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。

岗位职责： 1、结合电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业行领先的机器学习/深度学习算法平台能力。 2、超大规模的机器学习模型优化，包括但不限于深度学习、强化学习、表征学习等，最大效率地提升电商流量效率。 岗位要求： 1、计算机及相关专业，具有扎实的算法和数据结构，优秀的问题理解能力和编码能力。 2、扎实的机器学习理论基础，具有行业常用的机器学习算法实践经验。 3、熟悉业界主流的机器学习平台，有大规模机器学习平台的研发经验者优先，有Tensorflow/PyTorch等机器学习框架使用经验者优先。 4、具有电商相关业务的算法实践经验者优先，包括但不限于推荐、广告、搜索等。 5、良好的团队合作和协调沟通能力，学习能力强，自我驱动力强。

岗位职责： -结合电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业行领先的机器学习/深度学习算法平台能力。 -超大规模的机器学习模型优化，包括但不限于深度学习、强化学习、表征学习等，最大效率地提升电商流量效率。 岗位要求： -计算机及相关专业，具有扎实的算法和数据结构，优秀的问题理解能力和编码能力。 -扎实的机器学习理论基础，具有行业常用的机器学习算法实践经验。 -熟悉业界主流的机器学习平台，有大规模机器学习平台的研发经验者优先，有Tensorflow/PyTorch等机器学习框架使用经验者优先。 -具有电商相关业务的算法实践经验者优先，包括但不限于推荐、广告、搜索等。 -良好的团队合作和协调沟通能力，学习能力强，自我驱动力强。

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。

工作职责 : 1. 运用机器学习相关技术，对海量数据进行处理和分析，挖掘相关信息，分析关键因素，进行标签体系建立、模型开发、模型优化、算法评估等工作，以提升业务智能化为目标，助力保险业数字化转型； 2. 负责决策相关模型的设计、开发与上线效果分析等，包括但不限于理赔模型、风险模型、用户增长模型等； 3. 负责对模型相关的数据进行分析，包括数据清洗、数据挖掘、特征工程、数据建模等，以提高业务智能化的准确性与效率； 4. 通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘业务场景的潜在价值和业务需求，通过技术创新推动业务智能化的提升； 5. 跟进机器学习相关技术的业界发展，并合理运用到实际业务场景中； 任职资格 : 1. 计算机、数学、统计学及电子信息相关专业硕士及以上学历，3年及以上工作经验； 2. 在经典机器学习、深度学习、自然语言处理或运筹优化等一个或多个领域有扎实理论基础或丰富研发经验，曾在广告推荐、营销转化、用户增长等某一领域有相关工作经验者优先； 3. 熟悉Java/Python/C++中的一种或多种编程语言，熟悉大数据处理技术（Hadoop/Spark/Hive），善于学习和应用业界领先数据架构和技术处理实际策略类问题； 4. 良好的逻辑思维能力，在复杂业务场景下能够分解和抽象问题，提供优秀、完整、可行的解决方案； 5. 对解决具体挑战性问题充满激情，较强的责任心和主动性，良好的沟通协作和抗压能力。

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。

工作职责: 1.负责互联网金融产品的合作与推广维护，负责API和H5合作产品全流程的规划与设计； 2.根据现有的业务规划设计金融产品交易结构，负责产品生命周期管理，包括但不限于需求沟通、产品设计、需求评估、研发、测试、上线等环节； 3.持续跟踪行业和市场变化，研究互联网金融产品和服务的创新模式，提供优化建议并组织落地； 4.负责跨公司、跨部门团队协作，协调资源，把控项目进度和质量。 5.监控渠道运营的核心指标数据，擅长通过数据驱动产品增长和优化，与渠道方进行深度合作，持续提升业务效率。 任职资格: 1.*****本科以上学历，5年以上互联网金融工作经验； 2.熟悉互联网金融相关监管政策、业务模式及产品流程； 3.熟悉常见金融类产品风险点，具备从0到1组织项目落地的能力，具备丰富的互联网金融项目经验，有成熟线上产品案例优先； 4.有一定的商务拓展能力，有金融合作资源者优先； 5.具有强烈的自驱力和责任心，逻辑思维清晰，数据敏锐度较高。

