职位描述： 1.负责NR无线通信的链路级及系统级仿真平台功能开发，及平台功能优化； 2.负责物理层及高层算法设计开发，优化及验证； 3. 支持标准化方案推动，进行相关方案的开发及仿真验证； 职位要求： 1. 通信，电子，地磁场与微波，计算机，数学等相关专业，本科及以上学历； 2.熟悉通信，数字信号处理理论； 3.熟练掌握C，Matlab语言；

职责描述： 1、 负责自然语言理解NLP算法研究及应用场景的业务需求落地，应用场景包括不限于文本表示、文本计算、文本分类、命名实体、关键词提取、知识库等主流需求； 2、 负责自然语言理解NLP垂直领域或应用场景需求的研发如知识库建设，包括文本序列标注、句法结构与语义分析、多轮对话等算法的研发工作； 3、 跟踪国内外自然语言理解NLP、信息检索IR的最新及前沿算法进展，并预研成果择优应用于相应产品之中。 任职要求： 1、 硕士及以上学历，计算机、自然语言理解、数据挖掘、模式识别、智能科学与技术、软件工程、机器学习和深度学习相关专业； 2、 熟练掌握C/C++、Python、JAVA至少一种计算机编程语言，具备较强代码编写能力； 3、 至少掌握Pytorch/Tensorflow/Theano/Keras其中一种框架设计原理和运用，掌握CNN/RNN/LSTM/图神经网络等主流神经网络模型应用； 4、 具有垂直应用领域案如智能对话、知识库和信息检索其中一个或多个研究方向的项目落地或应用场景实践经历； 5、 具有良好的团队合作意识和学习能力，擅长解决问题与分析问题，热爱自然语言理解技术工作研发； 6、 在国际顶会如ACL和NIPS，或权威期刊发表过论文者优先，或有知名自然语言处理技术企业工作经历者优先考虑。

工作职责 1. 负责研究适用于医疗应用场景的统计和机器学习算法（如图神经网络、多模态数据融合、时序分析等），提高AI在疾病预测、保险理赔、医保控费、健康服务推荐等方面的能力； 2. 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； 3. 参与和外部研究机构的学术合作，共同研发创新AI算法； 4. 基于上述工作发表AI领域**论文，申请发明专利。 任职要求 1. 计算机、统计学、数学、自动化、生物信息学等相关专业硕士或以上学历； 2. 对人工智能和机器学习算法有浓厚的兴趣和深入的研究经验； 3. 具有丰富的算法设计与编程开发经验，熟练掌握Python或R编程； 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； 7. 对商业保险、社会医保（如临床路径、DRGs）体系有相关经验者优先。

职位职责： 1、投身于国际化业务场景下的预训练大模型技术研究与应用创新，专注于提升预训练效率，通过对海量数据的精准筛选与处理策略研究，优化数据选择机制，以及训练策略，完整基座语言模型的优化； 2、依托国际化场景对多语言的需求，深度优化多语言训练技术，包括数据策略和模型策略，提升在各语种知识迁移和对齐，实现强大的多语种基座模型能力； 3、深入探索后训练（Post training）技术，包括继续预训练（CPT)，微调对齐（SFT，RFT）等不同的方面，精心钻研微调对齐技术和推理能力优化，确保大模型在国际化业务不同任务与领域应用中的精准适配与高效表现； 4、全力攻克模型效率优化难题，从模型架构设计、算法优化, 包括但不限于知识蒸馏、模型量化压缩，样本采样等方法等多维度入手，打造高效能、低能耗的预训练大模型，使其在实际业务应用中展现卓越的处理速度与资源利用率，助力构建智能、高效且具有广泛适应性的内容处理与分析系统； 5、建立有国际化短视频场景特色的预训练模型评估体系和数据体系，为模型的长期迭代提供有力支撑； 6、探索前沿AI技术，包含但不限于AIGC、LLM、多模态内容理解（视频/图像/音频/文本）等，以构建下一代安全模型。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机、电子等相关背景； 2、丰富的ML/CV/NLP/推荐经验，包括但不限于： 1）机器学习/数据挖掘/CV/NLP/多模态等相关竞赛或行业经验； 2）机器学习/数据挖掘/人工智能/大模型相关领域的会议论文（KDD/WWW/NIPS/ICML/CVPR/ACL/AAAI）； 3）对预训练技术有深入研究者（不限于预训练，Post train，SFT/RFT，数据处理，评估等方面）可能获得优先的机会； 3、扎实的编程功底，熟悉Python/C++等编程语言； 4、优秀的分析问题和解决问题的能力，并热衷于解决具有挑战性的问题； 5、对技术充满热情，良好的沟通能力和团队合作精神。

