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岗位职责: 1. 负责智能客服的自然语言处理算法研发工作,提升智能客服的准确性和用户体验; 2. 深入了解智能问答相关算法,针对不同场景和需求进行算法优化和改进; 3. 参与知识问答、问题推荐等领域的项目开发,实现业务需求; 4. 负责垂直域大模型的训练与优化,提高模型性能和效率; 5. 关注NLP领域的前沿技术,为团队提供技术支持和创新思路。 职位要求: 1. 硕士及以上学历,计算机科学、人工智能、自然语言处理等相关专业; 2. 三年以上自然语言处理相关工作经验,有实际项目经验者优先; 3. 对智能问答相关算法有一定了解,具备知识问答、问题推荐等领域的项目经验; 4. 具备大模型训练与优化相关经验,熟悉主流的深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch等; 5. 对NLP领域的前沿技术有一定了解,具备较强的学习能力和创新精神; 6. 具备良好的团队合作精神,沟通能力强,能承担一定的工作压力。
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岗位职责: 1)算法实现与优化:负责自然语言处理相关算法的实现,制定并优化NLP相关的任务算法方案。 2)技术研究与开发:研究和开发自然语言处理技术,包括语言分析、文本处理、语音识别、机器翻译等领域。 3)平台搭建与维护:负责自然语言处理与理解的基础平台搭建,例如LLM优化、分布式训练推理等。 4)数据处理与分析:在大数据环境下,负责自然语言处理、文本分析相关技术研究和实现,实现LLM同具体应用整合。 任职要求: 1) 学历背景:本科及以上学历,计算机科学、自然语言处理、数学、统计学等相关专业。 2) 编程能力:扎实的编程基础,至少精通一种编程语言,如Python、Java等。 3) 理论知识:有NLP领域的理论基础和实践经验,熟悉LLM算法原理。 4) 工作经验:需要3年以上的工作经验,有LLM模型设计和应用经验者优先。 5) 其他技能:熟练掌握常见的NLP算法和技术,熟悉Transformer、BERT、GPT、Diffusion等模型,有多模态大模型经验者优先。 6) 熟悉强化学习、知识蒸馏理论,有相关领域有影响力的论文者优先; 7) 团队合作与沟通:积极主动,责任心强,有良好的团队合作和沟通能力。具备独立开展工作的能力
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职位职责 1)完成金融领域大模型的训练调优工作; 2)解决大模型生成内容可控性不足、幻觉等问题,完成大模型的私有化加速部署; 3)解决大模型业务落地的技术障碍,完成大模型相关的应用开发工作; 4)对大模型相关能力进行评测,加强模型在金融领域的应用; 职位要求 1)计算机相关专业,本科及以上学历,具备2年以上自然语言处理算法工作经验; 2)对NLP主流大模型如Qwen/LLaMA/GLM等的原理和差异有深入了解; 3)熟练掌握主流深度学习框架Pytorch/Tensorflow和大模型训练框架Deepspeed等多机多卡方案,有百亿以上大模型训练调优经验者优先; 4)熟悉常见的模型量化技术、加速部署技术;有良好的Python代码开发能力; 5)具备良好的学习能力、团队协作能力。
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工作职责 1、 主要负责应用多模态(文本、视频、语音处理)建模、深度学习等技术,为医疗健康产品研发具有科学性、可行性、先进性的算法解决方案,提高AI在心理、慢病等数字疗法领域的诊断和治疗能力,满足医疗健康多场景使用; 2、 负责调研、探索、应用深度学习等技术的最新的研究和技术进展,优化算法建模实验,提高算法模型性能; 3、 参与医疗AI产品的研发,与产品团队、开发团队合作完成创新技术向应用成果的转化; 4、 参与外部研究机构的学术或科研项目,发表论文和申请发明专利。 任职要求 1、计算机、统计学、数学、自动化、生物医学工程等相关专业硕士或以上学历; 2、有2年以上多模态、自然语言处理、深度学习等算法工作经验; 3、具有较好的算法设计与编程开发经验,熟练掌握Python或R编程,熟悉SQL语言; 4、具有良好的沟通能力与多学科团队协作能力; 5、在人工智能领域**期刊、会议上发表过学术论文者优先; 6、在医疗人工智能领域有相关研究经验者优先。
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岗位职责: 1. 开发指标归因分析平台 2、AI大模型在各工具业务的应用场景适配等,负责基于大模型面向应用场景的算法策略组件建设 3、负责LLM、深度学习、机器学习等方向相关问题研究,跟进前沿技术动态 任职要求: 1. 计算机、通信、电子及相关专业,硕士及以上学历,3-5年工作经验 2. 熟练掌握Python语言,熟悉Tensorflow、Pytorch、Spark、Hive等技术栈 3. 具备深厚的NLP基础和前沿跟踪能力,具备大模型落地实战经验优先 4. 掌握NLP基本算法,在自然语言处理相关领域中至少一个方向有一定的实践经验,如语义检索与推荐、信息抽取、对话系统、语义理解、阅读理解、聚类、迁移学习、多模学习、低资源学习等熟悉LLM相关技术, 如transformer, prompt tuning, RLHF, langchain等,对相关技术落地有自己的理解 5. 在机器学习/NLP领域高级学术会议发表过高质量文章者 6. 有银行间债券、银行核心经营指标相关研发经验者优先
