可远程办公。 工作职责： （1）开展计算机视觉相关领域研究和开发工作，包括但不限于：图像 / 视频的语义分割、实例分割、目标跟踪、生成问题、艺术风格迁移等； （2）提出和实现最前沿的算法，保持算法在工业界和学术界的领先； （3）协助与工程化团队进行算法解决方案设计、实现、性能优化、应用落地； （4）积极协助推进从先进算法研究到产品开发的思路； 任职要求： （1）计算机等相关专业本科及以上学历，有计算机视觉、模式识别、机器学习等相关方向研究或实习经验； （2）在计算机视觉有深入研究者优先，如相关技术做到SOTA、发过顶会paper或者在相关竞赛中取得优秀的成绩等； （3）精通Python 或 C++ 编程语言，具备良好的算法设计、编码及验证能力； （4）精通Pytorch、TensorFlow等主流深度学习框架，并有相关项目实践经验者优先； （5）有深度学习模型压缩、性能优化，或移动端神经网络应用经验者优先； （6）能够了解一些前沿研究成果和趋势，具有一定的技术视野、创造性思维和想象力。

职位描述： 1.协助进行国家重点项目中的算法调研和开发工作； 2.协助完成文本挖掘、知识图谱、用户模型等相关算法的调研和开发； 3.优化搜索推荐系统算法； 4.基于大数据的知识抽取、挖掘、融合和可视化等算法研究； 5.算法和功能模块代码开发、后端算法 API 开发、测试、技术文档编写。 【岗位要求】 1.硕士学历，计算机、统计、通信等相关专业，可确保每周3天实习； 2.有扎实的编程能力，掌握至少一门后端编程语言（Python/Go/Java等）； 3.对操作系统、数据结构和算法有一定的理解； 4.具有以下算法项目经验者优先：数据挖掘、知识图谱、搜索、推荐、NLP； 5.有编程竞赛获奖经历者优先，例如 ACM、中国大学生程序设计大赛、蓝桥杯、CCF 相关竞赛或 CCF 等级考试相关算、PAT 等级考试。 工作地址

1、了解机器学习&深度学习基本原理。 2、对数据挖掘有浓厚的兴趣。 3、有志向提高自身的数字素养。 4、对大模型微调、增强检索及其他系统性落地方案有足够的认知。

岗位职责： 1、利用关系抽取、事件抽取等技术，从海量非结构化文本数据中进行信息抽取； 2、参与公司知识图谱应用项目，负责算法的设计和开发实现、性能优化等； 3、关注知识图谱，信息抽取、大数据等方面的前沿技术，负责NLP、知识图谱等算法实现。 任职要求： 1、计算机相关专业，本科及以上学历； 2、有大规模知识图谱构建、知识融合、图数据库搭建、专家系统、图表示学习、推荐算法经验者优先； 3、熟悉Linux开发环境，熟练掌握Python/Java/C++等至少一门语言，熟悉tensorflow、pytorch、keras一种或多种开发框架； 4、能跟踪学术界与业界最新进展，具有较强的研究能力者优先。

 在机器学习/深度学习领域进行前沿技术的研究，并将技术工程化;  研发基于图像的目标识别等图像感知算法或基于三维点云、双目视觉等三维目标感知算法或激光SLAM多传感器融合算法开发;  负责对应用场景进行建模、优化和定制。 任职要求：  硕士及以上学历，计算机、通信、自动化控制、电子信息等相关专业；  扎实的机器学习及深度学习相关理论基础；  熟悉C/C++编程和常用数据结构算法，有良好的编程风格和编程习惯  熟练使用至少一种深度学习工具，如caffe、MXNet、caffe2、CNTK、TensorFlow、Pytorch等，熟悉相关平台C++接口者优先；  具有较强的英文文献阅读理解能力,可以独立完成文献查阅和算法实现。

工作职责： 1.负责ADAS相关算法调研 2.负责多目标跟踪算法优化、动态目标测距测速优化 3.负责Camera、Radar、Lidar等多传感器的跟踪、融合算法的调研 4.调研相关的技术的专利、论文收集分析、开源方案的熟悉 任职资格： 1.掌握C/C++语言编程，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解 ； 2.满足以下要求者优先（一个即可）： -熟悉滤波器（KF、EKF、UKF，PF等）、最优化方法及相关算法库使用经验； -熟悉各种跟踪算法及其优化 ； -了解单目/多目视觉原理及其标定方法 ； 3.实习期三个月以上。

工作职责 1.负责ADAS相关算法调研 2.负责多目标跟踪算法优化、动态目标测距测速优化 3.负责Camera、Radar、Lidar等多传感器的跟踪、融合算法的调研 4.调研相关的技术的专利、论文收集分析、开源方案的熟悉 任职要求 1.掌握C/C++语言编程，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解 2.满足以下要求者优先（一个即可）： 熟悉滤波器（KF、EKF、UKF，PF等）、最优化方法及相关算法库使用经验 熟悉各种跟踪算法及其优化 了解单目/多目视觉原理及其标定方法 3.实习期三个月以上

