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。

岗位职责: 1、定义数据科学家能力框架和培养计划，组建专业的数据科学团队，推动数据驱动的企业文化建设，提升全体员工的数据意识和数据应用能力。 2、开展数据挖掘工作：聚焦公司战略所涉及的经营决策、营销、分控等场景，配合业务部门，形成数据挖掘课题，搭建数据分析框架和模型，指导数据开发团队准备数据和特征，运用统计学、机器学习等方法对数据进行多维分析，为业务决策提供数据支持和量化依据； 3、搭建数据科学家开展数据分析所需具备的工具平台和数据体系，指导在营销风控系统中的算法工程体系搭建 4、梳理当前业务部门的常用的数据分析模型和方法，固化在数据分析平台，沉淀集团数据模型资产； 5、跨部门协作与沟通，作为数据科学领域的专家，参与公司重要业务会议，解读数据洞察，为业务决策提供数据支持，与集团内部各业务部门保持密切沟通与协作，提供数据驱动的决策建议和解决方案，促进业务与数据的深度融合。 任职要求： 1、教育背景：统计学、数学、计算机科学、数据科学等相关专业硕士及以上学位。 2、工作经验：拥有5年以上数据科学领域工作经验，其中至少3年在保险行业或金融领域担任数据科学管理职位，熟悉保险业务流程和数据特点。 3、技能要求：精通统计学理论和方法，熟练掌握机器学习、深度学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，并能熟练运用相关算法解决实际业务问题。熟练掌握至少一种编程语言，如 Python 或 R，熟悉数据处理、建模和可视化相关的工具和框架，如 Pandas、Scikit - learn、TensorFlow、PyTorch、Matplotlib、Seaborn 等。 4、项目经验：主导过多个大型数据科学项目，涵盖风险评估、客户分析、产品定价等保险核心业务领域，具备从项目规划、数据采集与处理、模型开发到上线部署和效果评估的全流程项目管理经验。在学术期刊或会议上发表过数据科学相关的研究论文，或拥有相关专利者优先。 5、团队管理能力：具备卓越的团队领导和管理能力，能够有效激励和指导团队成员，推动团队达成目标。具备良好的项目管理能力，能够合理安排资源，确保项目按时、高质量交付。 6、沟通能力：具备出色的沟通能力和团队协作精神，能够与不同部门的人员进行有效的沟通和协作，将复杂的数据科学问题以通俗易懂的方式向非技术人员进行解释和汇报。 7、创新能力：具有敏锐的创新意识和洞察力，能够不断探索数据科学在保险业务中的新应用和新价值，推动集团业务的创新发展。

职位职责： 1、负责国际化商业化营销度量的策略方向的业务指标体系建设，对短期营销效果进行归因，对长期趋势进行解读； 2、深入理解国际化商业化营销业务目标，通过数据分析与数据建模（统计学+机器学习）形成分析洞察，使用因果推断模型、营销组合模型衡量营销活动效果，找到潜在优化方向，为业务决策提供数据支持； 3、主导并执行营销数据分析项目，根据业务需求完成较为深入的专项数据分析，通过对数据的洞察、定性和定量分析以及模型建设，迅速定位问题或发现机会，给出具体可行的优化建议； 4、与营销经理、产品、工程技术以及其他部门完成高质量沟通，保证推动数据分析结论的落地与持续优化； 5、探索归纳分析方法论，研究数据科学理论，推进数据产品的迭代优化，提升分析效率。 职位要求： 1、计算机、统计学、数据科学、数学、经济学或者相关专业本科以上学历，硕士、博士研究生优先； 2、3年以上数据相关工作经验优先，有营销行业、咨询行业数据分析挖掘从业经历者优先； 3、扎实的数据挖掘理论和技术基础，熟练掌握常用的回归分析、因果分析、度量评估等数据科学能力，具有统计分析、数据挖掘、机器学习、算法等相关工作经验； 4、精通Python、R、SQL等编程语言和可视化常用工具，熟练掌握Hive/MySQL等数据处理平台； 5、具备快速学习新技术的能力，能够在较短时间内理解论文，实践动手能力强。 我们还希望你： 1、拥有优秀的英语沟通能力，能够和国际化的团队流畅高效地沟通，尊重不同国家的文化； 2、自驱能力强，做事有热情，心态开放包容，有主动思考和探索的能力和主人翁意识； 3、在跨部门配合时，不设边界，始终创业。