职位描述： 1. 负责以大语言模型 (LLM)、视觉语言模型 (VLM) 为核心的复杂场景理解和泛化技术。 2. 负责研究和设计以语言-动作大模型 (VLA) 在自动驾驶领域的落地，包括但不限于模型的结构、训练技术探索； 3. 负责研究基于自监督技术的自驾大模型，有效利用海量数据。 职位要求： 1. 对大模型算法研究和应用经验丰富，包括但不限于大模型的训练数据构造、模型训练、性能调优等； 2. 对大模型在自动驾驶领域有应用经验优先，包括但不限于利用大模型进行行为场景理解和规划的落地实施； 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。

岗位职责： 1、参与媒体专业领域大语言模型的研究、构建与迭代，负责预训练和对齐阶段特定算法模块的建设工作； 2、逐步加深和丰富基座大模型的智能体能力，为智能体应用建设沉淀技术与经验； 3、负责RAG、Agent等通用应用流程框架设计实现和策略制定； 4、探索大模型能力在业务流程中的提效应用和面向C端用户的产品能力输出。 岗位要求： 1、硕士及以上学历，计算机、智能科学、数学专业方向出身； 2、具备非常扎实的算法功底，熟练掌握NLP的常用技术手段，有工业界内容理解和生成成熟实战经验； 3、拥有大规模语言模型的预训练和微调经验，熟练掌握常见开源模型的底层设计原理； 4、对于Dense架构和MoE架构大模型的设计实现细节有充分掌握，并有一定的实际操作经验； 5、良好的逻辑思维能力和数据敏感度，优秀的分析和解决问题能力，对挑战性问题充满激情，自驱有追求，具备较强的攻坚能力。

职位职责： 1、负责国际化内容安全业务，参与内容安全业务流程优化，探索使用多模态内容理解/大规模机器学习/LLM等先进技术，构建业内**的内容治理平台； 2、探索前沿AI技术，包含但不限于AIGC、LLM、多模态内容理解（视频/图像/音频/文本）等，以构建下一代安全模型； 3、探索ML技术在在解决 长尾/复杂治理标准/高响应速度/样本不均衡等问题的最佳应用； 4、突破现有安全治理系统的流程，探索下一代内容安全业务交互模式。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机、电子等相关背景； 2、丰富的ML/CV/NLP/推荐经验，包括但不限于： a. 有推荐、搜索、广告等大规模机器学习行业经验； b. 机器学习/数据挖掘/CV/NLP/多模态等相关竞赛或行业经验； c. 机器学习/数据挖掘/人工智能相关领域的会议论文（KDD/WWW/NIPS/ICML/CVPR/ACL/AAAI...）； 3、扎实的编程功底，熟悉python/C++等编程语言； 4、优秀的分析问题和解决问题的能力，并热衷于解决具有挑战性的问题； 5、对技术充满热情，良好的沟通能力和团队合作精神。

工作职责 1. 负责开发、维护基于GPT类自回归及Bert类非自回归NLP模型数字化产品；涉及模型设计、训练、调试等核心工作； 2. 参与后台开发，进行技术调研、可行性分析以及系统与流程结构设计，确保模型的有效落地及性能优化； 3.负责数据处理和模型训练流程，从样本筛选到数据增强，不断提升模型性能和应用效果； 4.与产品团队及前后端紧密合作，深度理解客户需求，利用先进的语言模型技术解决实际业务问题。 任职要求 1. 硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、语言学或相关专业； 2. 必须具备深厚的NLP领域知识，熟练掌握Bert类等传统大语言模型及GPT生成类大语言模型等技术； 3. 优秀的Python编程技能和工程化能力，有实际的模型开发到部署经验； 4.对技术研究和经济金融实际问题的解决充满热情，具有自我驱动力，强烈责任心，以及良好的抗压能力。 加分项： 1. 有在经济金融领域内模型研发及应用的实践经验，并能独立解决行业问题； 2.对经济金融市场运作有深入了解，能将技术应用于市场分析、风险评估等方面； 3.成功的项目案例，尤其是在智能数据问答、智能报告等AI产品上的实践经验； 4.熟悉模型优化、自然语言处理的最新进展和技术动态。

