职位职责： 1、负责机器学习系统推理架构和产品的设计开发，支持火山方舟大模型平台和机器学习平台的产品业务； 2、负责深度模型推理任务为核心的在线架构设计与优化，充分利用各种异构计算（GPU、CPU、其他异构硬件）、存储（各种云存储）、网络（VPC、RDMA）等资源，构建多租环境下的稳定性、观测体系，实现高并发、高吞吐的大规模在线系统； 3、负责推理系统的产品化落地，打造稳定、可观测、体验一流的公有云推理平台。 职位要求： 1、熟练掌握Linux环境下的Go/Java/Python等1-2种语言； 2、具备扎实的计算机科学功底和编程能力，熟悉常见算法和数据结构，具有良好的编程习惯； 3、熟悉至少一种主流的机器学习框架（TensorFlow / PyTorch 或其他自研框架）； 4、熟悉 Kubernetes 架构和生态，有丰富的云原生机器学习系统实践和开发经验，对在线服务治理、 部署架构有深入理解和落地经验； 5、掌握分布式系统原理，参与过大规模分布式系统的设计、开发和维护； 6、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分； 7、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力，能够快速的响应和行动； 8、有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。 加分项： 1、有在线GPU推理系统的工程架构落地经验，熟悉常见的在线推理优化手段（Batch、量化、分布式推理等），熟悉GPU、大模型相关软硬件技术栈； 2、熟悉公有云推理产品架构，对该领域用户画像和用户故事有深入理解，有打造***产品的热情； 3、有以下某一方向领域的经验：CUDA，RDMA，AI Infrastructure，HW/SW Co-Design，High Performance Computing，ML Hardware Architecture (GPU, Accelerators, Networking)，ML for System，Distributed Storage。

职位职责： 1、负责机器学习系统资源调度的设计和开发，支持火山方舟大模型平台和机器学习平台的产品业务； 2、负责多机房、多集群环境下的，各种异构计算（GPU、CPU、其他异构硬件）、存储（各种云存储）、网络（VPC、RDMA）等资源的最优化编排调度，在严格的多租隔离环境下，支持各种离线训练、在线推理等负载场景的调度需求，并实现整体资源的合理化、最大化利用。 职位要求： 1、熟练掌握Linux环境下的Go/Java/Python等1-2种语言； 2、具备扎实的计算机科学功底和编程能力，熟悉常见算法和数据结构，具有良好的编程习惯； 3、熟悉至少一种主流的机器学习框架（TensorFlow / PyTorch 或其他自研框架）； 4、熟悉 Kubernetes 架构和生态，熟悉 Docker/Containerd/Kata 等容器技术，有丰富的云原生机器学习系统实践和开发经验； 5、掌握分布式系统原理，参与过大规模分布式系统的设计、开发和维护； 6、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分； 7、有强烈的工作责任心，较好的学习能力、沟通能力和自驱力，能够快速的响应和行动； 8、有良好的工作文档习惯，及时按要求撰写更新工作流程及技术文档。 加分项： 1、有大规模集群在离线资源调度相关工作的实践经验，对K8S/Volcano/Yarn/Mesos等一到多个开源项目的调度实现有源码级的理解，熟悉容器化、轻量级虚拟机等相关技术； 2、熟悉常见调度算法，对多租户Quota治理、抢占、弹性、碎片、潮汐、混部、QoS等一到多个调度问题有深入理解和实践经验，具备较强的解决复杂问题的分析和建模能力，有GPU相关调度经验； 3、有以下某一方向领域的经验：CUDA，RDMA，AI Infrastructure，HW/SW Co-Design，High Performance Computing，ML Hardware Architecture (GPU, Accelerators, Networking)，ML for System，Distributed Storage。

职位描述 1、负责贝壳一站式机器学习平台的设计研发与迭代改进，为业务提供稳定易用、高性能、高性价比的解决方案； 2、业内机器学习系统与平台前沿技术进展跟进与调研、落地； 3、参与模型训练，模型服务，模型管理，资源调度等机器学习相关问题的开发。 任职要求 1、计算机基础知识与编程基本功扎实，熟悉Go/Python/C++至少一种； 2、参与过大规模分布式系统的开发和维护； 3、良好的沟通能力和团队协作精神，严谨的工作态度与高质量意识 ； 4、善于学习新的知识，动手能力强，有进取心。 加分项： 1、有CUDA C/C++编程经验，有GPU并行计算编程基础(NCCL)经验优先； 2、了解分布式系统、容器相关领域技术，熟悉Kubernetes/docker等优先； 3、熟悉机器学习框架(Tensorflow/Pytorch/Jax)优先。

