• 9k-13k 经验5-10年 / 硕士
    企业服务,移动互联网 / 未融资 / 50-150人
    岗位职责: 1、负责大模型领域前沿算法研究及技术创新,如LLM自然语言大模型、生成式AI技术等技术; 2、负责大模型整体技术方案及算法研发,并结合实际应用场景进行算法落地,实现商业价值; 3、负责制定大模型训练、调优等方案,探索RLHF、MoE、多模态、longcontext等前沿方向,提升训练性能 4、负责AI技术方向的专利、标准、软件著作权布局,完成年度科研计划、部门安排的其他工作。 任职要求: 1、硕士及以上学历,计算机、通信、软件工程、信息工程等相关专业,具有人工智能领域从业3年以上工作经验; 2、精通机器学习、深度学习、强化学习、大模型微调、并行训练及其他人工智能相关算法 ,精通C++、Python等编程语言,熟练使用了深度学习工具库如Caffe、Tensorflow、Pythorch等; 3、熟悉机器人人工智能前沿技术,具备深度学习、强化学习、NLP大模型和多模态大模型训练、微调和部署项目经验的优先,有大模型预训练经验优先;4、具有较强的技术能力及团队协作能力,重大项目或科研团队技术核心或者技术负责人者优先;
  • 4k-6k 经验在校/应届 / 本科
    移动互联网,企业服务 / B轮 / 15-50人
    岗位职责: 1. ​参与 LLM 模型开发,包括但不限于自制数据集、指令微调、模型评估等; 2. 紧跟 LLM 方向研究和应用方案,调研最新的论文并融合到现有的工作中; 3. 配合公司业务,开发面向用户的功能需求; 任职要求: 1. 具有 PyTorch 开发经验,有 DeepSpeed 相关经验优先; 2. 掌握机器学习和深度学习相关理论知识; 3. 掌握 Python / C++ 开发能力,具备良好的代码风格,会使用 CUDA 开发优先; 4. 具备良好的团队协作能力和沟通能力,能主动提出问题;
  • 物联网 / 上市公司 / 2000人以上
    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。
  • 25k-35k·14薪 经验1-3年 / 硕士
    移动互联网,广告营销 / 上市公司 / 2000人以上
    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。
  • 20k-30k 经验1-3年 / 硕士
    金融 / 上市公司 / 2000人以上
    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。
  • 20k-40k 经验1-3年 / 本科
    智能硬件,电商平台 / 上市公司 / 2000人以上
    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。
  • 9k-15k 经验1年以下 / 硕士
    金融 / 上市公司 / 2000人以上
    工作职责 1. 负责图像识别相关算法的研发、测试、训练、模型转换,以及相关的数据清洗、标注方案的确定等工作; 2. 与开发人员配合确定算法工程化方案; 3. 对算法的精度、速度、普适性等进行优化; 4. 追踪学术前沿,引进最新算法模型及训练方法等; 5. 基于工作成果发表论文,提交专利; 6. 上级交与的其他工作任务。 任职要求 1. 计算机、数学或相关专业研究生以上学历; 2. 1年以上图像识别及深度学习相关算法研发经验,有学术论文发表经验优先,有图像领域比赛获奖经历优先; 3. 熟悉Python或C++语言; 4. 熟悉PyTorch、Tensorflow、MXNet等深度学习平台,有实际的模型训练经验; 5. 对人工智能有强烈的兴趣,对算法有自己的理解; 6. 能够承受较大的工作压力; 7. 有较好的沟通能力。
  • 25k-50k 经验1-3年 / 硕士
    消费生活 / 上市公司 / 2000人以上