职位描述： 1. 负责算法项目运维：算法建模，数据分析； 2. 利用人工智能技术提升数值天气预报与功率预测的准确率； 职位要求： 1. 精通Python； 2. 熟悉Linux系统； 3. 精通基本算法、机器学习、深度学习的应用，参与过数据挖掘和机器学习算法的实际工程项目者优先

我们正在寻找充满热情并对人工智能领域有深入研究的未来科技领袖。如果您对创新技术的研究并实现它们充满激情，我们欢迎您加入我们的团队，共同塑造智能技术的未来。以下是我们对您的期待： 任职要求： 1.目前在读大学本科或硕士课程。我们不限制您的专业背景，但期待您具有出色的逻辑思维和数学能力以及对AI技术的浓厚兴趣； 2.精通Python编程，并至少熟练使用Visual Studio Code、PyCharm或Jupyter Notebook等一种或多种开发环境，提高开发效率； 3.拥有使用pandas、numpy、json、flask、fastapi、sklearn、tensorflow等库的扎实技能。如果你还有使用streamlit、openai、langchain等高级库的经验，那是我们非常看重的加分项； 4.对机器学习和深度学习的原理及算法有深入理解，比如回归、分类、聚类、卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等； 5.具备算法实现能力，能够独立使用Python实现常用的机器学习算法； 6.熟悉SQL和NoSQL数据库，并能够有效执行数据清洗、处理和管理； 7.具备强大的逻辑思维和问题解决能力，能够应对和解决复杂技术难题。 加分条件： 1.拥有AI相关领域的研发工作实习经验，曾参与机器学习或深度学习项目，有实战经验优先； 2.参加过计算机编程竞赛，并取得优异成绩，证明您的技术实力和竞技能力； 3.对自然语言处理（NLP）和生成预训练变换器（GPT）有一定研发经验，熟悉OpenAI、langchain等库，并对聊天机器人、文本嵌入、向量数据库有研究； 4.掌握Linux、Docker等技术，并有实际操作机器学习系统和服务部署的能力； 5. 具备学术写作能力，曾在计算机科学或相关领域的学术期刊发表论文或文章。 如果您已准备好挑战自己，在人工智能领域实现自我超越，不仅参与到创新技术的研发中，同时也与一流的技术专家共同成长，那么请向我们展示您的才华。我们期待您的加入！

工作职责: 在这里，你将负责****各业务线的搜索系统、推荐系统、智能匹配，广告计算等算法的优化，不断提升业务效果及用户体验！ 在这里，你将会学到58算法设计、算法训练、算法效果评估等一整套方法论，加速你的职业发展。 在这里，你会参与建立公司级的用户画像体系，为数据分析、算法推荐提供支持！ 在这里，有一群精通人工智能（图像识别、语音识别、自然语言处理与理解等）、深度学习的“大牛”会带你成长、带你飞！ 任职资格: 只要你，所学专业是计算机、统计、数学等，研究生那真是太好了； 只要你，熟练掌握C++、java等主流开发语言，熟悉linux/unix操作系统； 只要你，掌握常用机器学习、自然语言、最优化算法，有较深理论功底和相关实践经验； Come On，下一个“算法工程师”就是你！

专业要求: 计算机、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、机器人等相关专业 各算法岗岗位要求： 【人脸识别】有人脸识别相关的研究经验，在人脸识别相关竞赛中取得过比较好的成绩，工程能力强，对大规模分布式训练有深入的了解，或发表过相关学术论文。 【行人ReID】要求有相关研究背景，熟悉PCB、MGN等经典ReID工作，在ReID相关竞赛中取得过比较好的成绩，工程能力强，或发表过相关学术论文。 【人体姿态估计】对主流的Top down和Bottom up的人体姿态Human pose.估计算法有深入的了解，有具体研发经验，在相关数据集或比赛中取得过领先的成绩。 【目标检测】对主流目标检测算法非常熟悉，如Faster-RCNN, Mask-RCNN, Cascade RCNN,SSD, Deformable Conv等，在voc/coco等数据集上取得过较好的成绩，或发表过学术论文。 【异常检测】有通用异常检测的研究经验，对 Isolation Forest、Feature Bagging和Auto-Encoder等主流异常检测方法有深入研究，在相关数据集或比赛中取得过较好的成绩。 【3D视觉】有三维视觉相关知识和基础，对于与环境几何建模、三维物体识别、三维语义分割、点云处理等方面有深入研究和实践经验，能够将理论知识运动到实际工程问题中。 【SLAM】：熟练掌握工业机器人基础框架和知识，如DH参数，IK,FK，四元数等；熟悉常见工业机器人轨迹规划算法，至少掌握一种运动规划算法；编程和算法基本功扎实，熟练掌握C++，以及至少一门脚本语言如Python.；熟悉ROS系统，可熟练使用仿真软件者如gazebo等.优先。 【机器人控制】 熟练掌握工业机器人基础框架和知识，如DH参数，IK，FK，四元数等；熟悉常见工业机器人轨迹规划算法，至少掌握一种运动规划算法；编程和算法基本功扎实，熟练掌握C++，以及至少一门脚本语言如Python；熟悉ROS系统，可熟练使用仿真软件者如gazebo等优先。 若为实习： 实习时长需满足至少3个月，6个月以上优先考虑。

