工作职责: 模型算法团队负责人 1、负责规划算法技术发展路线，主导保险核心系统算法研发工作，推动机器学习/深度学习技术在保险业务场景的深度应用，构建可支持智能核保、自动化理赔等创新场景的技术架构体系。 2、负责团队管理与技术攻坚，组建并培养高绩效算法团队，建立技术规范与知识管理体系，牵头攻克高并发场景下的算法性能优化、模型可解释性提升等技术难题。 3、推动业务价值转化，深度挖掘保险业务需求，设计精准营销、动态定价、智能风控等场景的算法解决方案，并建立算法效果评估体系，持续提升业务指标转化。 4、负责算法前沿技术探索，布局生成式AI、大模型等前沿技术公司业务领域的应用，跟踪AI技术发展趋势，预研适配保险行业的中长期技术方案，输出可复用的方法论与最佳实践。 5、负责算法合规风控体系建设，构建符合金融监管要求的算法治理框架，确保数据隐私保护与模型伦理合规，建立算法偏见检测机制，完善模型审计与版本管理流程。 6、主导跨部门协同创新，联动精算、产品、风控等部门构建智能化生态，推动技术成果向业务价值的转化，主导技术方案的路演与赋能，提升公司整体AI技术认知与应用能力。 7、领导交办的其它相关工作任务。 任职资格: 1、本科及以上学历，计算机、数学、统计或相关专业； 2、5年以上算法研发工作经验：精通Python/C++/Java等编程语言，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架，具备海量数据处理经验（Hadoop/Hive/Spark等）在机器学习、深度学习、NLP等领域有实际项目经验，熟悉大模型（如GPT、BERT）的调优与应用 3、具备跨部门协作能力，能快速理解业务需求并转化为技术方案。 4、有保险或金融领域、大厂同岗位工作经历者优先面试。

职位职责： 1、负责AI Ops领域算法和解决方案设计实现，包括时序分析、日志挖掘、故障预测、根因关联推断和智能决策等； 2、构建自动化的故障根因分析系统，支持分布式微服务的故障界定和根因定位，建设变更中心等排查工具，提高异常排查定位效率； 3、负责LLM在智能运维领域的全面落地，包括但不限于异常检测、根因定位、止损容灾等场景，构建智能化技术基座，探索智能协同并达到业界领先水准。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机、NLP、数学或统计学相关专业； 2、具有统计分析、数据挖掘、机器学习和AI等相关领域学习背景或项目经验； 3、具备良好的编程思维，具备算法解决方案实现能力，精通至少一门主流数据分析和算法实现语言（包括R，Python，Go，Scala等），能快速对新的方案进行探索和实现； 4、具备快速学习能力，广阔的视野以及创造性思维，能结合前沿技术和业务场景需求，进行联合创新； 5、有AI Ops相关系统开发、LLM运维结合和稳定性建设经验者优先。

岗位职责： 1.结合信贷业务场景，对内部海量数据进行清洗与深度挖掘，提炼稳定且有效的数据产品，为金融机构信贷业务搭建全生命周期模型提供数据基础； 2.使用Python开发并优化逻辑回归、XGBoost、深度神经网络等机器学习模型，结合信贷金融业务属性和场景，提升模型算法的表现，完善金融机构的全场景化模型组合； 3. 全程参与数据产品的研发，包括需求分析、市场分析、产品设计、产品性能测试、上线推广等环节，确保产品的高效交付和稳定运行； 4.积极研究和跟进前沿大数据建模理论和技术，将其有效融入产品开发中，以维持并提升产品的技术竞争力； 5.针对不同信贷金融机构的业务特色，设计定制化的风控和营销解决方案。运用大数据和算法技术，为合作伙伴提供精准的业务支持和服务。 岗位要求： 1.计算机、数学、统计、金融、物理、信息工程等数理专业硕士及以上学历; 2.具有3年及以上银行、消金或者互联网金融等相关的风险模型、数据挖掘相关工作经验，对信贷业务流程和系统有深刻理解； 3.精通风险管理和营销模型的构建方法，熟练掌握统计分析和数据挖掘技术。具备强烈的数据敏感性，能够独立发现并解决问题，具有自我激励和驱动的能力； 4.熟练应用Python、R等数据挖掘工具，掌握逻辑回归、XGBoost等机器学习算法，并了解深度学习和前沿算法的发展趋势； 5.具备良好的团队合作精神，优秀的沟通能力和项目管理技能，能够在快节奏的工作环境中有效推动项目进展。

