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。

资深算法工程师（国际支付风控方向） 岗位职责： 1.支付风险识别与防控 ●负责跨境电商业务中支付风险的全面识别与防控，重点治理欺诈（盗卡、盗账户 友好欺诈）等方面风险，确保支付全链路安全可靠。 ●利用数据分析和机器学习技术，精确识别支付风险，建立有效的风控模型体系。 2.风控模型全链路管理 ●主导支付风控模型的全链路开发与上线工作，包括需求调研、风险探索、方案设计、模型开发、系统集成、部署上线、效果评估、持续优化和监控预警。 ●与产品、工程、业务团队紧密合作，确保风控模型精准全面覆盖业务场景，并能够及时应对市场变化。 3.前沿技术应用与创新 ●深入探索全球各大市场的新型支付作弊行为，利用多模态大数据进行风险评估与预测。 ●应用异常检测、集成学习、强化学习、序列模型、图模型、大规模预训练模型等前沿技术，提升风险识别的准确率和召回率。 职位要求： 1.经验与教育背景 ●拥有3年以上风控算法研发经验，对跨境支付业务有系统性理解和实际风控经验。 ●计算机科学、数据科学、统计学或相关专业，本科及以上学历。 2.技术能力 ●精通Python编程，熟悉主流机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），具备优秀的算法实现和优化能力。 ●深入理解大规模数据挖掘、机器学习、分布式高性能计算等技术，能够高效处理海量数据，能够应对高QPS低延时模型需求。 3.业务敏感性与团队合作 ●对风控领域充满热情，具备敏锐的业务洞察力，熟悉全球各主要区域常见支付欺诈风险模式，能够迅速适应和响应业务需求的变化。 ●具备强烈的责任心和主观能动性，能够独立完成任务，同时拥有优秀的团队合作精神和沟通能力，推动项目顺利进行。

职位职责： 1、负责抖音直播及相关产品的大模型算法研发，如模型微调、prompt工程、RAG等相关工作； 2、负责关键场景大模型算法优化，提升业务效果，构建高质量的垂类大模型； 3、推动业务相关大模型应用工具平台的建设，提升业务应用大模型的效率。 职位要求： 1、计算机、人工智能、模式识别等相关专业本科及以上学位； 2、熟悉Linux系统和常用的数据结构，熟练使用Python/C++等至少一种编程语言，熟练使用TensorFlow/PyTorch等至少一种深度学习框架； 3、具有3年以上NLP研究或项目经验，熟悉Attention、Transformer、BERT、GPT等常用模型结构，熟悉LLaMA、ChatGLM等开源大模型原理与实现； 4、在角色对话生成、大模型训练、Agent、RLHF等方面有积累者优先考虑； 5、优秀的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情，良好的沟通和团队合作能力。

风控算法工程师（设备指纹方向） 岗位职责： 1、设备指纹ID算法的设计和研发，基于设备的硬件、网络、环境等设备信息及用户行为数据，根据机器学习/深度学习算法等多种技术手段，生成设备标识。 2、广泛的平台覆盖能力，基于Web、H5、Android、Ios等平台生成对应平台的设备指纹ID。 3、不断优化各终端设备指纹ID算法，保证设备指纹的稳定性达到要求。 4、设备风险分的开发和应用，实现对终端设备上的风险环境识别、风险检测及风险分析。 职位要求： 1、3年以上反欺诈＆风控、反作弊算法研发经历，计算机相关专业本科及以上学历，对机器学习、设备指纹等相关领域有浓厚兴趣。 2、具备良好的项目管理能力、业务流程优化和逻辑判断能力，对风险有敏锐感知，善于从数据和case中发现风险特征和灰黑产作弊规律。 3、熟悉 Python/Scala/Java ，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。 4、有钻研精神，对安全风控有热情，主观能动性强，能适应快速变化的业务需求，具备良好的团队合作精神和沟通技巧。

if (your_passions.includes(‘data’)) { switch(your_stacks) { case ‘Python’: case ‘Scala’: case ‘Natural Language Processing’: console.log(‘Join AfterShip’); break; } } 岗位职责 1、负责海外电商 SaaS 平台的 Product Intelligence 系统设计、开发和优化，赋能推荐、搜索、导购等业务场景； 2、利用 GenAI、深度学习等技术，开发和优化商品分类、属性抽取、销量预测、智能订价等算法，实现对商品信息的全方位理解和分析； 3、与产品、运营等团队紧密合作，理解业务需求，及时掌握和应用最新的业界动态，保持公司在跨境电商 SaaS 领域的技术领先地位。 岗位要求 1、本科及以上学历，三年相关算法工作经验，数学、统计学、计算机、数据挖掘、机器学习等相关专业优先；有英语听说能力，以及海外电商、SaaS 服务工作经验优先； 2、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、沟通表达能力； 3、具备数据挖掘、机器学习的基础理论和方法，熟悉数据挖掘领域常用算法，如 LR、聚类、W&D/DeepFM/DNN 等常用的深度学习算法； 4、在商品理解、多模态学习、内容理解方面有深入研究以及实践经历，对 GenAI 前沿进展保持关注。 加分项 1、具备开发能力，有使用 Docker、Kubernetes、AWS 或 GCP 云计算经验； 2、有写 Blog 的习惯，活跃技术社区，参与开源项目等； 3、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。

