if (your_passions.includes(‘data’)) { switch(your_stacks) { case ‘Python’: case ‘Spark’: case ‘Natural Language Processing’: console.log(‘Join AfterShip’); break; } } 岗位职责 1、负责海外物流相关数据的挖掘； 2、负责海外物流时效预测（Estimated Delivery Date） 相关的算法研发； 3、及时跟踪业界 AIGC 的研究进展，包括但不限于大语言模型、AI Agent 框架、语义理解和检索、多模态理解等技术，探索 AI Agent 方向的算法应用落地和系统研发工作。 岗位要求 1、本科及以上学历，4 年或以上算法工作经验，数学、 统计学、计算机、数据挖掘、机器学习等相关专业优先； 2、具备扎实的机器学习/深度学习和自然语言处理的基础理论能力，熟悉 Transformer、BERT 等常用算法，了解大语言模型和 AI Agent 相关的理论基础和常见框架； 3、熟练掌握 Python/ Scala/Java 等至少一种编程语言，熟悉 Hadoop、Spark 等实时和离线数据处理工具，熟练掌握 Tensorflow/Pytorch 等至少一种深度学习框架； 4、有丰富的算法落地经验，具有较强的 AI 应用整体方案设计能力； 5、具备较好的数据敏锐度，具有缜密的逻辑思维能力、业务洞察能力、沟通表达和抗压能力。 加分项 1、有英语听说能力，以及海外电商、物流、SaaS 服务工作经验优先； 2、具备开发能力，有使用 Docker、Kubernetes、AWS 或 GCP 云计算经验； 3、有写 Blog 的习惯，活跃技术社区，参与开源项目等； 4、有代码洁癖，对代码精益求精，对技术有极客热情。 为什么加入我们 1、朝阳行业：国际电商 SaaS 服务赛道，国际一线投资机构加持； 2、稳健发展：团队稳健扩张，业务规模及营收每年持续稳健增长； 3、多元文化：团队来自全球 20 多个不同城市，国际化视角、扁平化管理； 4、极客氛围：拥抱开源技术，实践敏捷开发，崇尚通过工具和自动化来解决问题； 5、特色福利：学习基金、 一对一帮带、内部商城、提供 MacBook 及可升降办公桌。

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。

职位职责： 1、负责生成式智能对话场景的算法研发，基于大模型技术建设智能化的对话机器人系统； 2、探索生成式Agent对话算法，包括大模型领域知识融入、对齐、逻辑推理和SFT等任务； 3、建设基于RAG框架的智能问答系统，优化文本&多模态理解、召回、相关性、问答生成等算法； 4、对长文本/海量文本进行深度分析、构建知识图谱，针对用户对话进行抽取事件、情感分析； 5、搭建和优化检索排序、在线生成系统，提供稳定的线上服务。 职位要求： 1、本科及以上学历，优秀的代码能力，掌握常用编程语言和算法，熟悉Pytorch或TF等框架； 2、有机器学习应用经验，有大模型、RAG、智能对话、搜索等领域丰富的实战经验，在生成式大模型、Query与用户理解、召回排序、知识图谱、智能交互中一个或多个领域有深入实践； 3、熟练掌握机器学习算法原理，能熟练运用机器学习、自然语言处理、匹配技术、运筹优化、强化学习、智能生成等技术解决有挑战性的问题，有业界项目经验或顶会论文发表者优先； 4、对数据敏感度极高，有良好的逻辑思维和定义以及解决问题的能力； 5、优秀的产品和业务感知能力，责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力，能够完成有挑战的目标。

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。

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。

职位职责： 1、负责字节跳动财经反作弊的通用算法建设，为支付、电商、消金的营销等反作弊场景提供支持； 2、支持风险数据梳理和通用特征建设； 3、对多类风险问题进行算法调研和新算法开发，形成算法库，为算法平台提供支持； 4、建设自动对抗系统，为多产品线提供通用解决方案； 5、利用海量电商内容，结合机器学习、深度学习等算法，优化电商社区生态各个指标。 职位要求： 1、2年以上算法研发经历，计算机相关专业本科及以上学历，算法基础扎实； 2、熟悉Scala/Python/Go，具备优秀的编码能力，至少熟悉一种常见的机器学习/深度学习平台； 3、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、自然语言处理、分布式计算等相关技术，并具备1年以上相关工作经验； 4、有图计算、知识图谱相关经验优先； 5、有大规模数据挖掘经验者优先；在互联网广告技术、NLP、图像识别、反欺诈&风控、反作弊等方面有工作经验者优先。

