职位概览： 担任跨职能开发团队成员，负责开发创新软件解决方案，从概念设计到工程化实现。我们鼓励利用前沿的技术栈和AI结对编程的方式，不断提升软件产品质量和开发效率。 产品方向：工业领域大语言模型应用。 主要职责： - 设计和实现大模型应用产品架构，采用最佳的设计模式以提升系统稳定性和扩展性。 - 开发和维护大模型应用产品代码，确保代码的可读性、可维护性和性能。 - 设计和优化大模型应用效果，如指令调优、工作流优化、模型微调等。 - 为产品落地提供技术支持。 - 在多个项目中有效地平衡优先级，确保按时交付高质量的工作成果。 我们希望您： - 对软件开发有深厚的热爱，追求卓越的代码品味，对代码质量有着非常高的标准。 - 深入理解大语言模型应用的基本原理，能够设计和实施高性能的解决方案。 - 熟练掌握大模型应用开发技巧，提升模型性能和实用性。 - 掌握大模型应用主流开发框架，如LangChain、LlamaIndex等。 - 精通至少两种编程语言（如Python, JavaScript等），具备全栈能力。 - 有开发模型应用经验者优先。

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、负责LLM和Diffusion Model的性能优化； 2、通过TensorRT、量化、剪枝、算子融合、CUDA算子编写等性能优化的手段，结合业务需求，将GPU性能发挥到极致； 3、负责ByteDance Research推理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、精通C/C++，精通算法与数据结构，熟悉Python； 3、熟练GPU的高性能计算优化技术，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； 4、具备丰富的基于CUDA的GPU性能优化经验； 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，如Pytorch、Tensorflow； 6、熟悉TensorRT-LLM、ORCA、VLLM等；了解主流LLM 、Diffusion Model，有LLM 、Diffusion Model加速优化经验者优先。

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。

岗位职责： 1、参与媒体专业领域大语言模型的研究、构建与迭代，负责预训练和对齐阶段特定算法模块的建设工作； 2、逐步加深和丰富基座大模型的智能体能力，为智能体应用建设沉淀技术与经验； 3、负责RAG、Agent等通用应用流程框架设计实现和策略制定； 4、探索大模型能力在业务流程中的提效应用和面向C端用户的产品能力输出。 岗位要求： 1、硕士及以上学历，计算机、智能科学、数学专业方向出身； 2、具备非常扎实的算法功底，熟练掌握NLP的常用技术手段，有工业界内容理解和生成成熟实战经验； 3、拥有大规模语言模型的预训练和微调经验，熟练掌握常见开源模型的底层设计原理； 4、对于Dense架构和MoE架构大模型的设计实现细节有充分掌握，并有一定的实际操作经验； 5、良好的逻辑思维能力和数据敏感度，优秀的分析和解决问题能力，对挑战性问题充满激情，自驱有追求，具备较强的攻坚能力。

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。

美团骑行事业部在全国各个城市开展美团单车、电单车业务，提供绿色、便捷的共享出行服务，是美团出行板块重要的组成部分。我们力求为城市可持续发展提供低碳智能的解决方案，通过技术创新和硬件升级，不断优化全流程骑行体验，为低碳出行提供更好的服务。其中，美团单车旨在为城市居民提供通勤接驳服务，满足用户短途接驳出行需求；美团电单车则满足用户中短途多场景低碳出行需求。 我们有开放的工作氛围，也有充满韧劲和创造力，心系低碳出行的伙伴。加入我们，一起为用户创造更好的出行体验。 岗位职责 1. 负责大模型在AI客服、解决方案专家等交互式对话场景中的应用，提升场景的自动化与智能化水平，改进骑行业务效率； 2. 负责大模型用于提升共享骑行业务的运营效率和用户体验，特别是在AI客服、运营优化等场景中落地 3. 负责大型语言模型的微调、偏好对齐、知识增强等技术探索，积极跟进AIGC业内应用趋势，包括并不限于MoE、RLHF、Long context、RAG、Agent等方向； 4. 与业务、产品团队合作，基于业务需求设计产品、解决方案，并推动其高效实施。 岗位基本需求 1. 计算机科学、人工智能、自然语言处理或相关专业，5年以上工作经验； 2. 扎实的算法基础，熟悉自然语言处理相关理论，熟悉Transformer/BERT/GPT/Llama等基础模型结构，熟悉大模型的微调和评估方法； 3. 熟练掌握至少一种深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、JAX等； 4. 善于分析和发现问题，具备较强的自驱力，具有良好的沟通能力和跨团队协作能力，热衷于追求技术创新，对解决有挑战性的问题充满激情。 具备以下者优先 1. 有ICLR、ICML、CVPR、ICCV等AI顶会、顶刊有论文发表经验，或在具有影响力的AI比赛中获得Top名次，或开源社区项目开发经验； 2. 具有生成式模型训练及开发经验，如大模型数据处理、模型微调、预训练、强化学习、AI Agent等。 3. 有LangChain、AutoGPT、GraphRAG或其他大模型框架开发经验者优先； 4. 有智能客服、智能助手相关项目经验者优先。 岗位亮点 1. 骑行业务深入参与共享单车业务核心算法开发，推动技术创新与实践。 2. 与全球名校师生合作，解决长链路复杂问题,并发表论文。 3. 与专业技术团队合作，推动大模型技术在共享出行业务中的实际应用。

