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；

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；

职位职责： 1、业务应用：负责将自研的算法模型应用于企业协同软件中，在会议、文档、消息、办公智能体等诸多办公场景中打造最好的AI工具和产品，不断改善用户体验； 2、模型优化：负责训练大语言模型不断提高其在办公领域的算法质量；建设高效的评测方法和技术体系；采集、调研并生产办公领域的高质量数据集； 3、技术建设：持续关注业界最新的技术趋势和研究成果，分享行业最佳实践，将前沿技术应用于大模型中。 职位要求： 1、具备NLP、LLM应用或RAG等相关经验，其一即可； 2、编程能力强，熟练掌握Python等编程语言；对于AI相关的Python库比较了解，比如Pandas等； 3、创新能力比较强，对于不断探索新的AI技术和应用场景有强烈意愿和主观能动性； 4、紧跟AI领域的最新发展动态，通过参加学术会议、阅读前沿论文、在线学习课程等方式不断提升自己的专业知识和技能； 5、解决问题的能力比较强，善于解决各种繁琐的技术问题；比如数据质量问题、训练问题、部署兼容性问题等；对数据比较敏感，数据工作比较细致，包括数据质量、数据分布、案例分析、数据调优等。 加分项： 1、熟悉传统机器学习的概念，熟悉机器学习各种任务的定义、目标、解决的问题、及衡量指标； 2、熟悉深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等；可以利用这些框架快速搭建和训练模型，解决实际问题，比如利用PyTorch搭建一个自然语言处理中的文本分类模型； 3、具有良好的数学基础，对概率论、线性代数、微积分了解，能够通过数学方法分析模型的性能和误差，能够看懂用公式定义表述的学习任务。

职位职责： 1、业务应用：负责将自研的算法模型应用于企业协同软件中，在会议、文档、消息、办公智能体等诸多办公场景中打造最好的AI工具和产品，不断改善用户体验； 2、模型优化：负责训练大语言模型不断提高其在办公领域的算法质量；建设高效的评测方法和技术体系；采集、调研并生产办公领域的高质量数据集； 3、技术建设：持续关注业界新的技术趋势和研究成果，分享行业优秀实践，将前沿技术应用于大模型中。 职位要求： 1、具备NLP、LLM应用或RAG等相关经验，其一即可； 2、编程能力强，熟练掌握Python等编程语言；对于AI相关的Python库比较了解，比如Pandas等； 3、创新能力比较强，对于不断探索新的AI技术和应用场景有强烈意愿和主观能动性； 4、紧跟AI领域的新发展动态，通过参加学术会议、阅读前沿论文、在线学习课程等方式不断提升自己的专业知识和技能； 5、解决问题的能力比较强，善于解决各种繁琐的技术问题；比如数据质量问题、训练问题、部署兼容性问题等；对数据比较敏感，数据工作比较细致，包括数据质量、数据分布、Case分析、数据调优等。 加分项： 1）熟悉传统机器学习的概念，熟悉机器学习各种任务的定义、目标、解决的问题、及衡量指标； 2）熟悉深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等；可以利用这些框架快速搭建和训练模型，解决实际问题，比如利用PyTorch搭建一个自然语言处理中的文本分类模型； 3）具有良好的数学基础，对概率论、线性代数、微积分了解，能够通过数学方法分析模型的性能和误差，能够看懂用公式定义表述的学习任务。

职位诱惑：出海公司 学习空间 免费餐食 扁平管理 职位描述： 1. 智能对话系统开发辅助 -参与 AI Agent 与 Chatbot 平台的开发工作，承担功能模块的设计与实现，助力提升系统的自动化处理和用户交互功能。 -研究和应用最新的 AI Agent 技术，协助团队优化系统的智能性和响应能力。 2. 多模态模型开发与工作流支持 -负责多模态数据的预处理和模型训练的基础任务，协助优化模型的性能和稳定性。 -参与基于 ComfyUI 的工作流设计与优化，支持多模态模型的高效开发与部署。 3. 技术学习与支持 -积极学习 AI 领域的最新技术和工具，参与团队的技术分享与讨论，提升自身的专业技能。 -提供开发过程中的技术支持，协助解决日常问题，确保项目的顺利进行。 4. 文档与测试工作 -参与编写和整理技术文档，确保开发过程中的知识积累和传递。 -负责系统功能的测试和调试，确保交付代码的质量与稳定性。
 职位要求： 1. 1-3年工作经验，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。 2. 具备扎实的编程基础，熟练掌握 Python 等编程语言。 3. 对人工智能和机器学习有浓厚兴趣，有一定的理论基础。 4. 具备良好的学习能力和团队合作精神，能够快速适应新的技术和工作环境。 5. 有责任心，注重细节，能够认真完成交付的任务。