工作职责： 1.负责大规模在线广告的精排和粗排模型优化，提升广告CTR/CVR模型的预估精度； 2.参与搜狐广告业务由传统模型向深度学习模型迭代进程； 3.深入进行数据挖掘分析建模，构筑用户画像和行业广告特征体系，落地拿到业务结果； 4.从广告主反馈或者效果评测，发现定位系统和算法不足，和产品运营同学一起落地解决方案，改进相关算法并推动实现； 5.追踪业界前沿技术，结合业务需求特点，探索创新前沿算法并应用于实际业务。 任职资格： 1.*****本科及以上学历，计算机或软件工程相关专业，3年及以上算法经验； 2.具备扎实的编程能力，熟悉Linux开发环境，熟练掌握Java/Scala/Python中的一种语言，熟悉Spark/SQL/Hadoop、Redis等常用语言和工具，Java代码能力优秀者优先； 3.具备机器学习和深度学习理论基础和实践经验，熟悉协同过滤/LR/FM等传统广告模型，熟悉Wide&Deep/DSSM/DIN等深度学习模型理论，有将算法应用于实际线上系统和业务的成功经验更佳； 4.具备良好的沟通表达能力和工作主动性，善于发现和解决问题，持续系统的优化能力； 5.有过广告/推荐/搜索相关优化算法工作经验、机器学习/数据挖掘/NLP论文发表或竞赛者优先。

1、负责挖掘与分析各类业务数据建立用户画像，并通过算法模型提升风控和反欺诈能力，以数据驱动风险决策，并提升决策效率； 2、挖掘业务需求，基于对机器学习的理解，定义不同场景下的数据解决方案，并选择有效的算法解决可能遇到的数据、场景相关问题，提升模型的性能和稳定性； 3、配合开发人员和大数据工程师完成模型的上线运行，并进行模型的监控、维护和调整； 4、跟踪模型或方案产生的业务影响，与各业务部门紧密合作，推动数据化决策。 任职资格： 1、**本科及以上学历，统计学、数学、经济学、金融等相关专业，并在数据挖掘相关工作上有1-3年工作经验，金融信贷行业的工作经验更佳； 2、扎实的机器学习和数据挖掘理论和技术基础； 3、有一定的Python和SQL使用能力，熟悉常用数据统计、分析和建模方法； 4、较好的团队合作精神和沟通能力； 5、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情； 6、有一定英文沟通能力。

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

职责描述： 1、针对实际业务需求，深入分析现有算法与模型，给出有效解决方案，并在现有算法基础上进行新算法及模型的开发与迭代。 2、设计和优化应用算法，并协助完成应用业务解决方案设计及算法设计，为业务目标实现提供算法支持和验证。 3、负责知识图谱、用户画像、感知推荐相关的模型构造，统计建模、数据挖掘、机器学习等方法建立数据模型以解决具体业务的实际问题； 任职要求： 1、精通统计学、数据挖掘，机器学习算法，具有独立编程能力，深入理解各种常用基本机器学习算法； 2、精通python或java，熟练使用一种以上数据分析工具，熟悉linux、sql； 3、熟悉机器学习建模流程，有推荐，预测等应用相关经验优先 4、掌握知识图谱、NLP、推荐等某一方向的机器学习、深度学习模型构建分析技术； 5、计算机科学，统计学，数学，数据挖掘，信息技术等相关专业，3年以上工作经验

职位描述 1. 参与/负责推荐广告和搜索广告的排序算法设计和优化，提升整体变现效率； 2. 参与/负责广告系统全链路各模块优化，包括定向/召回/精排/投放机制设计等； 3. 对CTR/CVR模型的持续探索和优化； 4. 结合业务，通过设计和优化广告投放机制，提升流量变现效率； 职位要求 1. 熟悉深度机器学习/广告机制设计/数据挖掘中的一个或多个，具备实际工作经验； 2. 优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 3. 有大型广告投放/推荐/搜索排序等相关工作经验者优先； 4. 优秀的分析和解决问题的能力，良好的团队合作精神；