工作职责: 工作职责 参与公司招聘平台的NLP文本数据及用户行为数据的挖掘工作，包括知识图谱、query理解、用户画像、智能问答、文本分类等方向的算法研发；并且持续探索大模型技术在产业应用中的落地 1. 参与招聘领域知识图谱的算法策略研发，包括海量数据挖掘、实体和实体关系抽取、新词发现等，构建招聘领域行业化标签体系、知识图谱等，支撑业务策略衍化及产品迭代； 2. 参与招聘领域文本分类、岗位识别等基础NLP算法的研发工作,提升平台信息内容的结构化水平，辅助平台生态建设 3. 参与平台内用户画像的构建研发，基于海量的用户行为数据，对用户进行建模，优化画像模型效果，精准刻画用户偏好 4. 参与平台内搜索体系的优化构建，负责搜索引擎的文本语义分析和内容理解处理工作，包括但不限于query的解析、联想、纠错等。 5. 紧跟大模型技术的发展步伐，探索招聘领域中大模型的应用落地，承担大模型预训练和调优等工作，如prompt设计、fine-tuning、模型蒸馏等，实现标题/亮点自动提取生成、职位自动生成、简历文本组织优化等技术，并应用于招聘业务实现部分环节的智能化，提高业务效率。 任职资格: 任职资格 1. 计算机、数学等相关专业本科以上学历； 2. 两年以上自然语言处理相关方向研发经验； 3. 对自然语言处理技术体系和应用场景有深刻的理解，熟悉自然语言处理、深度学习领域开源的算法和工具包； 4. 熟悉主流的文本生成算法的原理，有结合业务的探索经验以及常见的大模型落地实践经验的优先； 5. 熟练掌握TensorFlow、pytorch等深度学习框架、有较强的算法复现能力；熟悉Linux平台编程环境，精通Java/C/C++/Python/Scala语言中的一种，具备Hadoop、Spark、Hive等实际工作经验优先 6. 具有优秀的分析和解决实际问题的能力和态度，有创业的激情。

职位描述 1、负责快手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AI中台解决方案； 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、了解行业内典型的调度系统架构、混部系统架构，了解优缺点； 2、了解分布式系统、调度、容器相关领域技术，熟悉Kubernetes/docker/Yarn等原理与实现，有Yarn/K8s二次研发经验优先； 3、熟悉计算机体系结构和Linux操作系统，了解 GPU 架构、Cuda编程； 4、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情； 5、对机器学习系统(Tensorflow/Pytorch/Jax)和算法(transformer/bert)有认识/经验者优先。

职位描述： 1、构建机器学习基础设施和服务，负责机器学习应用到公司产品，解决实际业务问题。 2、设计、构建和部署有效和创新的机器学习解决方案，以匹配公司公司产品、提升公司核心业务的智能化。例如：推荐、个性化、预测和自动化决策等等。 3、构建大规模机器学习研发平台，全栈功能包括特征工程、模型训练、在线推理，完善平台功能，提高系统稳定性，优化效率等。 4、负责机器学习知识库的搭建和维护，落实知识库的构建与优化。 5、挖掘并研究领域最新技术，快速理解评估应用价值，思考应用场景并提出实施方案。 6、解决研发过程中的关键问题和技术难题。 7、为团队成员提供指导并持续改进工程实践。 岗位要求： 1、英语通过四级，计算机、通讯、数学相关专业优先，985/211/双一流本科学历。 2、有良好的计划、沟通、组织协调能力、语言表达能力；较强的逻辑分析能力和应变能力；良好的团队合作精神。 3、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。 4、具备较强的概念思维能力，能够从项目实践中做举一反三，并熟练运用到AI场景设计中。 5、具有良好的软件设计和开发能力，熟练使用Python、Go、PHP等一种或多种语言。 6、熟悉MySQL、Docker等应用开发组件/框架。 7、熟悉TF/Pytorch等机器学习框架，熟悉模型训练、模型推理等基础概念。 8、具有清晰的目标感和职业规划，喜欢挑战和尝试。

主要职责： 算法设计与研发： 负责分类、聚类、匹配和转换等机器学习算法的设计和研发，提升数据分析和智能应用的效果。 研究前沿的机器学习算法和技术，应用于实际项目中，解决复杂的业务问题。 模型训练与优化： 进行大规模数据的处理和分析，训练和优化机器学习模型，提升模型的准确性和鲁棒性。 进行特征工程和数据预处理，提升模型的输入质量。 技术实现与应用： 将机器学习算法和模型应用于实际业务场景，开发高效的解决方案。 与产品和工程团队紧密合作，确保算法和模型的高效实现和部署。 项目管理与实施： 负责机器学习项目的管理和实施，协调各部门资源，确保项目按时交付。 跟踪项目进度，及时解决项目中出现的问题和挑战。 技术文档与报告： 编写详细的技术文档和报告，记录算法和模型的设计、实现和优化过程。 向团队和管理层汇报项目进展和成果，提供技术支持和培训。 任职要求： 教育背景： 计算机科学、人工智能、统计学等相关专业硕士及以上学历，博士优先。 工作经验： 5年以上机器学习算法研发相关工作经验，有分类、聚类、匹配和转换算法研发经验者优先。 技术能力： 精通机器学习和深度学习的基本原理和常用算法，具备扎实的编程能力。 熟悉常用的机器学习和深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。 项目经验： 有实际的机器学习项目经验，能够独立完成从数据处理到模型部署的全流程工作。 有分类、聚类、匹配和转换算法的项目经验者优先。 软技能： 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够在跨部门团队中有效协作。 具备较强的学习能力和创新意识，能够快速掌握新技术和新方法。