    美团平台汇聚美食、外卖、酒店旅游、电影、打车、共享单车、休闲玩乐、美容美发等200多个品类和900万活跃商家,是具有全国影响力的零售科技平台。 我们团队不仅负责美团App的用户增长、大前端技术基础设施建设、公司语音和智能交互技术及产品研发,还承担了多条业务线的产品设计及品牌营销职责,同时整合地图服务部、客户服务和体验部等部门,致力于用科技提升美团数亿消费者、数百万商家、骑手、司机和团长的服务体验。美团平台拥有高并发、多业务的复杂场景,为技术深度优化提供了最佳实践可能。这里有简单、讲逻辑、有爱的团队,更是一块理想的实战场地,舞台广阔,欢迎你来尽情施展。 岗位职责 1、负责参与 Scaling law、MoE、RLHF 、Long context 、RAG 等方向的研究。 2、负责参与训练新的模型,在效果、规模和推理速度方面迭代到先进的技术水平。 岗位基本需求 1、3+ 年使用深度学习框架(如 Pytorch、Tensorflow、Jax)的经验。 2、Python 能力优秀 具备以下者优先 1、有训练过多模态 generat ive models 的经验。 2、在设计、训练机器学习模型(尤其是LLM)方面有深刻的理解。 3、具备数学或者物理背景。 岗位亮点 1、获得在业内最前沿的大模型认知和技术积累,包括且不限于对 Scaling law、MoE、RLHF 、Long context 、CharacterAI 等技术方向的全新理解。 2、丰富的数据和GPU资源
  • 25k-50k 经验1年以下 / 硕士
    消费生活 / 上市公司 / 2000人以上
    美团平台汇聚美食、外卖、酒店旅游、电影、打车、共享单车、休闲玩乐、美容美发等200多个品类和900万活跃商家,是具有全国影响力的零售科技平台。 我们团队不仅负责美团App的用户增长、大前端技术基础设施建设、公司语音和智能交互技术及产品研发,还承担了多条业务线的产品设计及品牌营销职责,同时整合地图服务部、客户服务和体验部等部门,致力于用科技提升美团数亿消费者、数百万商家、骑手、司机和团长的服务体验。美团平台拥有高并发、多业务的复杂场景,为技术深度优化提供了最佳实践可能。这里有简单、讲逻辑、有爱的团队,更是一块理想的实战场地,舞台广阔,欢迎你来尽情施展。 岗位职责 负责围绕AI大模型算法的认知分析的研究工作,具体工作内容包括但不限于: 1. 深入理解大规模语言模型的模型结构、训练过程以及评测方式,根据模型的训练过程以及评测结果,对大语言模型存在的问题进行研究。 2. 深入分析模型评测结果中不符合认知的异常,根据具体的异常制定完善的研究策略,通过对比、归纳等方法,产出研究分析结论,指导模型训练优化。 3. 构建Data-Centric的数据-训练-评测闭环,探索研究包括但不限于下列方向:大模型数据、模型的Scaling Law,研究数据配比、加入方式与时机等对模型效果的影响。 4. 追踪大模型方向的前沿进展,积极主动地学习和探索新数据分析、模型训练以及模型评测方法。 5. 与各相关部门保持良好沟通,深度参与大模型预训练、SFT、RLHF和评测等阶段,共同推动大模型持续优化。 岗位基本需求 1. 硕士及以上学历,计算机、数学、统计学或相关专业; 2. 熟悉Java/Python/C++等编程语言,良好的编码习惯和一定的工程能力 3. 具有机器学习或深度学习算法的基础知识,熟练掌握自然语言处理、多模态或大模型相关算法和模型; 4. 良好的沟通能力、团队合作精神以及较强的问题解决能力。 5. 对每一行代码负责,对业务方负责,具备工匠精神。 具备以下者优先 1. 在计算机领域顶会(如ACL、EMNLP、NeurIPS、AAAI等)上以一作发表过论文者优先; 2. 具备从事相关行业人工智能开发、算法研究等相关工作经验者优先; 3. 对ChatGPT等相关大模型有深入了解或丰富的使用经验者优先; 岗位亮点 1. 紧跟人工智能行业进展,接触到前沿技术和行业趋势,磨练出对人工智能的独到见解; 2. 参与AI大模型的训练与评测的全流程,了解从理论到工程实践的全面技能; 3. 与一流的人工智能团队合作,快速成长,提升自身能力; 4. 有机会参与公司的创新项目,跨足不同领域,拓宽人工智能技术的应用范围;
  • 35k-50k·14薪 经验5-10年 / 本科
    智能硬件,电商平台 / 上市公司 / 2000人以上
    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;
  • 20k-25k 经验3-5年 / 硕士
    其他 / 不需要融资 / 50-150人
