列标注、句法结构与语义分析、多轮对话等算法的研发工作； 3、 跟踪国内外自然语言理解NLP、信息检索IR的最新及前沿算法进展，并预研成果择优应用于相应产品之中。 任职要求： 1、 硕士及以上学历，计算机、自然语言理解、数据挖掘、模式识别、智能科学与技术、软件工程、机器学习和深度学习相关专业； 2、 熟练掌握C/C++、Python、JAVA至少一种计算机编程语言，具备较强代码编写能力； 3、 至少掌握Pytorch/Tensorflow/Theano/Keras其中一种框架设计原理和运用，掌握CNN/RNN/LSTM/图神经网络等主流神经网络模型应用； 4、 具有垂直应用领域案如智能对话、知识库和信息检索其中一个或多个研究方向的项目落地或应用场景实践经历； 5、 具有良好的团队合作意识和学习能力，擅长解决问题与分析问题，热爱自然语言理解技术工作研发； 6、 在国际顶会如ACL和NIPS，或权威期刊发表过论文者优先，或有知名自然语言处理技术企业工作经历者优先考虑。

工作职责 1. 负责研究适用于医疗应用场景的统计和机器学习算法（如图神经网络、多模态数据融合、时序分析等），提高AI在疾病预测、保险理赔、医保控费、健康服务推荐等方面的能力； 2. 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； 3. 参与和外部研究机构的学术合作，共同研发创新AI算法； 4. 基于上述工作发表AI领域**论文，申请发明专利。 任职要求 1. 计算机、统计学、数学、自动化、生物信息学等相关专业硕士或以上学历； 2. 对人工智能和机器学习算法有浓厚的兴趣和深入的研究经验； 3. 具有丰富的算法设计与编程开发经验，熟练掌握Python或R编程； 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； 7. 对商业保险、社会医保（如临床路径、DRGs）体系有相关经验者优先。

工作职责: 1、运用大数据，建立意外险、健康险或场景险的反欺诈模型，参与部署核保核赔风控策略，识别优质客户，查杀理赔渗漏点，确保风险合理、可控； 2、对保险产品、风险模型、风险策略进行数据监控，完成相关分析报告及监控报表，支持业务决策； 3、推动风控策略或模型开发、验证、部署、监控及升级； 4、领导交办的其他工作。 任职资格: 1、本科及以上学历，统计、数学、经济学、计算机、工程、保险精算、运筹学等相关专业，有3年以上核保理赔、保险反欺诈、信用评分或数据模型的工作经验者优先； 2、具有GLM、决策树、神经网络、随机森林等算法实际使用经验者优先，能够灵活运用数量分析方法解决实际的商业应用问题； 3、能运用SQL、Python等工具进行数据分析与策略制定； 4、善于思考，优秀的口头与书面沟通、学习意愿及快速学习能力。

视觉算法方向—— 1. 多模态医学图像分析：领导团队开发多模态医学图像分析算法，提高医学图像的准确性和细节解析度。 2. AIGC技术应用：将AIGC技术应用于医学图像领域，探索其在医学图像识别、重建、增强等方面的潜在应用，推动医学图像处理的革新发展。 3. 深度学习模型开发：利用深度学习技术，设计和优化用于医学图像处理的神经网络模型，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等，提高医学图像分析的效率和精确度。 4. 大规模数据处理：协助团队处理大规模的医学图像数据，进行数据清洗、标注和预处理，确保模型训练的数据质量和数据多样性。 自然语言方向——1. 开发医学自然语言处理模型：利用最新的自然语言处理技术和大模型，开发和优化医学领域的文本处理算法，如医学文献挖掘、病历数据分析、临床文本分类等。 2. 创新研究：积极探索前沿的自然语言处理技术，包括但不限于预训练模型、迁移学习、语言生成等，将其应用于医学领域，提高模型效果和效率。 3. 数据挖掘与处理：从大规模的医学文本数据中挖掘有价值的信息，并进行数据预处理和清洗，以确保模型的高质量和稳定性。 4. 模型评估与优化：开发评估指标和实验流程，对模型进行全面的性能评估，并根据评估结果对模型进行优化和改进。