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工作职责: 1. 负责大语言模型LLM文本理解与文本生成算法研发,开展数据处理、模型训练及推理优化等工作; 2. 负责AIGC内容生成研发工作,将前沿自然语言生成技术应用于实际业务,构建行业垂直领域自然语言理解及生成系统,获取业务收益; 3. 负责自然语言处理方向基于 GPU 的并行多机多卡训练、高性能模型推理等; 4. 对行业最新动态进行跟踪,结合企业业务场景的具体需求,提出改进方案或新算法模型的开发计划,产生实际价值。 任职要求: 1. 对于自然语言处理技术应用到实际业务场景中并产生真实的商业价值具有强烈的热情,有责任感和较好的洞察力; 2. 拥有计算机、自然语言处理、深度学习等相关专业硕士及以上学历,且具备2年以上自然语言处理研究经历或相关工作经验; 3. 具备大语言模型研发经验者优先,具备多模态大模型项目经验者优先; 4. 熟悉一些开源的算法库或工具,如LTP、stanfordNLP、NLTK、Apache OpenNLP、scikit-learn等; 5. 熟悉多种AI框架(如TensorFlow、Pytorch、Keras),具备较强的开源技术集成能力者优先; 6. 具有较好的逻辑表达能力、良好的团队合作精神和高度的责任心。
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风控算法工程师(无感知人机方向) 岗位职责: 1、负责业务各场景(比如登录、注册、反爬等)的机器流量的风险水位防控、以及机器流量的感知、识别和监控工作。 2、熟悉各终端(PC、Wap、H5、Android、Ios)SDK埋点体系设计,并能从算法优化的角度对埋点体系给予相关建议和需求提取。 3、负责机器流量的实时对抗工作,根据各设备终端埋点采集到的海量设备信息和行为信息等构建人机识别模型、进行模型线上部署,不断迭代与优化人机算法,提升机器流量识别能力。 4、探索人机识别场景的算法模式,例如半监督/无监督/自监督/小样本学习/强化学习/对比学习等,并且将之应用到反作弊业务场景中。 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,算法基础扎实; 2、熟悉黑灰产作弊手法,有成功的黑灰产对抗经验,负责并有效治理过某类反作弊问题,比如批量注册、群控等; 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、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,有行为序列挖掘相关经验优先; 5、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。
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岗位职责: 1、负责通信业务与大语言模型结合的研发设计与管理。 2、负责面向通信业务的大语言模型Prompt Engineering提示工程,大语言模型微调和基于langchain的通信网络认知增强工具研发。 3、负责面向通信业务的AI算法研发框架设计与开发。 4、负责面向通信业务的AI算法模块开发管理,根据行业需求指导算法模型的技术选型和性能优化,算法模型包括结构化数据的预测分析和异常检测、因果关系分析.自然语言处理、深度学习、强化学习等。 任职要求: 1、计算机科学、机器学习、人工智能相关专业硕士及以上学历,具有AI产品研发和应用工作经验优先。 2、熟悉LLM大模型基本原理及应用、langchain框架及应用,有GPT大模型研发经验者优先。 3、深入掌握机器学习和深度学习,了解TensorFlow/pytorch/keras等深度学习框架。 4、熟练掌握至少2种语言: Python, R,Matlab,SQL,Scala, Spark, PHP,SAS,Weka等;5.有良好的沟通表达能力,积极向上,细致认真。