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。

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。

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。

职位描述 1. 将独立感知模块的输出统一并进行融合，得到适合后续模块的表示。 2. 设计系统和完善的算法与传感器失效检测模块 职位要求 1、熟悉基于滤波和优化的状态估计算法，并可以灵活运用解决实际问题； 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。 加分项 1、熟悉计算机视觉中多视角几何知识； 2、熟悉传统统计机器学习知识，如概率图模型等，并有项目实践经验； 3、参加kaggle比赛获得前十名者； 4、ACM/ICPC、CCPC、NOI、IOI等计算机/信息学竞赛获奖经历。

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。

一、职位描述 1、基于海量微博内容数据、进行常见NLP任务的研究和开发，针对垂直场景进行业务落地； 2、熟悉大模型算法研究，包括不限于：LLM及多模态大模型的预训练、数据设计、prompt优化、SFT等； 二、岗位要求 1、硕士学历及以上，自然语言处理、人工智能、计算机或数学相关专业； 2、熟练掌握NLP、多模态、机器学习等相关算法，有扎实的工程落地能力，大语言模型方面有实际经验者优先； 3、有良好的沟通协调能力，能够推进技术对接及项目落地。

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。

工作职责： - 基于机器学习的广告竞价排序机制优化，优化用户体验/排序效果 - 广告冷启动策略以及转化率预估，以及售卖机制设计，定价策略优化等 - 运用数据挖掘和机器学习方法，深入挖掘海量房产数据，负责房屋价格预估、客源意愿挖掘、智能匹配等算法 - 参与特征工程、召回、排序等模型持续优化和研究，配合工程持续优化线上模型，持续提升产品体验和商业价值 任职资格： - 两年以上数据挖掘与机器学习应用经验，有推荐、广告/营销、搜索、最优化问题等领域丰富的实战经验 - 对深度模型和常用机器学习算法(如：NN、树模型、LR、FM等)有较好的理解及实践经验 - 具备很强的工程及编码能力，能独立实现和调优算法，熟练掌握Python、java、Shell、Go、Scala等中的一种语言 - 有海量数据处理和并行计算开发经验,熟悉Hadoop、Storm、Spark等技术者优先 - 责任心强，有快速学习的能力；目标导向，善于结合具体业务场景，灵活的分析与解决有挑战性的问题 - 有个人技术博客、活跃在各技术社区、有数据挖掘/机器学习相关paper的更佳

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。

职位描述： 1. 负责以大语言模型 (LLM)、视觉语言模型 (VLM) 为核心的复杂场景理解和泛化技术。 2. 负责研究和设计以语言-动作大模型 (VLA) 在自动驾驶领域的落地，包括但不限于模型的结构、训练技术探索； 3. 负责研究基于自监督技术的自驾大模型，有效利用海量数据。 职位要求： 1. 对大模型算法研究和应用经验丰富，包括但不限于大模型的训练数据构造、模型训练、性能调优等； 2. 对大模型在自动驾驶领域有应用经验优先，包括但不限于利用大模型进行行为场景理解和规划的落地实施； 加分项 1、有计算机视觉或机器学习相关研究经验，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。

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营销响应、流失预警等营销模型及反欺诈规则、申请评分、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； 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； 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； 4、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； 5、其他创新探索工作：深入挖掘用户行为序列数据，设计特征维度框架及指标体系结构，进行特征开发；探索如图算法等创新算法实践及应用，并进行充分工程验证后推广应用在已有业务中。 岗位要求： 1、硕士及以上学历，数学、统计学、计算机等相关专业优先；6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； 2、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、XGBoost、LightGBM等机器学习算法以及神经网络等深度学习算法构建特征与模型； 3、对零售信贷市场、信贷产品形态有一定的认知度，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； 4、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； 5、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。

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。