城市：西安/东莞可自由选择 岗位职责： 1、负责交付领域AI应用需求分析，利用交付领域大数据，完成多模态/NLP/CV等领域的预训练模型/超大模型的基础架构和并行训练技术研究与开发，高效微调、高效部署（模型压缩，显存降低，推理加速，吞吐提升）研究与开发，以及下游任务中算法的开发、设计、优化、落地； 2、积极跟进AI学术界和工业界超大模型研究的最新动态，提升模型性能，优化模型训练效率。 任职要求： 1、了解或掌握Tensorflow/Pytorch/Mxnet等主流Al框架的一种或多种，了解openCV等；有Al模型预训练技术、大模型分布式训练及微调/提示学习技术等经验者，优先考虑； 2、掌握Python/C++/C语言中的一种或多种； 3、具有初步的算法研究分析能力，可在指导下分析业界顶会论文；有顶会或者A竞赛优秀获奖者优先； 4、有良好的沟通与表达能力，强烈的责任心和团队合作意识 注：招收零经验/跨专业应届生。

岗位职责： 1、基于现有的开源模型，比如Llama、BERT、Stable Diffusion这些，进行微调和优化， 2、基于我司自己团队业务特点，低成本训练出一些特定的模型帮助目前业务提效，包括模型选型、数据处理、训练调优，以及部署到实际业务中。 任职要求： 1、**本科及以上学历 2、需要熟悉主流开源模型，有PyTorch/TensorFlow框架经验，掌握模型微调技术，比如LORA，量化这些低成本训练方法。 3、有数据处理经验优先，涉及文本、图像，需要清洗和处理，另外，部署经验，比如模型压缩、蒸馏，以及编程语言Python，云计算平台如AWS的经验。 4、沟通能力与协作能力强，该岗位需要与产品、运营团队沟通，理解业务需求 5、如果有跨境电商或电商AI项目经验更好，熟悉多模态模型，或者有开源项目贡献。

岗位职责： 1.负责AI系统的落地实现，包括算法模型的构建、训练与优化，确保模型能够适应公司的业务场景； 2.基于大模型（如Transformer、BERT、GPT等），设计和训练适用于电商场景的AI算法，并进行优化与微调； 3.结合时间序列分析、回归、分类、聚类等算法，构建高精度的市场预测与推荐模型； 4.研究和应用LangChain、LlamaIndex等AI框架，开发智能问答、数据洞察、智能推荐等创新应用； 5.负责AI模型的训练、优化、推理加速、压缩剪枝（如量化、蒸馏、剪枝），提升大规模电商数据处理效率； 6.持续跟踪大模型和AI预测领域的最新研究进展，并推动在电商业务中的应用落地； 7.参与数据工程团队协作，优化数据清洗、特征工程及数据预处理流程，确保数据质量和可用性； 8.编写详细的技术文档，规范算法开发流程，并为团队提供技术支持和培训。 任职要求： 1.本科及以上学历，计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业，3年以上算法研发经验； 2.具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉时间序列分析、回归预测、聚类、强化学习等算法； 3.精通Python、C++等编程语言，熟练掌握PyTorch、TensorFlow、JAX等深度学习框架； 4.深入理解Transformer、BERT、GPT、T5、LLaMA等主流大模型架构，并有模型优化或微调经验； 5.了解LangChain、LlamaIndex等AI应用框架，具备构建AI预测系统或智能问答产品的能力； 6.具备大规模数据处理能力，熟悉Hadoop、Spark、Flink、SQL等大数据计算框架； 7.有电商行业经验者优先，熟悉用户画像、推荐系统、销量预测、流行趋势分析等业务场景； 8.具备较强的逻辑思维、自主学习能力、抗压能力和团队合作精神； 9.在人工智能相关领域发表论文、专利或具备科研成果者优先。 加分项： 有电商数据建模经验，如用户购买预测、销量趋势分析、智能选品等； 具备AIGC（生成式AI）、多模态模型的应用经验，如文生图、图生文、视频生成等； 有大模型训练与部署优化经验，如模型蒸馏、低秩分解、剪枝量化等； 了解MLOps、AutoML，能够优化AI模型的工程化部署流程； 具备日本电商（如Amazon Japan、Rakuten、Mercari）数据处理经验者优先。

