工作内容： 1、负责药品的调配、发放，并确保药品使用的安全性和有效性； 2、为患者提供专业的药物咨询服务，指导合理用药； 3、监督药品的存储条件，确保药品质量符合规定标准。 任职资格： 具备良好的职业道德，对药品知识有深入了解，具有较强的沟通能力和服务意识，能够独立处理药事相关工作。

工作内容： 1、负责药品的管理和调配，确保药品的正确性和安全性； 2、为患者提供专业的药物咨询和指导，帮助他们合理用药； 3、监督药品的存储条件，确保药品质量符合规定标准。 任职资格： 1、具备执业药师资格，对药品知识有深入了解； 2、具有良好的沟通能力和服务意识，能够与患者建立良好的关系； 3、具备团队合作精神，能够与同事协作，共同完成工作任务。

职位职责： 1、负责音乐大模型的数据方案制定以及评估体系设计，根据评估结论进行系统分析，提出有价值可落地的的改进方案，协同研发提升模型效果； 2、模型训练过程中每个阶段数据质量评估，确保大语言模型训练数据有效； 3、搭建模型最终效果评估体系并协同标注团队保证评估结论及时、准确产出； 4、负责音乐大模型在对应场景的落地应用； 5、大模型战略调研，及时了解业界发展动态，辅助判断未来发展趋势。 职位要求： 1、3年以上音乐产品/产品运营工作经验，较强的分析和沟通能力，擅长从评估数据中发现有价值的产品改善建议，并能推动落地； 2、需有音乐背景：要求音乐制作/作曲专业，音乐知识储备丰富，对某类或几类音乐有比较深刻的认知和了解；具备视唱练耳能力，能熟悉使用Cubase、Sonic、Protools等音乐宿主软件，投递需附上个人作品，包括不限于音频、乐谱、工程文件； 3、对大模型领域感兴趣，愿意投身于前沿领域积极探索； 4、具备较强的逻辑思维，富有创新精神，有较强的项目管理能力； 5、加分项：有算法模型产品运营经验、策略、数据分析背景优先。

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。

资深算法工程师（国际支付风控方向） 岗位职责： 1.支付风险识别与防控 ●负责跨境电商业务中支付风险的全面识别与防控，重点治理欺诈（盗卡、盗账户 友好欺诈）等方面风险，确保支付全链路安全可靠。 ●利用数据分析和机器学习技术，精确识别支付风险，建立有效的风控模型体系。 2.风控模型全链路管理 ●主导支付风控模型的全链路开发与上线工作，包括需求调研、风险探索、方案设计、模型开发、系统集成、部署上线、效果评估、持续优化和监控预警。 ●与产品、工程、业务团队紧密合作，确保风控模型精准全面覆盖业务场景，并能够及时应对市场变化。 3.前沿技术应用与创新 ●深入探索全球各大市场的新型支付作弊行为，利用多模态大数据进行风险评估与预测。 ●应用异常检测、集成学习、强化学习、序列模型、图模型、大规模预训练模型等前沿技术，提升风险识别的准确率和召回率。 职位要求： 1.经验与教育背景 ●拥有3年以上风控算法研发经验，对跨境支付业务有系统性理解和实际风控经验。 ●计算机科学、数据科学、统计学或相关专业，本科及以上学历。 2.技术能力 ●精通Python编程，熟悉主流机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），具备优秀的算法实现和优化能力。 ●深入理解大规模数据挖掘、机器学习、分布式高性能计算等技术，能够高效处理海量数据，能够应对高QPS低延时模型需求。 3.业务敏感性与团队合作 ●对风控领域充满热情，具备敏锐的业务洞察力，熟悉全球各主要区域常见支付欺诈风险模式，能够迅速适应和响应业务需求的变化。 ●具备强烈的责任心和主观能动性，能够独立完成任务，同时拥有优秀的团队合作精神和沟通能力，推动项目顺利进行。