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。

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。

工作职责: 1、深入理解业务需求，运用机器学习/深度学习技术和工具，构建高效的算法和模型体系，支撑业务决策提供高质量模型和结果； 2、针对海量的数据进行分析和建模工作，具体包括目标制定、数据清洗和预处理、特征工程、模型构建和评价等； 3、针对个人用户和小微客户建立信用评价模型，对用户进行分层管理和风险控制； 4、持续跟踪业内先进技术，实现技术积累复制和规模效应。 任职资格: 1、硕士以上学历，具有数据科学、计算机、统计学、信息技术等背景，熟悉运营商、金融数据优先； 2、具备扎实的编程能力，拥有python、sql，pyspark等使用经验，熟练使用深度学习框架tensorflow、pytorch优先； 3、具有大规模数据建模经验，熟练掌握机器学习算法原理，有模型调优，部署监控等经验，有金融风控经验优先； 4、具有较强的数据敏感性和自驱力，在国内竞赛平台如kaggle、天池等获得优秀成绩者优先。

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。

岗位职责： 1、构建风险量化等风控引擎平台，运用数据分析和AI算法风险评估模型，对健康险业务中的潜在风险进行评估和预测，识别可能导致费用增长的风险因素，提前制定风险预警和应对措施； 2、挖掘疾病风险因素、疾病发展趋势，建立精准的疾病预测模型，构建模型对客户进行风险分层、对医疗网络、疾病进行分层，助力提前洞察健康风险； 3、带领控费分析团队，进行任务分配、绩效评估与培训指导，提升团队整体专业能力；与其他部门紧密协作，确保控费策略在公司各业务环节有效落地； 任职要求： 1、教育背景：硕士及以上学历，统计学、数学、保险学、医学相关专业优先，具备扎实的专业知识基础。 2、工作经验：拥有 5 年以上健康险行业控费分析工作经验，或 3 年以上带领团队进行控费相关工作经验，熟悉健康险业务流程和控费体系搭建。 3、数据分析能力：熟练掌握 SQL、Python 等数据分析工具，精通数据挖掘、机器学习算法，能够独立完成复杂数据分析项目，从海量数据中提取有价值信息。 4、方案制定与执行：具备优秀的方案制定和策略规划能力，能够结合公司实际情况，制定切实可行的控费方案，并推动方案有效落地实施。

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。

岗位职责： 1.负责QQ音乐平台用户增长的数据挖掘/分析/机器学习/因果推断模型建设工作； 2.负责海量用户的画像建设，并落地到推荐/增长策略； 3.大数据挖掘分析，独立完成专项分析，为策略迭代提供有效建议，探寻增长机会，建设实验机制持续驱动产品增长计划； 4.与用户增长产品&运营深度配合，将业务需求转化为数据问题，支持并引导业务发展，支持用户增长策略的AB实验，并沉淀方法论。 岗位要求： 1. 精通数据挖掘、机器学习、因果推断、分布式计算等相关技术，两年及以上工作经验； 2. 精通python、SQL编程，熟悉java/Scala等语言； 3. 善于在大数据中挖掘价值，优秀的产品/数据sense，逻辑思维； 4. 熟练掌握spark/hadoop/Hbase/es等大数据计算存储框架； 5. 熟悉用户画像建设，熟悉推荐系统相关机器学习； 6. 良好的团队合作能力，较强的沟通表达能力； 7. 有用户增长相关工作经验者优先。