    为加强中心的技术研发能力,现诚邀有志于人工智能、大模型算法研究的优秀人才加入我们的团队。 一、工作内容 1.负责中心AI平台建设与维护,设计和开发,提供模型训练、评估、部署和管理的全流程服务。 2.负责大规模语言模型的数据工程、预训练等算法研究,提升模型在业务场景下的各项效率和质量。 3.负责数据清洗、标准化、增强等预处理,以提高模型训练的效果。 4.负责分布式训练,利用多GPU、多节点进行模型训练,提高训练效率。 5.负责大模型微调,包括prompt设计、SFT、RW、RLHF、可控内容生成等大模型优化策略。 6.负责开发和维护支持AI开发的工具和框架,提高开发效率和质量。 7.负责开发和维护AI系统与其他业务系统的接口,实现数据和功能的无缝集成。 8.跟踪国内外大模型算法的最新进展,撰写技术文档和研究报告。 9.与产品团队合作,将算法成果应用于实际产品,解决实际问题。 10.领导交办的其他工作。 二、岗位基本要求 1.硕士研究生及以上学历,计算机科学、模式识别、人工智能、数据科学或相关专业背景。 2.5年以上工作经验,且在人工智能、机器学习或大数据处理相关领域有3年以上的工作经验。 3.专业能力 1) 熟练掌握Python,Go等编程语言,能够编写高效、可维护的代码。 2) 熟悉常见的深度学习框架,如TensorFlow、PVTorch、Keras等,有独立训练与优化开源大模型的经验。 3) 深入理解各类机器学习算法,包括监督学习、无监督学习和强化学习等,能够应用于实际问题中。 4) 熟悉数据处理工具和技术,如Pandas、NumPy、SQL等,能够进行数据清洗、特征工程和数据分析。 5)熟悉大数据处理框架(如Hadoop、Spark)和分布式存储系统,有效管理和处理大规模数据集。 具备以下者优先: 1.在CCF-A会议(如NeurIPS、ICML、CVPR等)有发表论文者优先。 2.对技术充满热情且具有钻研精神,具有极强的快速学习能力,研究过优秀开源软件的源码并掌握原理者优先。 3.有较强的逻辑思维能力,善于分析、归纳、解决问题,持续学习和总结者优先。 4.良好的沟通和表达能力,善于与他人合作,良好的团队合作意识。 5.具备较强的开拓创新能力,工作积极主动、敢于担当、勤奋好学。 7.具备解决实际问题的能力,能够将研究成果应用于实际项目中。 附加信息: 1.用工形式:劳务派遣,由中心用工(用工稳定)。 2.候选人加分项:具备政府采购相关经验者、了解过政府采购及国家法律法规者。 工资水平: 20k-25k,以面谈为准。
  • 20k-40k 经验3-5年 / 硕士
    软件服务|咨询 / 上市公司 / 2000人以上
    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。
  • 20k-30k·14薪 经验3-5年 / 硕士
    科技金融 / 不需要融资 / 2000人以上
    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
  • 20k-35k 经验3-5年 / 本科
    TCL
    移动互联网,其他 / 上市公司 / 2000人以上
    职责描述: 1. 基于智能电视上特定业务与场景研究合适算法模型构建精准的智能推荐系统; 2. 基于海量用户行为数据进行数据挖掘与画像建模,构建智能电视平台上的用户画像。 任职要求: 1.***本科及以上学历,3年以上智能推荐算法、用户画像算法开发与调优经验; 2.精通机器学习、深度学习算法在智能推荐、用户画像上的应用,至少熟悉一种深度学习平台(Tensorflow、 Caffe、Torch); 3.熟悉使用Hadoop,Spark,SparkStreaming等大数据基础平台; 4.具备较强的数据分析,问题分析,逻辑思维能力,良好的沟通及团队协作能力。
  • 30k-60k·15薪 经验5-10年 / 本科
    移动互联网 / A轮 / 50-150人
    岗位职责: 1、我们正在寻找充满探索精神的图形算法工程师,通过研究新兴技术,攻克具有挑战性和趣味性图形问题,让用户能够在计算受限的AR / VR设备上获得尖端的视觉体验。 2、你将负责研究各种图形算法在XR领域的应用;搭建基本的图像处理,图形算法功能模块库;并根据实验的结果分析存在的问题并据此调节算法,从而稳定地推进项目进度。 能力要求: 1、本科及以上学历,有较强的编程能力,熟练掌握C/C++ 2、良好的数理功底,能够深刻地理解研究论文(比如SIGGRAPH)中的关键技术并快速实现。 3、对图形学和图像处理有较好地功底 4、熟练掌握三维重建和多视点几何的基本算法。 加分项: 1、具有较好的独立推断和思考能力,能够根据实验结果分析可能的原因。 2、熟悉常见的深度学习算法,能够快速搭建和训练深度网络。 熟悉Tensorflow、Caffe、pytorch等任一种深度学习框架。