岗位职责： 1. 负责自然语言处理（NLP）相关算法和模型的研究、开发与优化工作。 2. 与产品和业务团队紧密合作，根据业务需求快速迭代开发NLP模型应用，解决业务挑战，提升用户体验。 职位要求： 1. 拥有计算机科学、数学、物理或统计学等相关专业硕士学位，具备至少2年自然语言处理领域的工作经验。 2. 掌握自然语言处理的基础知识，熟悉提示学习（Prompt Tuning）和微调（Fine-tuning）技术，了解关键优化点和方法。 3. 熟练使用至少一种深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch），包括其训练和部署流程；熟悉常用机器学习和深度学习算法，以及基本的网络模型结构和文本表示方法。 4. 具备出色的编程能力，精通至少一种编程语言（如Python、Go或C++），并有扎实的算法与数据结构基础。 5. 具备优秀的团队协作能力，对深入研究大型语言模型有热情和兴趣。

工作职责： - 基于机器学习的广告竞价排序机制优化，优化用户体验/排序效果 - 广告冷启动策略以及转化率预估，以及售卖机制设计，定价策略优化等 - 运用数据挖掘和机器学习方法，深入挖掘海量房产数据，负责房屋价格预估、客源意愿挖掘、智能匹配等算法 - 参与特征工程、召回、排序等模型持续优化和研究，配合工程持续优化线上模型，持续提升产品体验和商业价值 任职资格： - 两年以上数据挖掘与机器学习应用经验，有推荐、广告/营销、搜索、最优化问题等领域丰富的实战经验 - 对深度模型和常用机器学习算法(如：NN、树模型、LR、FM等)有较好的理解及实践经验 - 具备很强的工程及编码能力，能独立实现和调优算法，熟练掌握Python、java、Shell、Go、Scala等中的一种语言 - 有海量数据处理和并行计算开发经验,熟悉Hadoop、Storm、Spark等技术者优先 - 责任心强，有快速学习的能力；目标导向，善于结合具体业务场景，灵活的分析与解决有挑战性的问题 - 有个人技术博客、活跃在各技术社区、有数据挖掘/机器学习相关paper的更佳

岗位职责： 1. 领导NLP算法的开发工作，解决算法中的难点和瓶颈问题。 2. 探索NLP大模型的前沿技术，紧跟社区发展，追踪最新技术动态，推动NLP垂直领域大模型的创新和应用。 职位要求： 1. 拥有计算机科学、数学、物理或统计学等相关专业硕士学位，具备至少5年自然语言处理领域的工作经验。 2. 参与过大语言模型相关的完整项目，对项目中的一个或多个环节有深入的研究和实践经验。 3. 熟悉大模型产品和大模型的发展趋势，了解各类产品使用的算法重点和研究方向。 4. 具备优秀的问题解决能力和团队协作能力，能够在复杂项目中发挥领导作用。 5. 在AI领域的会议或期刊上发表过论文者优先考虑。

我们需要您： 1.从事大模型（LLM）研究、训练、应用，包括但不限于训练任务优化、知识融入更新、模型性能提升等 2.跟进业界前沿的相关SOTA模型技术，保持技术先进性，应用到产品工程中 我们需要您具备： 1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历，算法理论与工程技术扎实，具有3年以上计算机NLP/CV/ML相关工作经验 2. 熟练使用pytorch/tensorflow/deepspeed等至少一种框架，能独立实现前沿模型，有NLP/CV/ML顶会发表经验者（ACL/EMNLP/CVPR/ICCV/NeurIPS等）优先； 3. 在NLP/LLM/多模态有深入算法研究与研发实践，有FT、预训练、可控内容生成方向经验者优先 4.懂业务，有良好沟通、分析解决问题和团队协作的能力；自我学习能力，保持对事物的好奇心。 加分项 (满足其一即可)： 1. 熟悉主流开源大模型（GPT2/LLAMA/GLM等） 2. 有过大模型prompt learning、FT相关优化工作 3. 有过预训练大模型的相关工作 4. 有过DAU过百万产品的算法研发经验

岗位职责： 1.参与信贷业务线个性化推荐、用户增长等相关算法工作，包括数据、算法和工程的全链路落地。 2 参与信贷业务线广告投放算法的开发和迭代，结合内外部数据，优化迭代模型和策略，提升投放效率。 岗位要求： 1 计算机、统计学等专业本科以上，2年以上推广搜/用户增长算法等相关经验； 2 优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 3 熟悉常见的机器学习、深度学习算法，并具备模型开发部署能力； 4 优秀的理解沟通能力和学习能力，能快速理解业务背景，将业务问题抽象为算法模型问题并能完成算法落地。

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。

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。