岗位职责： 1. 研发人工智能领域的相关算法实现， 可以选择NLP、语音、图像领域其中之一。 2. 结合行内业务需求，设计实现方案，并基于大模型进行场景开发和模型的微调优化。 3. 跟踪和关注大模型推理训练领域的前沿技术和趋势，进行技术调研和应用。 岗位要求 1.计算机、电子通信、数学等相关专业，硕士及以上学历或优秀本科生； 2.具备优秀的编程能力，熟练使用Python/C/C++的其中一种； 3.对机器学习、深度学习等人工智能领域有兴趣，有相关领域课题研究或项目经验者优先;； 4.有期刊论文发表或计算机相关竞赛经验者优先； 5. 出色的问题分析及解决能力，能自我驱动，持续面对挑战，积极主动、踏实勤奋。

岗位职责: 1.负责制定大模型产品的模型效果评测方案，对微调模型的训练/推理效果、RAG知识检索增强的生成效果设计评估方法和自动化工具，保障大模型的推理效果准确性 2.通过相关工具提高模型评测的效率和覆盖率，分析和评估模型测试结果，发现模型潜在的缺陷、漏洞和性问题 3.持续关注行业的最新测试技术和方法，不断优化测试流程和工具，提高测试效率和质量 任职要求: 1.本科及以上学历，有大模型算法测试经验 2.具备扎实的Pyhon/Shell等编程基础，熟练使用linux系统 3.深入理解机器学习、深度学习相关算法评估方法，熟悉自然语言大模型LLM 训练完模型推理效果测试方法和工具 4.熟悉k8s，有云原生相关项目测试工具开发经验者、大模型评测系统自动化和大模型性能测试经验者优先 5.拥有技术激情和创新意识，快速学习能力，表达能力优秀，乐观向上

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

岗位职责： 1.结合信贷业务场景，对内部海量数据进行清洗与深度挖掘，提炼稳定且有效的数据产品，为金融机构信贷业务搭建全生命周期模型提供数据基础； 2.使用Python开发并优化逻辑回归、XGBoost、深度神经网络等机器学习模型，结合信贷金融业务属性和场景，提升模型算法的表现，完善金融机构的全场景化模型组合； 3. 全程参与数据产品的研发，包括需求分析、市场分析、产品设计、产品性能测试、上线推广等环节，确保产品的高效交付和稳定运行； 4.积极研究和跟进前沿大数据建模理论和技术，将其有效融入产品开发中，以维持并提升产品的技术竞争力； 5.针对不同信贷金融机构的业务特色，设计定制化的风控和营销解决方案。运用大数据和算法技术，为合作伙伴提供精准的业务支持和服务。 岗位要求： 1.计算机、数学、统计、金融、物理、信息工程等数理专业硕士及以上学历; 2.具有3年及以上银行、消金或者互联网金融等相关的风险模型、数据挖掘相关工作经验，对信贷业务流程和系统有深刻理解； 3.精通风险管理和营销模型的构建方法，熟练掌握统计分析和数据挖掘技术。具备强烈的数据敏感性，能够独立发现并解决问题，具有自我激励和驱动的能力； 4.熟练应用Python、R等数据挖掘工具，掌握逻辑回归、XGBoost等机器学习算法，并了解深度学习和前沿算法的发展趋势； 5.具备良好的团队合作精神，优秀的沟通能力和项目管理技能，能够在快节奏的工作环境中有效推动项目进展。

岗位职责： 1.建立面向大语言模型的数据去重、清洗、过滤能力。 2.高效处理海量数据，探索大语言模型的数据混合配比。 3.建立大语言模型的通用和领域评测能力。 4.持续跟进行业最新进展，不断优化提升面向大模型的数据算法能力。 任职资格： 1.计算机、人工智能、自然语言处理或相关领域的硕士或博士，能力突出的本科生。 2.具备良好的编程能力，熟练掌握Python等编程语言，掌握PyTorch等至少一种深度学习框架。 3.具备良好的沟通和团队协作能力，有较强的解决问题能力和动手能力。 4.具备1年以上相关领域的工作经验