职位描述： 1、追踪并改进前沿深度学习感知算法，包括但不限于多模态BEV物体检测分割，在线地图构建等； 2、构建各项任务的数据闭环与预标注系统，提升以数据为核心的算法迭代效率； 3、根据实际业务场景，优化并定制相关算法，部署进入自动驾驶系统。 职位要求： 1、熟悉至少一项无人车感知任务，有处理真实大规模数据经验； 2、熟悉python, c++； 3、动手能力强，可以快速将想法落实。 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。

1. 负责设备端语音降噪唤醒、识别、语义理解问题排查及优化研发，包括结合海尔语音设备整机结构进行语音效果问题分析、算法调优，设备端调试及问题修复； 2. 侧重于语音设备端降噪增强、识别、语义理解类算法研发及应用创新，推进海尔语音系统架构优化升级，推进语音技术在海尔产业落地，打造标准化解决方案；

岗位职责： 1. AI 业务应用开发： a. 负责 AI 算法的工程实现，包括模型部署、优化和集成，提升业务系统的智能化水平。 b. 参与 AI 解决方案的全流程开发，从需求分析、模型选型、训练、评估到线上部署。 2. AI 系统架构与优化： a. 设计并优化 AI 相关的系统架构，确保其高效、稳定、可扩展。 b. 结合业务需求，优化推理速度、降低计算成本，提高 AI 服务的可用性。 3. AI 模型应用与改进： a. 结合业务场景，应用深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等技术，解决实际问题。 b. 持续跟踪 AI 技术前沿，结合业务需求改进现有模型，提高预测精度、稳定性和计算效率。 4. 数据处理与特征工程： a. 负责数据的采集、清洗、预处理和特征工程，构建高质量的 AI 训练数据集。 b. 设计高效的数据管道，支持大规模数据处理，提高 AI 训练与推理的效率。 岗位要求： 1. 基础技能要求： a. 计算机或相关专业本科及以上学历，熟悉数据结构、算法、操作系统和计算机网络。 b. 精通Python编程语言，并具备良好的编程习惯和代码优化能力。 c. 熟悉 深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），能基于现有框架训练、优化并部署 AI 模型。 d. 具备 NLP、计算机视觉、推荐系统等至少一个领域的实践经验，并理解相关算法原理。 2. 工程能力要求： a. 熟悉 Docker、Kubernetes、TensorRT等，能在生产环境中高效部署 AI 模型。 b. 了解 数据库（SQL/NoSQL），能处理大规模数据并优化 AI 训练数据流。 c. 具备 AI 系统的工程化能力，能构建高效、可扩展的 AI 服务和 API。 加分项： 1. 具备 大模型（LLM）相关经验，能优化和微调开源大模型（如 GPT、Llama、Claude）。 2. 有多模态AI 开发经验（图像+文本+语音）或 强化学习应用经验。 3. 了解 MLOps、AutoML、A/B 测试、AI 监控与评估，能构建自动化 AI 训练与部署流程。 4. 具备创业或业务落地经验，能够平衡技术与商业需求，实现 AI 价值最大化。

岗位要求： 1、积极配合算法研发团队，收集，清洗，整理数据，并进行数据标注，建立算法测试/训练数据集，为算法研发人员提供数据支撑； 2、负责算法的准确性，性能，稳定性，可用性等的测试和评测，完成算法和产品的集成测试，编写测试用例和测试报告； 3、能够依据算法的不同，从服务业务的功能、效果、稳定性进行测试设计与执行，根据业务的不同制定不同的测试策略，使用不同的测试方法，分析定位问题； 4、参与产品需求评审，具有较好的业务理解能力和沟通能力，测试严谨认真负责。 任职资格： 1、本科及其以上学历，超过1年TTS\ASR\NLP的相关测试经验； 2、了解自然语言处理，或语音识别的相关测试方法和基础知识，了解asr、nlp、tts的测试流程 3、熟悉测试流程以及测试相关技术者优先； 4、掌握Python语言，使用jmeter、potman等测试工具； 5、有较强的创新能力，良好的沟通能力以及团队协作能力； 6、良好的责任心、逻辑性、沟通能力，团队合作精神，独立并积极主动。

职位描述 1、负责AI算法的工程化落地，搭建从离线训练到在线服务的整个闭环服务平台； 2、根据需求完成实时推荐系统、实时特征计算、离线训练平台等系统的架构设计、工程实现及迭代优化； 3、能够根据不同的业务需求，灵活快速地完成具有挑战性的项目； 职位要求 1、计算机及相关专业本科及以上学历，具备2年及以上服务端开发经验； 2、扎实的计算机系统知识，掌握Golang编程语言，同时熟悉Python编程语言者优先； 3、熟练应用MySQL等关系数据库技术，熟练应用Redis缓存技术；熟悉Linux系统环境，能熟练使用Linux命令完成日常工作； 4、具有高性能、高可用的复杂业务系统开发经验，熟悉分布式、缓存、消息等机制优先； 5、具有Docker、Kubernetes、Istio等相关深度使用和开发经验者优先； 6、了解Kafka/Hive/Spark/Flink等大数据生态圈技术，具有相关大数据开发经验优先；有机器学习（tensorflow serving) 相关知识优先； 7、具备优秀的逻辑思维能力，对解决挑战性问题充满热情，有强烈的求知欲，善于学习新事物； 8、具有良好的沟通能力、团队合作精神和执行力，重视生产效率，研发质量。