负责对工业数据进行深入分析和处理，帮助客户优化生产流程、预测设备故障、提高运营效率。 应用时序分析、异常检测、机器学习等技术，并在必要时使用深度学习方法进行复杂数据的处理和分析。 需要对因果分析有深入了解，并能够解析工业数据协议。 岗位职责 收集、清洗和处理工业数据，确保数据质量和一致性。 应用时序分析技术分析工业数据中的趋势和模式。 进行异常检测，识别和分析数据中的异常情况。 利用机器学习技术进行数据建模和预测，提升业务决策能力。 在需要时，应用深度学习方法处理复杂数据。 对样本处理和集成有独特见解，优化数据处理流程。 执行深入的因果分析，帮助客户理解数据背后的驱动因素，建立因果模型，解释变量之间的因果关系。 解析和理解工业数据协议，确保数据处理的准确性和有效性。 任职要求 计算机科学、统计学、应用数学或相关专业本科及以上学历。 至少3年以上数据分析相关工作经验，有工业数据分析经验者优先。 熟练掌握时序分析、异常检测、机器学习和数据处理相关技术和工具。 对深度学习有基本了解，并能够在需要时应用。 对样本处理和集成有深入理解，能够优化数据处理和集成流程。 对因果分析方法有深入理解和实践经验，能够进行因果关系建模、分析和解释。 熟悉因果推断技术。 熟悉工业数据协议解析，了解常见的工业通信协议。 熟练使用Python、其他数据分析编程语言，掌握常用的数据分析和机器学习库 （如pandas、numpy、常见分类 回归 聚类 异常检测算法、TensorFlow等）。 具备优秀的分析能力和解决问题的能力，能够独立完成数据分析任务。 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与团队成员和客户进行有效沟通。 加分项 有工业物联网（IIoT）项目经验。 熟悉边缘计算和大数据处理技术。

机器学习/MLE（偏DE,MLOPS方向） 职位描述： 1.熟悉Machline Learning 及其相关概念和开发工具 2.熟悉使用notebook, pandas,docker ,git 3.良好的计算机基础，优秀的编程能力，具备较强的问题排查和解决能力 4.熟练掌握深度学习相关算法，有一个或多个AI应用方向的研发经历 5.熟悉使用常用的关系型数据库Mysql或者Postgre,以及非关系型数据库 Redis MongDB 6.熟悉Airflow以及DAGS相关编写的经验和能力 7.熟悉使用CI/CD, Devops相关的工具比如，Docker，Jenkins 8.流利的英语听说读写能力，有留学经历更佳 公司福利： 15天年假 周末双休 不加班 五险一金 每年体检+旅游 每周下午茶

机器学习岗位（图像处理）岗位职责：1、负责或参与图像识别、目标检测、人脸识别等算法研发。2、负责或参与AI团队图像处理项目的分析、开发、调优和部署。3、负责或参与AI平台架构的设计和实现。4、负责或参与AI产品上线后性能监控、分析、调优等工作，保障系统稳定运行。5、负责或参与AI产品日常代码评审工作，确保代码规范、可读、高性能和安全。岗位要求：1、硕士及以上计算机、统计学、机器学习等相关专业，1年以上数据相关工作经验。(在海外留学的优先考虑，优秀毕业生可考虑) 2、精通python，数据结构和图形学算法知识丰富。3、有计算机视觉、图像处理、图像校正算法研发经验优先。4、良好的团队协作和沟通能力，极强的学习能力和动力。5、能熟练使用C/C++优先考虑。

岗位职责 1.利用Python语言，设计和实现机器学习算法，解决业务风控、量化交易等领域的实际问题； 2.负责机器学习模型的训练、调优和部署，确保模型在业务场景中的高效和稳定运行； 3.结合业务数据和场景，进行数据挖掘和特征工程，提升模型的预测精度和性能； 4.与产品、研发团队和业务部门紧密合作，提供技术支持和解决方案，推动业务发展和创新； 5.跟踪机器学习领域的最新技术和研究成果，不断引入新技术和方法，提升团队的技术水平和创新能力。 任职资格 1.***本科及以上学历，计算机科学、数学、统计学、人工智能等相关专业； 2.精通Python编程，具备良好的编程习惯和代码规范，能够高效实现算法和模型； 3.深入理解机器学习原理和应用场景，熟悉常用的机器学习算法和模型，具备丰富的实战经验； 4.熟悉大数据处理和分析技术，如Hadoop、Spark、Hive等，能够处理和分析大规模数据集； 5.优秀的分析问题和解决问题的能力，良好的沟通能力和团队合作精神，能够承担压力和挑战； 6.有金融风控等相关领域的工作经验者优先。