职位职责： 1、发现优化大模型的简单、普适的想法，并应用到各个规模的模型中提升效果； 2、推进数据建设、指令微调、偏好对齐、继续预训练等模型优化方面的工作，提高模型质量和适应性； 3、探索复杂指令、长上下文、多轮对话下，大模型更为复杂的理解、推理和生成能力； 4、基于语言处理、内容创作、教育指导、角色扮演、复杂Agent、AI搜索和工具、代码助手等服务和应用优化模型效果； 5、推进大模型效果评估，尤其是复杂场景（多轮对话、开放领域）评估集建设和自动化评估能力建设； 6、深入研究和探索大模型在ToB企业服务中的更多使用场景，拓展模型的应用范围，如搜索、推荐、广告、创作、客服和办公等各类场景。 职位要求： 1、计算机相关专业本科及以上学历，1年以上算法研发工作经验，有相关方向技术和研究背景的候选人优先； 2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，C/C++或Python熟练； 3、有领域**会议文章(NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ACL、KDD等)、有编程/AI 比赛获奖（ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等）优先； 4、熟悉NLP相关的算法和技术，在相关领域有过良好研究记录者优先，熟悉大模型预训练、SFT与RL算法者优先； 5、在大模型领域，主导参与过大影响力的项目或论文者优先； 6、出色的独立分析和解决问题的能力，能深入解决大模型优化和应用存在的问题；良好自驱力和沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。

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。

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。

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。

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。

岗位职责： 1. 深入信贷场景广告rta投放业务，利用内外部特征数据，迭代前后链路预估模型； 2. 对广告投放数据进行深入分析挖掘，迭代rta投放策略，包括广告定向、智能出价、预算分配等策略与算法设计开发； 3. 参与广告素材创意优选、广告计划智能调控等算法设计。 职位要求： 1. 计算机、统计学等专业硕士以上，1-3年广告算法/增长算法等相关经验； 2. 熟悉linux环境，优秀的编码能力，熟悉大数据处理工具Hive/Spark等； 3. 熟悉常见的机器学习、深度学习算法，并具备模型开发能力； 4. 目标导向，对数据敏感，有较强的数据分析能力，能通过数据发现问题并提出解决方案。 加分项 1. 有RTA实际投放策略经验或数据分析经验。

岗位职责: 1、负责行车场景周视感知算法设计和开发工作，包括高速/城区等场景中的障碍物、车道线等感知任务的模型及后处理算法开发工作 2、负责泊车场景环视感知算法设计和开发工作，包括室内、室外等场景中的车位、障碍物等感知任务的模型及后处理算法开发工作 3、负责自动驾驶领域大模型等前沿技术研发工作 任职要求： 1、计算机、汽车工业、机器人、电子或相关专业； 2、熟悉当前主流的深度学习算法，包括但不限于BEV感知、无监督训练、大模型、目标检测、图像分割、多任务学习、多传感融合等领域； 3、熟悉常用的深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、MxNet等，要求至少对其中一种框架较为熟练； 4、至少精通Python或C++编程，熟悉常用的视觉算法库如numpy/opencv等，了解常用的传统图像处理算法。 5、具备针对车载端侧平台检测/分割等算法设计经验和落地能力，有针对自动驾驶场景落地障碍物、车道线、红绿灯、freespace等算法经验者优先。 6、具有正确的价值观、内在驱动力；具有较强的学习能力、沟通能力和团队协作能力；能主动解决问题；能够承受较强的工作压力。

1、参与图像、视频内容生成、理解、检索，自然语言理解等方向前沿技术研究 2、根据业务场景，给出相关算法层面解决方案并进行研发 3、完成相关模型搭建/调优/训练等相关工作，积极推动所负责能力的性能优化及工程化落地 4、持续关注相关领域最新进展,并进行前沿算法思想的落地验证 岗位要求： 1.计算机、数学等相关专业，硕士及以上学历，1-3年工作经验 2.数学基础扎实,能独立对现有算法进行定制优化提升 3.熟悉一般扩散模型、多模态模型，在图像生成、视频理解、多模态等方向有较为深入的研究，熟悉TensorFlow, Pytorch等框架 4.熟悉C/C++/python等语言，能熟练使用上述语言之一进行项目开发 5.了解数字图像处理一般方法，并有与深度学习相结合的实践经验； 加分项: 1.拥有扩散模型、多模态模型训练、调优经验者优先; 2.有AIGC方向项目商用落地经验者优先; 3.在国际期刊、会议上发表论文者优先