1. 设计、开发和持续优化广告投放算法，以显著提高广告精准度和转化效率。 2. 紧跟市场趋势和业务需求，对广告算法进行定期更新和改进。 3. 主导广告数据的深度分析和挖掘工作，确保算法优化的数据驱动。 4. 开发适应不同场景的智能出价产品，满足广告主的多元化需求。 任职要求： 1. 3年及以上算法开发经验，优秀应届毕业生亦可。计算机科学、数学、统计学或相关专业背景； 2. 熟练使用Hadoop、Spark、Pandas等数据处理工具，有AWS或GCP平台的大数据处理经验者优先； 3. 精通C++/Python编程，具备扎实的算法工程化能力； 4. 熟练使用TensorFlow/PyTorch等机器学习框架，有搜索/推荐/广告算法模型开发经验者优先； 5. 具备出色的学习能力、分析问题和解决问题的能力，优秀的团队合作精神，具有创新意识和挑战精神，逻辑思维清晰，责任心强。

岗位职责 1.独立完**工智能项目的开发，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等算法； 2.负责数据预处理、特征工程、模型评估等工作； 3.主导项目的讨论和需求分析，形成文本处理、图片处理等课题解决方案； 4.与团队成员合作，对新技术进行研究，解决项目中遇到的问题； 5.负责编写算法代码，实现算法功能，负责算法优化，提高算法性能； 6.负责人工智能模型的研究，数据训练、参数调优等工作； 7.负责算法与模型的部署和维护。 任职要求包括： 1.计算机相关专业***本科及以上学历，对大数据处理、分布式存储等技术有热情，能主动跟踪最新的技术进展。 2.熟悉常见的机器学习和深度学习算法，并了解自然语言处理、知识图谱等相关知识。 3.熟悉大数据相关技术，如Hive、Kudu、Flink等，并能熟练使用SQL进行数据分析。 4.熟悉至少一门脚本语言，如Python、Java等，以提高数据处理和模型训练的效率。 5.能够阅读英文技术文档，能够在工作中使用英文技术词汇沟通，熟练使用英文搜索引擎和论坛解决技术问题者优先。 6.在GitHub、GitLab等平台上发布有开源项目者优先。

1.负责语音模型算法的研发工作，包括语音降噪增强、语音识别、语音合成等语音算法的研发和应用落地； 2.侧重于语音降噪增强、识别类算法在智能家居会话场景的应用，及语音合成算法在对话场景的落地； 3.通过跟踪热点技术和创新，确保算法性能行业领先，帮助海尔产业产生实际价值和打造业界领先的语音应用产品； 4.持续关注学术界和行业的最新研究动态，跟进语音相关的前沿技术发展。

岗位职责： 1. 参与机器视觉人工智能核心技术研发、优化 2. 参与大数据平台的数据挖掘、机器学习相关算法研究、开发和调优工作； 3. 应用机器学习、深度学习等技术，针对图像分析、大数据建模，结合业务需求，研发创新产品和技术平台； 4. 结合具体业务，对算法进行优化，提出独立见解和解决方案，解决实际问题； 岗位要求： 1. 对AI项目有浓厚的兴趣，独立完成完整图像识别或者其他类深度学习项目或者分支项目优先。在国际级期刊发表过相关论文者优先 2. 熟悉图像处理算法者优先 3. 能够使用Python/C++/Java实现预定的算法逻辑，并进行调优工作； 4. 熟悉机器学习算法（分类、聚类、回归等），熟悉数据可视化优先； 5. 具备分布式算法设计和实现经验优先； 6. 熟悉主流深度学习平台 7. 学历要求：人工智能研究的硕士优先

【职位描述】 1、负责小红书搜广推多场景排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据，挖掘用户兴趣，优化排序模型； 3、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的排序算法优化推荐效果。 任职资格 【任职要求】 1、本科以上学历，计算机及相关专业，3年以上搜广推相关经验； 2、具有扎实的c++、python等编程功底，以及扎实的数据结构和算法功底； 3、熟悉常用机器学习在推荐系统的应用理论，包括但不限于深度学习、迁移学习、多任务学习等算法和系统研发等； 4、熟悉tensorflow等深度学习框架，熟悉业界主流大规模机器学习工程架构，有大规模搜广推系统的排序落地经验； 具备以下条件者优先： 1、有优秀的工程架构能力； 2、在国际会议（Recsys、KDD、NIPS、WWW、ICML、SIGIR、AAAI等）以第一作者发表过高水平论文； 3、有内容、新闻、短视频等行业的大规模推荐系统研发经验; 4、有TB级稀疏模型训练策略优化/千亿级特征挖掘及交互/多目标优化/模型轻量化方向的落地经验