岗位职责： 1、数据收集与预处理：数据收集：负责从各种数据源（如数据库、文件系统、网络等）中收集数据，确保数据的全面性和多样性。数据预处理：对数据进行清洗、整理、转换和归约等操作，以提高数据的质量和可用性。这包括处理缺失值、异常值、重复值等问题，以及将数据转换为适合挖掘的格式。 2、数据挖掘与分析：数据挖掘：运用统计学、机器学习和数据挖掘技术，对预处理后的数据进行深入分析和挖掘，以发现模式和趋势。这包括分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析、时间序列分析等多种方法。数据分析：通过数据挖掘技术发现数据中的隐藏模式、关联规则和趋势，提取有用的信息和知识。这些分析结果可以用于业务预测、市场趋势分析、用户行为研究等多个方面。 3、模型构建与优化：模型构建：根据业务需求和数据特点，选择合适的机器学习算法或深度学习模型，构建数据分析模型。这些模型可以用于分类、预测、推荐等多个场景。模型优化：对构建的模型进行评估和优化，提高模型的准确性和性能。这包括调整模型参数、选择更合适的算法、优化特征工程等方面。 4、数据可视化与报告：数据可视化：利用数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）将挖掘和分析的结果以直观、易懂的方式呈现出来。这有助于用户更好地理解数据和分析结果，发现数据中的规律和趋势。报告撰写：撰写数据挖掘和分析报告，向决策者和相关人员解释和说明分析结果，并提出相应的建议和决策支持。这些报告可以包括数据摘要、分析结果、模型性能评估等多个部分。 任职要求： 1、教育程度：计算机、数学、统计学相关专业；本科及以上学历。 2、工作经验：具备5年及以上专业工作经验。 3、知识：熟悉常用数据统计、分析和建模方法；熟练掌握各类算法包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘、异常监测等；熟练使用Python、Sql等语言； 熟悉大数据技术栈和工具，如Hadoop、Flink、Kafka等。 4、技能：熟悉数据作业流程，包括指标体系定义、数据清洗ETL、数据分析挖掘、数据可视化与展示；熟悉各种类型的统计方法，比如概率分布、相关性、回归、随机过程等；能够使用机器学习算法建立数学模型；熟悉常用大数据计算引擎flink；熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 5、核心能力素质：分析判断能力、解决问题能力、执行能力、沟通能力、文字能力、抗压能力、业务知识、工作主动性、责任意识、团队协作、严谨细致、服务意识、敬业精神、正直诚信。

岗位职责： 1.研发大规模语言模型(LLM)的预训练、持续训练、SFT、RLHF等技术； 2.研发多模态的大模型(LMM)预训练、SFT、 RLHF等技术； 3.研发基于大模型的ChatBot、检索增强、Code、Longchain等下游应用 岗位要求： 1.具有硕士/博士学位，专业背景包括自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关领域。 2.熟练掌握深度学习框架如Tensorflow、Pytorch等，具备扎实的编程基础和独立的算法实现能力，熟悉langchain并具备相关项目经验者优先考虑。 3.具备大规模语言模型（LLM）的实操经验，有参与大型模型预训练、SFT、RLHF等项目的经验者优先。 4.深入研究和实践自然语言处理、文本生成等领域，并有相关经验。 5.具备良好的逻辑分析能力和数理基础，对算法原理及应用有深入理解。有较强的自学能力和解决问题的能力，对前沿创新技术有热衷钻研的态度。

工作职责 1. 项目管理及交付能力：负责部门模型策略类开发项目，包括整体项目管理、模型开发、模型管理、模型优化； 2. 数据算法能力：负责部门算法相关的设计和调优 ，参与部门产品开发与优化，并具备协助完成部门automatic pipeline； 3. 保险需求落地能力：和商务、运营、研发等团队深度合作，将业务需求转化为技术可落地方案，完成实际项目技术需求分析与转化 任职资格： 1. 硕士及以上学历，3年以上机器学习建模项目经验，应用数学、物理、统计、计算机与算法相关专业 2. 有机器学习、模式识别 、数据挖掘多个实际项目经验，理解NLP、Graph基础概念和常用算法 3. 有较强的python建模能力，能够独立搭建算法框架和建立复杂机器学习模型 4. 具备一定的英语交流与阅读能力 加分项： 1. 有保险风控建模领域，风控大数据挖掘的项目经验优先 2. 有过kaggle等建模大赛得奖者优先 3. 有过海外留学工作经验者优先