你将参与： 1、负责人力资源领域的推荐系统(人岗匹配)，参与智能问答(Bot) 、智能标签、知识图谱等相关项目； 2、参与多个项目的技术难题协同攻关、团队研发流程改进、提升研发效率和代码质量; 3、关注在线效果，深入地归纳整理Case，并进行归因分析； 4、协同工程师，配合数据科学家深度挖掘领域知识，结合NLP、表示学习、迁移学习、排序学习等能力持续的支持业务的规模增⻓和需求升级; 我们希望你: 1、计算机、信息技术相关M.S. or Ph.D.，具备良好的沟通技巧和企业级的认知视野，接受24届同学; 2、精通至少一⻔编程语言:Python/Scala/C++/Java; 3、熟悉机器学习算法理论(CRF/LR/Xgboost /RF/FM/SVD)，对深度学习算法(MLP/CNN/RNN/GAN/Representation Learning/Transfer Learning)有所了解和实践，具备产品级大数据集下的机器学习项目经验，具备PyTorch/Keras/TensorFlow/Caffe/MXNet等框架使用经验更佳; 4、具备数据挖掘的相关专业知识和理论基础(聚类/PCA/频繁项集挖掘/统计分析基础)，对数据具有敏感性，对NLP相关的任务有一定的实践经验，熟悉E & E，Learning to rank，具备计算广告、搜索引擎、推荐系统之一2年以上的算法项目经验; 5、良好的沟通能力和逻辑思维能力，思维敏捷，能够对业务需求进行抽象并据此进行技术方案设计和高质量的工程化实现; 6、在数据挖掘/机器学习顶会(AAAI, SIGIR, ACL, NIPS, ICML, CVPR, KDD, ICDM, CIKM等)上有所建树者更佳。

岗位职责 1. 负责化学领域文献数据提取的研究与应用。 2. 负责分子生成的研究与应用。 3. 负责逆合成的研究与应用。 4. 负责工艺优化相关预测模型的研究与应用。 5. 不同项目或产品需求的算法的研究与应用。 岗位要求： 1. 计算机、数学、统计学相关专业。 2. 初步了解自然语言处理相关算法。 3. 初步了解GNN相关算法。 4. 初步了解生成式算法。 5. 具备英文专业文献阅读能力。 6. 其中2-4项满足其一即可。

岗位职责：商品知识库建设 岗位要求 1、熟练使用Python或C++在Linux环境下从事开发工作 2、有NLP/图像检索/推荐系统/深度学习算法实践经历 3、 熟练应用深度学习如RNN/CNN/LSTM以及深度学习架构tensorflow，有过深度学习模型在自然语言处理上的运用经验

团队背景： 1. 团队主要由来自腾讯、百度、华为等公司的资深研究员、架构师构成，拥有世界尖端的NLP与信息分发的经验； 2. 团队成员来自于985/211院校、top海外院校，包括CMU、Oxford、IC、UCL、清华、北大、厦大等院校，水平杰出； 3. 团队获得了多个世界**比赛（如NeurIPS 2019 AutoDL）的**，同时团队已发表上百篇顶会顶刊； 4. 目前方向包括CV、NLP、推荐、搜索、知识图谱、对话、画像、AI平台、AutoML等业界核心方向。 岗位职责： 1. 主导或参与搜索、推荐、NLP、CV、知识图谱、用户画像算法研发工作，持续提升相关数据指标与用户体验； 2. 尝试做出业界尖端的方法，并尝试在**会议如KDD/NIPS/ACL/CVPR/WWW/AAAI/IJCAI等会议上发表论文； 3. 设计离线和线上算法，对机器学习和深度学习模型进行研发等； 任职资格： 1. 计算机、智能、数学或相关专业硕士以上学历；少数优秀人才可放宽到本科； 2. 熟练掌握Python语言编程，熟悉linux开发环境，有扎实的数据结构和算法设计功底； 3. 了解Java、C/C++加分，了解Scala加分，了解函数式编程加分； 4. 有优秀的逻辑思维能力和数据分析能力，善于分析和解决问题； 5. 熟练掌握机器学习、深度学习的基础理论和方法，并在自然语言处理（如文本分类、语义理解、知识图谱构建、篇章理解、情感分析、自然语言生成等）或图像视频内容理解（如图像分类或标注、图像质量、视频摘要）上有实际应用经验者有加分； 6. 熟悉和实践过常用的机器学习算法与推荐算法和架构，如CF、LR、FM、FFM、GBDT、SVD、DNN、Wide & Deep等有加分； 7. 熟悉语义匹配算法，如DSSM、MV-DSSM、ARC-I、ARC-II、MatchPyramid、MIX等有加分； 8. 熟练使用一种或几种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、MXNet等）； 9. 熟悉Spark、Hadoop分布式计算编程者有加分； 10. 在大规模的搜索或推荐系统方面有实际项目经验的有加分； 11. 已有顶会（CCF A类或部分好的B类）有大加分。