岗位职责 负责用户画像领域的数据挖掘、模型构建和算法优化，包括各种机器学习和深度学习算法； 设计、构建用户在重点垂直行业上的各种标签，包括用户兴趣、行为、意图等方面； 负责用户特征工程构建，提供用户侧特征数据，辅助召排模块提升推荐、搜索效果； 负责用户标签离线质量评估，在线AB实验效果的跟踪优化 岗位要求 业务技能要求： 1、熟悉统计指标定义，具备数据分析及标签挖掘能力； 2、具备良好的团队合作能力和沟通能力； 3、具备较强的自我学习和解决问题的能力。 专业知识要求： 1、有机器学习、深度学习、NLP或CV等领域经验的优先； 2、熟练掌握Python/Java等至少一名开发语言，熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架； 3、熟练掌握分布式计算和大规模数据处理技术，如Hadoop、Spark等；

工作职责： 1. 负责ISP (Camera)，Display，CV图像算法的研发，包括改进现有技术和追踪前沿技术； 2. 负责先进图像算法的迭代开发、文档与专利的书写； 3. 收集测试数据并对算法进行评估； 4. 配合数字设计和关联部门的需求，准备与交付code和文档； 5. 为自己所承担的算法效果和算法创新负责 任职要求： 1. 电子工程/计算机/数学等相关专业博士/硕士学历； 2. 有3年以上图像算法工作经验优先； 3. 有扎实的数字图像处理基础，例如滤波，降噪，锐化等； 4. 熟悉一些基本图像算法，例如增强，去噪，Demosaic，HDR，NR、SR、分割、识别等； 5. 熟练使用C/Matlab/Python等编程工具； 6. 英语能够流利阅读和书写； 7. 有追求和强烈的自我驱动

1、机器学习/深度学习相关人工智能算法，在能源互联网产品/业务中的应用研究，包括但不限于能源供需预测、电价预测、产业趋势预测； 2、电力负荷预测、新能源功率预测、电力市场价格预测等算法研发与提升； 3、对现有能源互联网智能预测算法的调试、维护和改进； 4、调研国内外行业相关前沿技术，并研究其在能源互联网中的应用。 职位要求： 1、计算机、自动化、应用数学或能源相关专业，本科及以上学历； 2、对常用的机器学习/深度学习算法有深入理解，例如：LR、SVM、XGBOOST、ANN、RNN、CNN等； 3、熟练常用人工智能算法实现编程语言，擅长通过代码及各类工具完成技术工作交互，至少能熟练使用一门编程语言例如Python、JAVA、C++等； 4、熟悉人工智能技术新进展及行业应用最新情况，并具备持续跟踪和学习能力； 5、CET-6或同等英语能力以上，能够熟练使用外文数据库进行调研工作； 6、工作严谨细致，有责任心和上进心，具备优秀的沟通能力及团队协作能力。

工作职责： 1. 负责图像处理算法的设计、开发和优化，包括深度学习算法、计算机视觉算法等。 2. 参与AI图像算法库的研发和维护，提高算法性能和效率。 3. 配合团队完成项目需求分析、方案设计、系统集成等工作。 4. 跟踪图像处理领域的前沿技术，进行技术研究和创新。 职位要求： 1. 本科及以上学历，计算机、图像处理、数学等相关专业。 2. 熟练掌握Python编程语言，了解C/C++等其他编程语言。 3. 具备一定的深度学习、卷积神经网络等图像处理算法基础。 4. 具备良好的逻辑思维能力和问题解决能力，善于团队协作。 5. 经验不限，但有图像处理、计算机视觉等相关领域经验者优先。 6. 对AI图像算法有浓厚兴趣，愿意在技术领域深入发展。 技能要求： 1. 熟悉常见的图像处理算法和工具库，如OpenCL、pytorch等。 2. 具备优秀的编程能力和问题解决能力，能够独立完成算法开发和优化工作。 3. 具备良好的数据结构和算法设计能力，能够设计高效、可扩展的算法方案。 4. 具备较强的学习能力和创新意识，能够快速适应新技术和新需求。 公司文化： 我们是一家注重技术创新和人才培养的公司，致力于为员工提供良好的工作环境和发展空间。我们鼓励员工不断学习和创新，追求卓越的技术成果。我们期待与您共同成长，共创美好未来。