职位职责： 1、负责大模型核心技术的研究与开发，深入理解其工作原理，不断探索创新应用场景； 2、主导大模型应用的构建过程，从需求分析、模型设计到开发实现与优化，确保应用的高效性与准确性； 3、对大模型应用的效果进行持续调优，通过数据分析与算法改进，提升模型的性能和用户体验； 4、带领项目成员进行端对端开发实际大模型智能体应用，制定项目计划、分配任务并指导项目成员完成开发工作； 5、与跨部门团队紧密合作，包括数据科学家、工程师、产品经理等，共同推动项目的顺利进行； 6、关注行业动态与技术趋势，及时引入新的算法技术和理念，为公司的技术发展提供前瞻性建议；负责相关技术文档的撰写与整理，分享技术经验与成果，促进团队整体技术水平的提升。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能、数学等相关专业； 2、具有5年以上算法相关工作经验，有大模型、深度学习、强化学习等方面的丰富实践经验； 3、熟练掌握至少一种主流的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等； 4、对大模型核心技术有深入的理解，包括但不限于模型架构、训练算法、优化策略等； 5、具备优秀的编程能力，熟练使用Python、C++等编程语言； 6、有良好的团队管理能力和沟通协作能力，能够带领团队高效完成项目开发任务；对人工智能技术充满热情，具有强烈的创新意识和解决复杂问题的能力。

职位描述 1、开发灵活可靠的轨迹与行为预测算法，满足下游决策规划模块的需求。 2、探索基于learning的决策规划与端到端方案 3、构建数据闭环，完成模型自动化迭代。 职位要求 1、熟悉学术界前沿基于学习的预测与规划算法的研究，并有实际动手经验； 2、良好的编程能力，熟悉python, c++，掌握常见的算法和数据结构知识。 1、有相关研究经验，在顶会上有高水平论文发表； 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。 4、参与过预测算法在实车的部署，了解预测算法在部署中的实际问题。 5、了解传统的决策规划算法，并知晓能力边界与待解决问题。

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

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、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。

职位描述 1. 将独立感知模块的输出统一并进行融合，得到适合后续模块的表示。 2. 设计系统和完善的算法与传感器失效检测模块 职位要求 1、熟悉基于滤波和优化的状态估计算法，并可以灵活运用解决实际问题； 2、良好的编程能力，熟悉python, c++，掌握常见的算法和数据结构知识。 加分项 1、熟悉计算机视觉中多视角几何知识； 2、熟悉传统统计机器学习知识，如概率图模型等，并有项目实践经验； 3、参加kaggle比赛获得前十名者； 4、ACM/ICPC、CCPC、NOI、IOI等计算机/信息学竞赛获奖经历。

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。

工作职责： 1. 使用大数据处理架构、机器学习模型进行海量数据挖掘，筛选高质量数据用于大语言模型训练； 2. 开发基于Hive、Spark、Slurm、K8s的大数据文本处理工具； 3. 负责大语言模型的量化，提升推理效率和稳定性。 任职资格： 1. 计算机、数学、统计、NLP等相关专业硕士及以上学历； 2. 有大数据处理、数据挖掘、NLP等相关项目两年以上工作经验； 3. 熟悉常用NLP算法，如GPT、BERT、FastText等； 4. 精通Linux、Hive、Spark、K8s，熟练使用Pytorch； 5. 具备扎实的专业基础和项目经验，良好的沟通能力和团队合作，认真负责、主动积极。

工作职责： 1、负责海外广告外投的RTA算法建设、DPA动态选品，挖掘投放热词和优化站内落地页承接； 2、深入业务，基于业务理解来主导建模成本分配机制，持续迭代和改进； 3、预测用户LTV价值，配合运营策略对不同人群进行差异化投放； 4、跟踪同行广告领域的技术趋势，了解竞品产品和技术动态，能催化团队技术进步。 职位要求： 1、计算机相关专业本科及以上学历，研究生优先； 2、具备搜广推算法经验，精通常见的数据挖掘、机器学习和深度学习算法； 3、至少精通一门编程语言（Python、Scala、Java等），能熟练使用常见的数据分析工具； 4、熟悉至少一种深度学习框架（Pytorch、tensorflow、Keras等）； 5、良好的沟通能力，具有跨团队的多方密切合作意识； 6、有电商经验优先，有广告经验优先。

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；