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。

岗位职责： 1、对重要业务线设计指标，监控异常，针对业务痛点设计数据解决方案并推动产品、运营或战略决策、落地； 2、深入理解业务问题，通过细致的数据洞察，可抽象出针对性的策略和算法模型； 3、精通AB实验，了解因果推断方法论。通过设计正确合理的A/B实验来加快产品或策略的迭代，具备深入分析实验结果并给出前瞻性策略指引的能力。 岗位要求： 1、**本科，计算机、统计、数学等专业背景优先；2年以上数据分析工作经验。 2、有数据驱动意识，参与过重要数据决策项目（比如搜索推荐相关业务）的优先； 3、具备扎实的编程基础(Python/SQL等)、大数据平台使用经验（Hive/Spark等）和数据分析（Excel, Tableau，PowerBI等）、数据挖掘工具（Scikit-Learn/Keras/TensorFlow）等类型技能的一种或多种； 4、有将数据转化成可理解和执行的决策(A/B实验，产品方案，运营策略等）能力； 5、良好的团队合作意识和积极主动的owner意识。

岗位职责： 1、研究、设计和实现更合理的科学实验方法，包括但不限于ABTest、Causal Impact、工具变量法、时间片轮转等，在增长、产品、搜索、推荐、游戏等丰富场景中试点和推广。 2、建立并优化科学实验机制，和产研一起推动实验平台的升级。 3、参与重大项目的实验设计和效果评估，支撑科学决策。 岗位基本要求： 1、统计学、数学、心理学、医学、计量经济学等统计课程较多的专业，硕士以上背景。 2、熟悉实验全流程的关键点，并参与过重大项目的复杂实验设计。 3、能流利阅读英文学术文献，并能熟练使用python/R来实现统计公式、因果模型。 4、能够使用简洁的语言，清晰的表达问题和观点。 5、如果在互联网多业务场景下有丰富实践经验更佳。

岗位描述 作为公司下一代网络与人工智能科学家/专家，负责引领公司面向 AI Native 的下一代 网络及人工智能领域的技术研究与创新引领。 岗位职责 1、 负责面向 AI Native 的下一代网络及人工智能相关产业发展、技术趋势等的研究洞察。 引领和追踪相关领域的国内外行业整体发展趋势与动态，将先进经验与思路导入公司下 一代网络及人工智能技术与产品体系。 2、 负责公司下一代网络及人工智能领域的技术研究与创新引领，并牵头完成对应技术的 POC 验证、内外部演示等工作。包括但不限于大模型，空天地一体、通感算一体、RIS， 5G 专网，Open RAN 等技术领域。 3、 参与国际标准化组织工作，推动下一代网络及人工智能领域标准制定。 岗位要求 1、 博士/优秀硕士。 2、 熟悉 5G-A/6G 国际标准及其关键技术，包括但不限于通感算一体、空天地一体、RIS 等。 3、 熟悉人工智能在通信领域的关键技术与演进趋势，如大模型、自智网络、Open RAN、 网络数字孪生等。 4、 具备 C++, MATLAB, Python 等代码编程能力，可牵头完成相关技术的系统仿真及验证。 5、 有相关工作经验者优先。 工作地点 北京

【岗位职责】 1、独立完成Scanat App/Web 端设计软件的产品闭环设计，包括竞品调研、用户调研、需求收集、方案设计、原型设计等产品设计工作； 2、全面跟进敏捷研发流程，积极主动推动研发落地，组织运营和实施做产品验收，保证产品按期上线，对结果负责 ； 3、善于洞察分析，能观察用户的操作，沟通挖掘用户的底层需求； 关心产品的量化指标，可以根据指标不断调整和优化产品体验和方向 ； 4. 能协同开发，测试，运营，推动产品设计的落地，实现客户成功； 【任职要求】： 1、本科及以上学历，有3年以上复杂产品的产品经验，具备SAAS或者互联网产品经验优先 2、有建筑、机械、工业设计相关专业背景者优先，熟悉Revit、Chief Architect，SketchUp，CAD等软件的优先 3、具备优秀的学习能力、抽象思维能力、数据分析能力、解决问题能力 4、有很强的执行力，结果导向，有项目管理经验优先； 5、熟练的日语听说读写的能力优先