岗位职责: 1、承担并完成机器学习、深度学习领域的图像处理算法开发、仿真、测试、优化等工作； 2、负责深度学习框架的搭建，针对业务场景，提供人工智能算法分析解决方案，负责相关算法的核心策略设计实现与优化维护； 3、根据需求和测试结果及时更新和完善算法设计文档以保障研发项目按进度顺利实施； 4、负责相关AI算法的调研、训练、部署和性能优化等工作； 任职资格: 1、熟悉计算机视觉核心算法，包括目标检测与识别、图像语义分割等； 3、硕士及以上学历，计算机和图像相关专业，计算机视觉相关专业优先； 4、具有深度学习和计算机视觉算法开发经验，熟悉yolo系列目标检测算法，掌握网络结构，精通样本标定、模型训练，以及在不同硬件平台上的部署(硬件平台有X86+GPU、英伟达ietson系列，以及瑞芯微系列)； 5、熟练使用C++或者python编程语言，熟练掌握Opencv，熟悉linux编程； 6、5年以上相关行业工作经历，条件优秀者可适当放宽年限要求。

"1、负责交付领域AI应用需求分析，利用交付领域大数据，完成多模态/NLP/CV等领域的预训练模型/超大模型的基础架构和并行训练技术研究与开发，高效微调、高效部署（模型压缩，显存降低，推理加速，吞吐提升）研究与开发，以及下游任务中算法的开发、设计、优化、落地； 2、积极跟进AI学术界和工业界超大模型研究的最新动态，提升模型性能，优化模型训练效率。" 1、了解或掌握Tensorflow/Pytorch/Mxnet等主流Al框架的一种或多种，了解openCV等；有Al模型预训练技术、大模型分布式训练及微调/提示学习技术等经验者，优先考虑；2、掌握Python/C++/C语言中的一种或多种；3、具有初步的算法研究分析能力，可在指导下分析业界顶会论文；有顶会或者A竞赛优秀获奖者优先；4、有良好的沟通与表达能力，强烈的责任心和团队合作意识

华为云EI工业智能体团队以工业智能体平台为基础，以AI技术为核心，以客户需求为导向，推动工业制造向智能化转型。在国家大力发展工业智能化改造的背景下，直接对接工业客户的需求，为客户打造完整的AI解决方案并创造价值 【工作职责】 1. 参与统计机器学习、深度学习、强化学习等模型的研发工作，包括但不限于基础的算法或模型，如SVR、LSTM、transformer、大模型等 2. 针对项目中遇到的复杂问题设计建模方案，构建多个模型，联动达成预期目标 3. 负责优化决策方案的设计与实现，针对项目具体问题进行建模，实现自动化闭环决策 4. 负责一站式的端到端AI平台设计，智能标注、特征工程、模型开发、自动学习和训练、推理等全流程打通。 【岗位要求】 1. 熟练掌握C、C++、Python中的一种，能够进行算法的验证及优化 2. 计算机视觉算法相关经验，包括但不限于人脸识别、目标检测、目标分类、图像分割、图片审核等技术领域 3. 具有很强的学习能力和技术敏感度，有强烈的责任心和进取心，乐于学习和技术分享