工作职责 1. 负责安全发现、运营效率提升等相关模型的开发、落地和调优。 2. 与产品和业务团队紧密合作，理解产品和业务需求，并提供相应的算法和模型支持，将相应的业务问题转换为对应的模型问题。 3. 跟踪最新的研究进展和技术趋势，不断提升算法和模型的性能和鲁棒性。 4. 撰写技术文档，分享研究成果和经验，并向其他团队成员提供技术支持和培训。 5. 对现有系统或模型的不足进行分析，找到目前系统的瓶颈，改进系统算法，提高系统性能。 任职要求 1. 计算机科学、数学、物理、统计学或相关领域的本科及以上学历。 2. 熟练掌握机器学习和深度学习的基本理论和常用算法，如常用的回归、分类、聚类、神经网络等。 3. 熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java、C++等，具有扎实的编程基础和良好的代码风格。 4. 熟悉常用的数据处理和分析工具，如Pandas、Numpy、Scikit-learn、pyplot等常规工具，spark、hive等大数据工具、TensorFlow、pytorch等深度学习框架。具备图分析，nebula图数据库、milvus向量数据库等工具使用为佳。 5、对算法工程化有相应的实践，对FastAPI、sqlalchemy、基础的Liunx、CI/CD等有相应的实践。 6. 对自然语义分析、大语言模型的场景化应用、编排、调优有实际的落地经验优先。 7. 具备一定的运营经验和业务敏感度，能够理解产品和业务需求，并从算法角度提出优化建议。 8. 积极的探索精神，对新的领域，新的工具有着强烈的好奇心和自驱力来快速学习和运用，对过程中的问题能够快速解决。

工作职责 1. 负责安全发现、运营效率提升等相关模型的开发、落地和调优； 2. 与产品和业务团队紧密合作，理解产品和业务需求，并提供相应的算法和模型支持，将相应的业务问题转换为对应的模型问题； 3. 跟踪最新的研究进展和技术趋势，不断提升算法和模型的性能和鲁棒性。 4. 撰写技术文档，分享研究成果和经验，并向其他团队成员提供技术支持和培训。 5. 对现有系统或模型的不足进行分析，找到目前系统的瓶颈，改进系统算法，提高系统性能； 任职要求 1. 计算机科学、数学、物理、统计学或相关领域的本科及以上学历。； 2. 熟练掌握机器学习和深度学习的基本理论和常用算法，如常用的回归、分类、聚类、神经网络等。 3. 熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java、C++等，具有扎实的编程基础和良好的代码风格。 4. 熟悉常用的数据处理和分析工具，如Pandas、Numpy、Scikit-learn、pyplot等常规工具，spark、hive等大数据工具、TensorFlow、pytorch等深度学习框架。具备图分析，nebula图数据库、milvus向量数据库等工具使用为佳； 5、对算法工程化有相应的实践，对FastAPI、sqlalchemy、基础的Liunx、CI/CD等有相应的实践； 6. 对自然语义分析、大语言模型的场景化应用、编排、调优有实际的落地经验优先； 7. 具备一定的运营经验和业务敏感度，能够理解产品和业务需求，并从算法角度提出优化建议。 8. 积极的探索精神，对新的领域，新的工具有着强烈的好奇心和自驱力来快速学习和运用，对过程中的问题能够快速解决；

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；

我们正在寻找一名具有丰富自然语言处理（NLP）经验的算法工程师，同时需具备大模型相关的经验和知识。如果您还具备Chatbot相关的经验，那将是一个巨大的加分项。此岗位将负责开发和优化我们的AI解决方案，推动NLP和大模型技术在各类应用场景中的落地。 主要职责: 设计和优化NLP算法，提升系统的理解和生成能力。 研究和应用最新的NLP技术，解决复杂的自然语言处理问题。 开发和优化大规模机器学习和深度学习模型，提升系统性能。 与产品团队和数据科学团队紧密合作，了解业务需求并转化为技术方案。 参与大模型相关项目，推动大模型在各类应用场景中的应用。 进行数据分析和挖掘，提供数据驱动的优化建议。 编写高质量的技术文档和报告，分享研究成果和项目进展。 职位要求: 计算机科学、电子工程、数学或相关领域的本科及以上学历。 至少3年在NLP领域的工作经验。 熟悉常见的NLP技术（如分词、命名实体识别、文本分类、情感分析等）。 具有大模型相关的经验（如GPT、BERT、Transformers等）。 精通Python，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 具备数据分析和处理能力，能够理解和处理大规模数据集。 良好的团队协作能力和沟通能力，能够与跨部门团队有效合作。 加分项: 有Chatbot开发和优化的实际经验。 拥有电商、金融、医疗等领域的NLP应用经验。 在学术会议或期刊发表过NLP或大模型相关论文者优先。 具有推荐系统或其他AI应用开发经验者优先。 如果你对NLP和大模型充满热情，并希望在快速发展和充满挑战的环境中成长，我们诚邀你的加入！