工作职责： 1. 负责贝壳核心房产业务AI能力建设，利用AIGC相关能力推进业务智能化重塑； 2. 深入业务调研熟悉需求场景，参与和业务、产品、工程研发等横向交流学习； 3. 保持对业务的学习能力和持续热情，能探索调研业务实际场景痛点； 4. 结合业务需求，从Prompt优化，模型finetune等方面优化AI模型效果，解决面向业务场景的应用落地问题； 任职资格： 1. 计算机、人工智能等相关专业***硕士研究生及以上学历，2-5年NLP算法模型实践经验； 2.熟练掌握NLP和深度学习模型算法，熟悉Pytorch/Tensorflow等算法框架，掌握大语言模型SFT/LoRA/RLHF等技术； 4. 沟通表达能力强，逻辑思维和抽象思维能力优秀；有NLP顶会论文或国际NLP比赛奖项者优先；

岗位职责： 1、负责电商用户增长的算法优化，持续优化用户拉新和拉活各个环节的算法效率； 2、和产品、运营、数据等团队深度合作，以数据驱动和目标结果导向，完成电商用户增长目标持续突破； 岗位要求： 1、计算机相关专业本科及以上学历，熟练掌握常用的机器学习算法模型； 2、至少精通一门编程语言（Python、Scala、Java等），能熟练使用一种以上大数据处理模型和框架； 3、良好的数据和业务思维，熟悉增长黑客，或者对此有强烈兴趣者优先； 4、良好的沟通能力，具有跨团队的多方密切合作意识。

职位描述： 我们正在寻找一位经验丰富的算法工程师（用户增长方向），专注于通过前沿技术和数据驱动策略推动用户增长。您将运用AI技术和算法模型，通过优化用户获取和留存策略，提升产品的市场竞争力。我们希望您能够通过高效的算法迭代和技术创新，持续驱动用户增长并优化各类增长策略。 具体岗位职责如下： 1. 用户增长算法开发：设计并实现能够有效驱动用户增长的算法模型，如用户行为分析、推荐算法等，基于数据分析来优化用户转化率和留存率； 2. AI驱动的增长策略：利用AI技术构建自动化的用户增长策略，快速迭代，确保策略的高效性和前瞻性，提升获取用户效率； 3. 竞争对手分析与策略调整：通过算法分析竞争对手的增长策略，开发应对的算法方案，以保持和提升产品在市场中的竞争优势； 4. 跨团队协作与技术推广：与数据、产品、运营等团队合作，推动算法技术在用户增长中的实际应用，确保有效落地。 任职要求： 1. **本科及以上学历，计算机科学、数据科学或相关专业背景，硕士或博士背景优先； 2. 至少3年以上用户增长相关的算法开发经验，能够设计和实现推动用户增长的算法模型； 3. 熟练掌握Python/Java/C++等任一编程语言，具备一定Web开发和大数据处理能力； 4. 擅长将AI技术应用于用户增长策略中，通过技术手段提升增长效果； 5. 优秀的技术问题解决能力和跨团队合作能力，能够推动技术方案的有效落地； 6. 具备快速学习新技术并乐于接受挑战的能力； 7. 了解并实际应用过因果推断的候选人优先； 8. 有自然语言处理、计算广告、SEO相关经验者优先； 9. 在高成长型科技公司或创业公司中有实际开发经验优先。

风控算法工程师（验证码人机方向） 岗位职责： 1、基于不同的验证码形式和终端设计SDK埋点体系并与前端沟通采集逻辑，验证码形式包括不限于滑块、九宫格、图标点选等，终端覆盖Web、H5、Android、Ios。 2、基于采集到的验证码行为数据和设备数据构建人机识别模型判断是否为机器流量，并完成模型的实时线上部署，应用在登录、注册等各个业务场景用于风险识别。 3、通过和黑灰产的不断对抗，维护并持续迭代各验证码人机模型，探索不同的算法模式，并且将之应用到验证码场景中。 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。