我们需要您： 1.从事大模型（LLM）研究、训练、应用，包括但不限于训练任务优化、知识融入更新、模型性能提升等 2.跟进业界前沿的相关SOTA模型技术，保持技术先进性，应用到产品工程中 我们需要您具备： 1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历，算法理论与工程技术扎实，具有3年以上计算机NLP/CV/ML相关工作经验 2. 熟练使用pytorch/tensorflow/deepspeed等至少一种框架，能独立实现前沿模型，有NLP/CV/ML顶会发表经验者（ACL/EMNLP/CVPR/ICCV/NeurIPS等）优先； 3. 在NLP/LLM/多模态有深入算法研究与研发实践，有FT、预训练、可控内容生成方向经验者优先 4.懂业务，有良好沟通、分析解决问题和团队协作的能力；自我学习能力，保持对事物的好奇心。 加分项 (满足其一即可)： 1. 熟悉主流开源大模型（GPT2/LLAMA/GLM等） 2. 有过大模型prompt learning、FT相关优化工作 3. 有过预训练大模型的相关工作 4. 有过DAU过百万产品的算法研发经验

职位职责： 1、带领团队统筹模型的全流程工作，包括但不限于数据、训练、评测、推理部署，保证数据的高质量和有效性； 2、主导LLM算法应用研究与落地实践，密切关注LLM领域的前沿技术动态，包括语言LLM、多模态LLM，Prompt工程/RAG/Agents/SFT/RLHF等最新研究成果； 3、带领团队开展创新性的应用研究，将前沿技术转化为实际生产力，为公司产品和业务提供技术优势； 4、积极与业务部门沟通协作，深入挖掘各种用户场景下的潜在需求，将AI技术与业务需求紧密结合，设计并实施针对性的技术方案，以增强业务的迭代效果和竞争力； 5、在LLM算法落地过程中，负责牵头解决复杂技术难题，组织团队进行技术攻关，协调各方资源，确保项目顺利推进并达到预期效果。 职位要求： 1、计算机相关专业硕士研究生及以上学历，具有5年以上深度学习算法研究与开发经验，其中至少2年以上LLM开发及实际落地项目经验，并拥有带领团队完成相关复杂项目的经历； 2、具在深度学习领域有深厚造诣，精通LLM相关算法体系，对单模态/多模态LLM训练（RAG/SFT/RLHF/Prompt）、部署和蒸馏等关键领域有深入研究与丰富实践经验，能够凭借自身专业知识指导团队解决技术难题； 3、具备卓越的算法设计与实现能力，能够从复杂的业务问题中精准提炼核心要点，转化为有效的算法模型，并带领团队完成从模型构建、训练优化到上线部署的全流程工作，确保算法模型的高效运行与实际业务价值的实现。 加分项： 1、拥有高关注度的机器学习相关博客或GitHub项目，展示出在技术社区的活跃度和影响力，能够为团队带来技术交流与合作的机会，提升团队的技术知名度； 2、有过数据挖掘/机器学习或ACM-ICPC/NOI/IOI相关的竞赛经历并取得优异成绩，证明具备优秀的算法思维和问题解决能力，能够在团队面临技术挑战时提供独特的解决思路； 3、作为主要作者有国际**会议（KDD/NeurIP/ACL/EMNLP/IJCAI/AAAI/SIGIR等）Paper发表者优先，体现了在学术领域的深厚造诣和行业认可度，能够提升团队在学术界和工业界的影响力； 4、岗位地点：北京、上海、深圳。

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

岗位亮点 1. 团队集前沿技术探索、落地与一身，能够极大的发挥技术价值，未来拥有广阔的前景； 2. 部门业务快速发展，业务落地场景丰富，复杂度高，挑战大，你将拥有快速成长的空间； 工作职责 1. 参与大模型在领域的落地，用LLM洞察分析大规模的数据； 2. 基于大模型、agent思想，研发全新的对话交互项目； 3. 不断探索技术新领域，推动技术能力的沉淀、技术氛围、技术影响力建设； 任职资格： 1. 熟悉大模型的原理，具备精调、强化学习等方面的经验； 2. 熟悉自然语言处理常见算法与模型，具备深度学习技术再NLP领域的应用实践； 3. 具备良好的编程实现能力，熟练掌握python、pytorch、Transformers等机器学习套件； 4. 具有良好的逻辑思维和问题解决能力，具备强烈的进取心、求知欲，热衷于追求技术创新； 5. 有NLP顶会论文发表的very优先考虑。