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岗位职责: 1. 负责通信网络与大语言模型结合的研发设计与管理。 2. 负责面向通信网络的大语言模型Prompt Engineering提示工程,大语言模型微调和基于langchain的通信网络认知增强工具研发。 3. 负责面向通信网络的AI算法研发框架设计与开发。 4. 负责面向通信网络的AI算法模块开发管理,根据行业需求指导算法模型的技术选型和性能优化,算法模型包括结构化数据的预测分析和异常检测、因果关系分析、自然语言处理、深度学习、强化学习等。 任职要求: 1. 计算机科学、机器学习、人工智能相关专业硕士及以上学历,具有3年(若博士则为1年)及以上AI产品研发和应用工作经验。 2. 熟悉LLM大模型基本原理及应用、langchain框架及应用,有GPT大模型研发经验者优先。 3. 深入掌握机器学习和深度学习,了解TensorFlow/pytorch/keras等深度学习框架。 4. 熟练掌握至少2种语言:Python, R, Matlab, SQL, Scala, Spark, PHP, SAS,Weka等。 5. 有良好的沟通表达能力,积极向上,细致认真。
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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
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岗位名称:搜索、推荐算法工程师 岗位职能:算法工程师 工作年限:3-5年 学历要求:硕士及以上 工作职责: 负责如下场景的模型训练以及落地 1、自然语言处理场景;任务举例:文本分类、实体识别、query 分析、分词、情感分析等; 2、搜索、推荐召回场景;任务举例:基于 Query 的召回、基于 item 的召回等; 3、搜索、推荐精排场景; 岗位需求: 1、对数据敏感,具有优秀的逻辑思维能力,善于分析问题,解决问题; 2、精通主流深度学习框架:Tensorflow、PyTorch 等; 3、深刻理解机器学习和深度学习算法原理;对 query 分析、相关性、召回模型、机器学习 排序有深刻的理解和应用经验; 4、深刻理解深度学习算法的训练,可根据不同业务场景对模型本身进行调优,精通训练数 据的构造、训练超参的调整; 5、熟悉主流 NLP 算法及推荐算法,比如:BERT 模型、DSSM、ESMM、CRF、GNN 等; 6、有复现论文模型的相关经验; 7、有深度学习部署框架(Triton、Onnx、TFServing 之一)相关业务应用的落地经验; 8、了解大数据(Spark、Hive)技术; 9、熟悉 Java,有工程落地经验者优先;
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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。
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职位职责: 1、团队涉及向多个业务方(飞书问答/Aily/豆包/coze)提供RAG相关的底层算法/算子; 2、NLU:多轮问答Query总结,Query拆解,Query意图识别,相关Query推荐; 3、召回排序:相关性向量召回,相关性排序,多因子排序(时效性、权威性、互动性); 4、LLM生成优化:Prompt调优,生成大模型SFT/RLHF; 5、索引构建:Image2Text、多模态Embedding、端侧Embedding技术、知识图谱挖掘与应用; 6、跟踪业界前沿技术的发展,探索深度学习/LLM等前沿技术的应用前景。 职位要求: 1、优秀的编码能力、数据结构和基础算法功底; 2、出色的分析问题、解决问题能力,总是能从纷繁复杂的数据中一眼看出问题本质; 3、熟悉自然语言处理的实体提取、意图识别、事件摘要、语义分析、新词发现、图文数据分类等相关任务,并有深入的实践经验; 4、熟悉深度学习的原理和实现,熟练掌握Tensorflow/Torch/Keras等至少一种深度学框架; 5、参与过推荐系统、搜索、问答等实际项目的开发,有丰富的架构设计、特征工程建设等方面经验,熟练掌握基本的召回和排序算法,并对领域前沿算法有研究; 6、责任心强,积极主动,有良好的沟通能力和团队合作能力。
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工作职责 1.针对医疗领域特定问题,定义任务流程,收集或构建高质量数据集,对LLM进行微调; 2.利用提示工程、模型微调、调用工具插件等方式完成医疗领域特定应用的探索尝试; 3.尝试提升大语言模型在医疗方面的能力,包括但不限于高效训练、人工反馈对齐、多模态、可控文本生成、生成质量评估,以提升LLM性能。 任职要求 1.研究生及以上学历,计算机、电子工程、自动化控制等专业背景,有NLP的研究经验; 2.有扎实的数理基础和良好的逻辑思维能力,有深度学习算法框架使用经验; 3.良好的编程能力,熟悉Python,pytorch,linux下常用指令; 4.熟悉现有的多种大语言模型,例如llama、qwen等; 5.拥有医疗自然语言处理项目经验,或者对人工智能在医疗领域的应用有强烈兴趣; 6.有中文文本处理经验者优先,有计算机、医学、生物信息学等领域论文发表或者大赛获奖经历者优先。
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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。