 工作职责 负责智能机载计算系统的算法、软件相关研究开发  任职资格 1.熟悉深度学习理论，知其然知其所以然；有深度学习模型训练推理经验；对于业界及学术界最新模型进展保持关注与好奇心，了解目前最新模型的基本结构与原理； 2.良好的工程素养，熟练使用python，熟悉Tensorflow/PyTorch其中一种框架。 3.了解自动驾驶相关感知、决策技术，有研发经验更佳； 4.熟悉模型训练、推理压缩技术框架及最新研究进展为佳，包括但不限于量化、剪枝、AutoML等； 5.熟悉强化学习或贝叶斯优化其中一种框架； 6.对于网络结构搜索及自动压缩等领域有一定了解，有经验者最佳。

工作职责： 1、参与多模态预训练大模型，在广告营销行业中的落地应用，包含AI生成视频、图片、文本等； 2、解决多模态生成模型部署及机器学习等问题，深入探索模型设计和优化的研究工作；负责对AI算法模型应用部署应用； 3、参与图像处理、图像识别、视频处理等计算机视觉算法研发工作； 4、参与公司相关项目开发工作，能根据项目需求，实现深度学习算法相关的数据处理、模型训练、测试、推理等工作任务； 任职资格： 1、本科及以上学历，计算机、数学或统计学相关背景； 2、具有图像处理、机器学习、计算机相关专业； 3、熟悉图像算法、机器学习技术，熟悉计算机视觉、语音处理等领域算法或有先关领域技术研究、开发经验； 4、有大数据处理开发经验，熟悉Pytorch、PaddlePaddle深度学习框架；熟练Pytorch或yolov3、yolov5等主流框架，掌握常用AI算法网络结构。

工作职责 负责智能机载计算系统的算法、软件相关研究开发 任职资格 1.熟悉深度学习理论，知其然知其所以然；有深度学习模型训练推理经验；对于业界及学术界最新模型进展保持关注与好奇心，了解目前最新模型的基本结构与原理； 2.良好的工程素养，熟练使用python，熟悉Tensorflow/PyTorch其中一种框架。 3.了解自动驾驶相关感知、决策技术，有研发经验更佳； 4.熟悉模型训练、推理压缩技术框架及最新研究进展为佳，包括但不限于量化、剪枝、AutoML等； 5.熟悉强化学习或贝叶斯优化其中一种框架； 6.对于网络结构搜索及自动压缩等领域有一定了解，有经验者最佳。

（AI 系统方向） 岗位职责： - 负责深度学习编译器相关工作的软件设计和开发工作； - 负责深度学习模型性能 profiling，实验验证及性能改进等工作； - 负责嵌入式 GPU 上的深度学习算子开发和优化； - 负责AI 应用的分析和优化。 岗位要求： - 具备扎实的C/C++和数据结构基础； 加分项： - 具备良好Linux技术基础者优先； - 有深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/MXNet/Caffe等）使用经验者优先； - 熟悉AI编译器（如TVM，XLA等）者优先； - 熟悉CUDA/OpenCL编程，NVIDIA常用库如cuDNN，常用性能分析工具nvprof/Nsight Compute使用经验者优先； - 有很强的学习能力，善于钻研和表达，具备良好的团队合作精神。

工作地点杭州之江实验室新园区 岗位职责： 深度学习相关算法的代码实现、测试及验证 任职要求： 1. 机器学习、统计、应用数学、信号处理、人工智能、运筹优化或相关专业硕士或博士学历； 2. 熟练掌握至少一门编程语言，包括但不限于Python、MATLAB； 3. 能熟练运用至少一种深度学习架构进行深度学习的算法实现和大数据分析； 4. 有运用算法处理、分析至少一类数据的实战开发经验（数据类型包括但不限于语音、图像、文本、网络、时间序列等）‘ 5. 具备严谨的科学态度，良好的沟通表达能力及团队合作意识； 6. 在机器学习、NLP、语音、机器视觉、统计学、大数据等相关重要学术刊物或会议上发表过学术论文者、熟悉贝叶斯方法者优先。