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。

岗位职责： 1.负责腾讯音乐集团相关产品推荐算法的设计实现与优化； 2.负责完善现有推荐系统的基础算法及并行计算框架； 3.负责音乐平台业务的基于用户/音乐特性的数据挖掘及推荐策略设计实现； 4.负责能够根据业务数据变化不断设计并调整算法策略来提升算法质量，并最终提升用户体验。 岗位要求： 1.硕士及以上学历； 2.计算机，统计，信息，数学等相关专业毕业优先； 3.扎实可靠的编程能力，精通C/C++/GO至少一门编程语言； 4.熟悉业内推荐算法及数据挖掘领域的技术热点和进展，对互联网在线音乐的推荐系统架构设计有深入了解； 5.了解Hadoop/Spark生态相关技术优先； 6.具备规模分布式数据存储与计算开发经验者优先； 7.沟通能力佳，表达能力出众者，音乐爱好者优先。

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。

岗位描述： 1、负责微博基础内容AI的研发、探索，落地到微博内容理解、内容消费和内容生产的核心场景。 2、负责自然语言处理、多模态内容理解和生成模型调优和策略优化，如数据增强、蒸馏学习、对比学习、小样本学习等 4、参负责大模型预训练技术、海量参数下大模型高效微调技术、基于大模型Prompt提示学习技术，取得业务效果 4、跟进AIGC方向研究前沿，使用最新技术解决实际业务问题。 5、有AIGC相关产品落地经验者优先。 岗位要求： 1、计算机、数学或相关专业本科及以上学历，2年及以上NLP或AI相关算法研发经验 2、有自然语言处理领域任一方向经验，包括并不限于文本分类、相似性、多模态生成、问答系统、知识图谱、大规模预训练模型，能够从业务场景出发建设技术体系能力。 3、扎实的编程功底，具备较强的工程实现能力。 4、热爱技术，能够深入细节，对前沿的算法有了解并积极尝试，熟悉常用的机器学习技术及常用深度学习框架。 5、主动性好，乐于贴近业务问题，具备技术驱动、数据驱动、产品驱动等多种驱动业务思维能力。 6、优秀的沟通能力和合作精神，能够处理复杂环境的沟通协作 具备以下条件优先: 1、 发表过AI顶会论文、或者AI竞赛获奖者优先 2、有优秀AI方向开源项目者优先

岗位职责： 1. 承担基于GPT系列或者其他开源大模型的开发和调优工作，包括训练流程搭建、指令微调、P’rompt工程以及面向下游任务的效果优化等； 2. 完成大规模预训练模型在到店业务场景中的应用落地，支持业务目标提升。 3. 紧跟业界大模型进展，探索前沿技术，解决到店业务的实际问题，包括智能问答、图文内容生成等； 4. 与其他团队密切合作，包括数据工程师、前后端工程师、产品经理等，实现高质量的产品和解决方案。 岗位基本要求： 1. 有大语言模型(LLM)预训练经验,熟悉相关技术细节和优化策略，如大规模语料收集、模型调优优化、自弱监督学习、强化学习等 2. 有小样本学习 (Few-shot learning)、提示学习(P‘rompt learning)等相关技术经验； 3. NLP相关领域3年以上经验，具有扎实的算法理论基础，熟练掌握自然语言主要算法模型，如实体识别、知识抽取等。熟悉NLP主流大模型，如ChatGPT/T5/PaLM/LLaMA/GLM等，对模型背后的原理和各自适用场景有深入的理解； 4. 有基于Tensorflow、PyTorch等深度学习框架的实战项目经验； 5. 具备较强的团队协作能力和沟通能力，有较强的学习能力和业务分析及问题解决能力。 具备以下优先： 1. 具有生成式模型训练及开发经验、信仰AIG者优先； 2. 有NLP、多模态研发背景，对QA/机器翻译/图文生成相关领域有深入理解的优先。 3. 对大规模预训练语言模型技术现状和发展趋势有深刻的理解和认知，并对相关技术有极高的热情。 4. 计算机相关专业博士优先， 发表过大模型相关研究AI顶会论文优先； 5. 具备有良好的代码开发能力，有开源项目开发经验优先。

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。